Cette thèse se compose de deux parties indépendantes qui portent sur le contrôle stochastique avec des espérances non linéaires et les équations stochastiques rétrogrades (EDSR), ainsi que sur les méthodes numériques de résolution de ces équations.
Dans la première partie on étudie une nouvelle classe d’équations stochastiques rétrogrades, dont la particularité est que la condition terminale n’est pas fixée mais vérifie une contrainte non linéaire exprimée en termes de ”$f$ -espérances”. Ce nouvel objet mathématique est étroitement lié aux problèmes de couverture approchée des options européennes où le risque de perte est quantifié en termes de mesures de risque dynamiques, induites par la solution d’une EDSR non linéaire. Dans le chapitre suivant on s’intéresse aux problèmes d’arrêt optimal pour les mesures de risque dynamiques avec sauts. Plus précisément, on caractérise dans un cadre markovien la mesure de risque minimale associée à une position financière comme l’unique solution de viscosité d’un problème d’obstacle pour une équation intégro-différentielle. Dans le troisième chapitre, on établit un principe de programmation dynamique faible pour un problème mixte de contrôle stochastique et d’arrêt optimal avec des espérances non linéaires, qui est utilisé pour obtenir les EDP associées. La spécificité de ce travail réside dans le fait que la fonction de gain terminal ne satisfait aucune condition de régularité (elle est seulement considérée mesurable), ce qui n’a pas été le cas dans la littérature précédente. Dans le chapitre suivant, on introduit un nouveau problème de jeux stochastiques, qui peut être vu comme un jeu de Dynkin généralisé (avec des espérances non linéaires). On montre que ce jeu admet une fonction valeur et on obtient des conditions suffisantes pour l’existence d’un point selle. On prouve que la fonction valeur correspond à l’unique solution d’une équation stochastique rétrograde doublement réfléchie avec un générateur non linéaire général. Cette caractérisation permet d’obtenir de nouveaux résultats sur les EDSR doublement réfléchies avec sauts. Le problème de jeu de Dynkin généralisé est ensuite étudié dans un cadre markovien.
Dans la deuxième partie, on s’intéresse aux méthodes numériques pour les équations stochastiques rétrogrades doublement réfléchies avec sauts et barrières irrégulières, admettant des sauts prévisibles et totalement inaccessibles. Dans un premier chapitre, on propose un schéma numérique qui repose sur la méthode de pénalisation et l’approximation de la solution d’une EDSR par une suite d’EDSR discrètes dirigées par deux arbres binomiaux indépendants (un qui approxime le mouvement brownien et l’autre le processus de Poisson composé). Dans le deuxième chapitre, on construit un schéma en discrétisant directement l’équation stochastique rétrograde doublement réfléchie, schéma qui présente l’avantage de ne plus dépendre du paramètre de pénalisation. On
prouve la convergence des deux schémas numériques et on illustre avec des exemples numériques les résultats théoriques.