Ma thèse est composée de trois chapitres reliés à l'estimation des modèles espace-état et volatilité stochastique.  Dans le première article,  nous développons   une procédure de lissage de l'état, avec efficacité computationnelle,  dans un modèle espace-état linéaire et gaussien.  Nous montrons comment exploiter   la structure particulière des modèles espace-état pour tirer les états latents efficacement.  Nous analysons l'efficacité computationnelle des méthodes basées sur le filtre de Kalman, l'algorithme facteur de Cholesky et notre nouvelle méthode utilisant le compte d'opérations et d'expériences de calcul.  Nous montrons que pour de nombreux cas importants, notre méthode est plus efficace. Les gains sont particulièrement grands pour les cas où la dimension des variables observées est grande ou dans les cas où il faut faire des tirages répétés des états pour les mêmes valeurs de paramètres. Comme application, on considère un modèle multivarié de Poisson avec le temps des intensités variables, lequel est utilisé pour analyser le compte de données des transactions sur les marchés financières.  Dans le deuxième chapitre,  nous proposons  une nouvelle technique pour analyser des modèles multivariés à volatilité stochastique. La méthode proposée est basée sur le tirage efficace de la volatilité de son densité conditionnelle sachant les paramètres et les données.  Notre méthodologie  s'applique aux modèles avec plusieurs types de dépendance  dans la coupe transversale.  Nous pouvons modeler des matrices de corrélation conditionnelles  variant dans le temps en incorporant des facteurs dans l'équation de rendements, où les facteurs sont  des processus  de volatilité stochastique indépendants.  Nous pouvons incorporer  des copules  pour permettre la dépendance conditionnelle des rendements sachant la volatilité,  permettant avoir différent lois marginaux de Student avec des degrés de liberté spécifiques  pour capturer l'hétérogénéité des rendements.  On tire la volatilité comme un bloc dans la dimension du temps et un à la fois dans la dimension de la coupe transversale. Nous appliquons la méthode introduite par McCausland (2012) pour obtenir une bonne approximation de la distribution conditionnelle à posteriori de la volatilité d'un rendement sachant les volatilités d'autres rendements, les paramètres et les corrélations dynamiques.  Le modèle est évalué en utilisant des données réelles pour dix taux de change.  Nous rapportons des résultats pour des modèles univariés de volatilité stochastique et deux modèles multivariés.  Dans le troisième chapitre,  nous évaluons l'information contribuée par des variations de volatilite réalisée   à l'évaluation et prévision de la volatilité quand des prix sont mesurés avec et sans erreur. Nous utilisons de modèles de volatilité stochastique.  Nous considérons le point de vue d'un investisseur pour qui la volatilité est une variable latent inconnu et la volatilité réalisée est une quantité d'échantillon qui contient des informations sur lui. Nous employons des méthodes bayésiennes de Monte Carlo par chaîne de Markov  pour estimer les modèles, qui permettent la formulation, non seulement des densités a posteriori de la volatilité, mais aussi les densités prédictives de la volatilité future. Nous comparons les prévisions de volatilité et les taux de succès des prévisions qui emploient et n'emploient pas l'information contenue dans la volatilité réalisée. Cette approche se distingue de celles existantes dans la littérature empirique en ce sens que ces dernières se limitent le plus souvent à documenter la capacité de la volatilité réalisée à se prévoir à elle-même.  Nous présentons des applications empiriques en utilisant les rendements journaliers des indices et de taux de change. Les différents modèles concurrents sont appliqués à la seconde moitié de 2008, une période marquante dans la récente crise financière.

Mots-clés : Modèles espace-état , Méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov , Volatilité stochastique , Volatilité réalisée , Compte de données , Données haute fréquence