Ordres stochastiques multidimensionnels de type convexe, inférence et applications en théorie de risque

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Mon programme de recherche est subdivisé en trois volets: La première partie fera l'objet d'une nouvelle étude sur les ordres stochastiques multidimensionnels. Plus spécifiquement, je m'intéresse à étudier plusieurs nouvelles propriétés et conditions suffisantes des ordres s-convexe multidimensionnels. Ces résultats peuvent être appliqués pour résoudre des problèmes d'optimisation stochastique selon les ordres intégraux stochastiques. Je prévois traiter ces problèmes pour des vecteurs aléatoires continus et discrets. J'envisage aussi d'introduire de nouvelles généralisations de l'ordre de concordance. Les résultats attendus seront appliqués en actuariat et en finance. La seconde partie est consacrée à l'inférence statistique sur les ordres stochastiques s-convexe. Je projette bâtir des statistiques de test permettant de confronter des hypothèses portant sur des comparaisons selon les ordres stochastiques s-convexe multidimensionnels. J'envisage d'étudier le comportement asymptotique de ces statistiques et établir des valeurs critiques. Une attention particulière sera accordée aux variables aléatoires de comptage qui exigent de nouveaux résultats asymptotiques. La dernière partie portera sur l'étude de nouvelles mesures de risque multidimensionnelles. Plus particulièrement, je compte introduire et examiner les propriétés de certaines mesures de risque multidimensionnelles basées sur les zones de confidence. J'envisage d'étudier ces indices de risque dans le contexte des modèles multi-classes décrivant des portefeuilles hétérogènes. Je prévois utiliser la notion d'ordre stochastique pour déduire des frontières de risque utiles en pratique. Une étude qui portera sur l'influence de la dépendance sur la volatilité sera aussi envisagée.