Cette Thèse propose trois articles à propos de la Microstructure du marché. Dans cet objectif, nous avons trois articles différents et complémentaires.

Le premier chapitre développe la mesure du risque de haute-fréquence: la Valeur à Risque Intra-journalière (LIVaR) avec liquidité-ajustée. Notre objectif est de considérer, de façon explicite la dimension de la liquidité endogène, associée avec la grandeur des ordres. En reconstruisant le carnet d’ordre de Deutsche Börse, les changements de rendements sans friction et les changements de rendements actuels sont modélisés conjointement. Ce modèle aide à identifier les mouvements des rendements actuel et sans friction; et aussi pour quantifier le risque relié à la prime de liquidité, qui peut compter jusqu'à 35% du risque total, dépendamment de la grandeur de l'ordre. Notre modèle peut non seulement être utilisé pour identifier l'impact du risque de la liquidité sur le risque total, mais aussi pour avoir une estimation de Valeur à Risque pour le rendement actuel pour un moment précise dans la journée.

Chapitre 2 analyses si les informations intégrées dans le carnet d'ordres à haute fréquence permettent de prédire la dynamique des prix et la direction des transactions. Pour ce faire, nous reconstruisons les 20 premiers niveaux d’un carnet d'ordres (à chaque milliseconde) des actions échangées dans le système électronique Xetra de la Bourse de Francfort. Ensuite, nous construisons différentes variables qui résument les dimensions différentes des informations intégrées dans le carnet d'ordres, tels que la profondeur, la pente, la convexité d'achat et de vente et différents ratios. En suivant le modèle proposé par Hasbrouck (1991), nous estimons un système linéaire d’un vecteur autorégressif (VAR) qui inclut le rendement de milieu de la fourchette, la direction des transactions et une variable d’information de carnet d'ordres. Consistent avec le modèle théorique sur le marché avec un carnet d'ordres, nous constatons que l'état du carnet d'ordres peut prédire, à court terme, le rendement de milieu de la fourchette et la direction des transactions. En revanche, certains variables qui résument les informations des niveaux plus hauts du carnet d'ordres ont également des effets cumulatifs importants à long terme sur le rendement de milieu de la fourchette et la direction des transactions.

Par conséquent, la réalisation complète de ces effets prend du temps. Finalement, par un simple exercice de transactions à haute fréquence, nous démontrons qu'il est difficile d'obtenir des gains économiques de la relation entre les variables du carnet d'ordres et le rendement de milieu de la fourchette à cause des coûts de transaction.
Le troisième chapitre se concentre sur la liquidité ex-ante qui est intégrée dans le carnet d'ordre et ses mouvements. En utilisant les données reconstruites du carnet d’ordre du Système de transactions Xetra, nous utilisons un modèle de décomposition pour chercher l'impact de la durée de la transaction, de la durée de la côte, et autres variables exogènes sur le changement de liquidité ex-ante. Dans ce modèle, le facteur de la durée est présumé être strictement exogène, et ses mouvements sont captés par un processus de Log-ACD. De plus, en prenant en considération les données d’ultra haute fréquence (UHF), notre modèle consiste à décomposer la distribution conjointe de la mesure de la liquidité ex-ante dans des distributions qui sont simples et faciles à interpréter. Nos résultats suggèrent que les durées de négociation et de côte ont une influence sur les variations de liquidité ex-ante, les variables à court terme comme le changement de l'écart de fourchette et le volume peuvent aussi prédire la tendance du changement de la liquidité. Toutefois, contrairement à la littérature précédente, la variable à long terme tel que déséquilibre de négociation est moins informative pour prédire la dynamique de changement de liquidité.