Résumé
Les événements récents sur les marchés énergétiques mondiaux, qui se traduisent par une alternance de phases haussières et baissières des prix, ont laissé perplexes autant les milieux professionnels que les cercles académiques sur les explications sous-jacentes à la formation de ces prix. La modélisation linéaire (les modèles linéaires autorégressifs usuels univariés (ARMA)) s’est trouvée face à une impossibilité de rendre compte des changements structurels profonds que connait le marché du pétrole. Cette thèse a pour ambition de dépasser le cadre très restrictif de linéarité de la dynamique du marché pétrolier. Ainsi, nous recourons à une large famille des modèles non linéaires : les modèles à changement de régime (Changement de régime markoviens (Markov Switching Models), TAR (Transition Autoregressive Models), STAR (Smooth Transition Autoregressive Models)). Dans un premier chapitre, nous avons défini les facteurs explicatifs des prix du pétrole et les différentes sources de chocs. Le second chapitre est consacré à la présentation des modèles à changement de régime, la classification et les propriétés de chaque modèle. Le troisième chapitre porte sur l’application de ces modèles sur deux fréquences d’échantillon, pour définir d’un côté, l’apport en termes de paramètres etde compréhension de la dynamique du prix et de l’autre, la possibilité d’une combinaison de mécanismes de transition permettant de mieux cerner les variations. Les résultats des différentes estimations ont montré une supériorité des modèles à changement de régime par rapport à la modélisation linéaire, ainsi que l’importance d’adapter le mécanisme de transition (modèle Ne.ST/TAR) pour mieux expliquer les variations du prix de pétrole.