Le groupe NORAC en collaboration avec le laboratoire SMART de l’INRAE et l’INSTITUT AGRO ainsi que le centre de recherche en Agribusiness de RENNS SCHOOL OF BUSINESS vous offrent l’opportunité d’effectuer une thèse de doctorat en entreprise (convention CIFRE – contrat de travail de 3 ans) au cœur de Rennes, ayant pour thème:

Incertitude ou ambiguïté climatique et géopolitique, quelle gestion pour les entreprises de l’agro-alimentaire ?

Les études réalisées porteront principalement sur la mesure et la modélisation des aléas climatique et géopolitique ainsi que sur le développement de stratégies de gestion de ces aléas pour ce groupe de l’agro-alimentaire.

Cette gestion s’effectuera notamment par l’achat ou la vente de produits dérivés de matières premières disponibles sur les marchés financiers (futures, options, dérivés climatiques…).

La thèse s’inscrit dans le cadre d’une distinction des concepts d’ambiguïté (lorsque les probabilités associées à un aléa sont inconnues), d’incertitude fondamentale ou radicale (lorsque à la fois la sévérité, l’exposition de l’entreprise et les probabilités d’occurrence des évènements sont inconnues) et du risque (probabilités, exposition et sévérité sont connues par l’entreprise) en vue d’améliorer la performance des couvertures mises en place par le groupe NORAC sur les marchés financiers.

L’objectif de la thèse est d’investiguer l’emploi de modèles de dépendance dynamique entre matières premières afin d’appréhender la complexité de ces phénomènes et des évènements associés dans le but de limiter leur impact sur de telles entreprises.

Dans un tel contexte, l’objectif premier de cette thèse est de proposer un modèle statistique permettant d’appréhender les phénomènes de concomitance d’évènements extrêmes sur les marchés de matières premières agricoles en intégrant une dynamique stochastique associée à des variables climatiques ou géopolitiques.

Ce projet de thèse vise à combiner la flexibilité des modèles statistiques à des modèles de couverture dynamique des aléas et de l’ambiguïté utilisés en finance.

D’autre part, la richesse des données disponibles sur les marchés financiers et physiques sera exploitée afin de mieux comprendre la dynamique de ces phénomènes de concomitance extrême.

L’application concrète de ce modèle au sein du groupe NORAC permettra de faciliter la prise de décision au niveau de l’entreprise et surtout d’adapter les méthodes de gestion des aléas.

Pour cela, vous aurez pour missions de :

• Prendre connaissance des éléments de solution disponibles : état de l’art, modèles de dépendance extrême, modèles existant sur les aléas climatique et géopolitique.
• Définir et estimer plusieurs modèles d’aléas faisant intervenir les données spatio-temporelles relatives à différentes variables explicatives.
• Réaliser un générateur de scénario basé sur ce nouveau modèle de dépendance dynamique des prix des matières premières.
• Proposer une mesure du risque extrême permettant de tester les méthodes statistiques développées sur différents scénarios d’intérêt grâce à une plateforme de simulation qu’il faudra développer.
• Etudier l’implémentation en temps réel de ces modèles de couverture au sein du groupe NORAC.
• Développer une stratégie de couverture adaptée au groupe NORAC afin de limiter l’impact potentiel de tels phénomènes extrêmes sur ce dernier