La liquidité de marché renvoie à la capacité à échanger rapidement un actif financier sans perte de valeur par rapport à sa valeur fondamentale. Cette liquidité est source de risque mais également de rémunération. Dans cette thèse nous nous intéressons à ces deux aspects. Nous proposons une nouvelle méthodologie pour estimer la rémunération du risque de liquidité basé sur les modèles à composantes inobservées. En termes de risque, nous proposons de combiner les prévisions de densités de différents modèles afin de mieux prédire la liquidité à l’échelle de la haute-fréquence. Nous modélisons également la liquidité de financement. Celle-ci correspond à la capacité pour un agent d'honorer, continuellement, ses engagements en trouvant du financement. En particulier nous étudions le risque de liquidité de financement dans le système bancaire, ce risque est de première importance comme le démontre le rôle majeur qu’il a joué dans la crise financière de 2008. Nous proposons plusieurs nouvelles mesures de ce risque permettant d’évaluer l’exposition des banques. Notre modèle permet également d’évaluer des situations dites extrêmes et de mesurer la contagion de ce risque entre les institutions.