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Ects :  3 Enseignant responsable : IMEN BEN TAHAR Volume horaire: 21 Description du contenu de l'enseignement: Quelques outils de calcul stochastique (rappels) Généralités sur les taux d’intérêt Produits de taux classiques Modèle LGM à un facteur Modèle BGM (Brace, Gatarek et Musiela) / Jamshidian Modèles à volatilité stochastique Compétences à acquérir : Ce cours est consacré aux modèles de taux d’intérêts à temps continu. Au travers de nombreux exemples, on décrira le

Ects : 2 Enseignant responsable : EMMANUEL LEPINETTE Volume horaire : 21

Ects : 2 Enseignant responsable : GABRIEL TURINICI Volume horaire : 21 Description du contenu de l'enseignement : 1/ Approches en...

Ects : 3 Enseignant responsable : Théo LOPES-QUINTAS Volume horaire : 21

ECTS : 2 Enseignant responsable : REMY OZCAN Volume horaire : 15

Ects :  2 Enseignant responsable : DIDIER JEANNEL Volume horaire :  18 Description du contenu de l'enseignement : 1. Introduction au...

ECTS : 2 Enseignant responsable : GABRIEL TURINICI Volume horaire :  21 Description du contenu de l'enseignement : Introduction au reinforcement learning Formalisme théorique : « Markov decision processes » (MDP), function valeur ( équation de Belman et Hamilton- Jacobi – Bellman) etc. Stratégies usuelles, sur l’exemple de “multi-armed bandit” Stratégies en deep learning: Q-learning et DQN Stratégies en deep learning: SARSA et variantes Stratégies en deep learning: Actor-Cri

Ects : 2 Enseignant responsable : ZHENG BAN JIALI XU BASSEM GHARBI PIERRE FISZ Volume horaire : 21

Ects : 2 Enseignant responsable : Emmanuel Lepinette Volume horaire: 18 Description du contenu de l'enseignement: La dépendance à travers les copules Applications dans divers problèmes financiers Mesures de risque dans des problèmes multivariés Problème de sur-réplication dans des modèles multivariés Divers exemples d’implémentations numériques multidimensionnelles Compétences à acquérir : Savoir modéliser un problème issu de la finance ou de l'assurance, savoir le résoudr

ECTS : 2 Enseignant responsable : PIERRE BRUGIERE DENIS BERTIN Volume horaire : 15 Description du contenu de l'enseignement : 1. Le bilan d’une entreprise et les différentes catégories de titres 2. Les actions, la dette, les titres hybrides dont les convertibles et mandatory, leurs intérêts réglementaires et financiers. 4. Les opérations sur le capital et les acquisitions, les augmentations de capital, placements et introductions en bourse. 5. Les rachats d’actions, simple

Ects :  2 Enseignant responsable : CLAUDE VINCENT Volume horaire :  15 Description du contenu de l'enseignement : 1. Préparation des...

Ects : 2 Enseignant responsable : BERTRAND FAUCHER Volume horaire : 15 Description du contenu de l'enseignement : Mise en situation...

Ects : 3 Enseignant responsable : MARC DOMANGE Volume horaire : 21 Description du contenu de l'enseignement : 1. Instruments et...

Ects : 15 Enseignant responsable : PIERRE BRUGIERE OLIVIER SOUSSAN Volume horaire : 18 Description du contenu de l'enseignement : 1....

Ects : 2 Enseignant responsable : PIERRE BRUGIERE Volume horaire : 18 Description du contenu de l'enseignement : 1. Supervised and...

Ects : 3 Enseignant responsable : PATRICE BERTRAND Volume horaire : 21 Description du contenu de l'enseignement : L'objectif de ce cours est de présenter aux étudiants des connaissances fondamentales, sur la régression d'un point de vue théorique ainsi que sur le code lié à ce domaine. Rappels sur les projections dans un espace vectoriel. Projections dans l'espace L2 des variables aléatoires de carré intégrable. Cas multi-varié. Présentation de la régression linéaire avec

Ects : 3 Enseignants responsables : LAURENT ALLO GREGOIRE DE LASSENCE Volume horaire : 21 Description du contenu de l'enseignement :...

ECTS : 2 Enseignant responsable : GABRIEL TURINICI Volume horaire : 18 Description du contenu du cours : 1/ Deep learning: major applications, key references, general background   2/ Types of approaches: supervised, reinforcement, unsupervised   3/ Neural networks: presentation of the main components—neurons, operations, loss function, optimization, architecture   4/ Focus on stochastic optimization algorithms, convergence proof of SGD   5/ Convolutional neural networks (CNN

Ects :  3 Enseignant responsable : PATRICE BERTRAND Volume horaire : 21 Description du contenu de l'enseignement : Analyse factorielle...

ECTS : 2 Enseignant responsable : DENIS BERTIN Volume horaire : 21 Description du contenu de l'enseignement : 1. Introduction et définition de la Value at Risk 2. Méthodes et méthodologies de calcul 3. Choix de distribution de probabilité pour positions optionnelles 4. Mesure de risque de marché et RiskMetrics 5. Modèles de Risque de crédit et exigences réglementaires 6. Risque de corrélation, copules, liquidité et xVA 7. Expected Shortfall et VaR sur Valeurs extrêmes Comp