Cette formation présente les avancées récentes dans le domaine des modèles financiers quantitatifs appliqués à la gestion des risques.
La première partie porte sur les modèles de changement de régime des prix des actions dans lesquels les paramètres sont modulés par un processus caché, représentant la conjoncture économique.
La seconde partie est consacrée aux processus auto-excités qui reproduisent les effets indirects de l’application de chocs sur les marchés boursiers.
La troisième partie est dédiée à la calibration bayésienne des processus avec des méthodes de Markov Chain Monte-Carlo (MCMC).
La dernière partie traite du modèle de Heston pour le prix des actions et la sélection de la volatilité stochastique.
Pour tous les modèles cités ci-dessus, nous abordons l’évaluation des options par transformée de Fourier rapide et leur estimation économétrique. Le code R utilisé pour les exemples est fourni aux participants.
Estimation par Markov Chain Monte-Carlo (MCMC) & modèles de volatilité stochastique
Conseiller Scientifique, Detralytics
Professeur, UCLouvain
Date : À la demande
Durée : 9h
Accréditation : 9CPD | 54PPC
Industrie : Banque, Assurance
Prérequis : Installation de packages R
À l’issue de cette formation, le participant aura appris à :
Donatien Hainaut est Conseiller Scientifique chez Detralytics et Professeur à l’UCLouvain (Belgique), où il dirige le Master en Data Science à orientation statistique. Auparavant, il a occupé plusieurs postes académiques, notamment en tant que Professeur Associé à la Rennes School of Business et à l’ENSAE à Paris. Il possède également une solide expérience en entreprise, ayant travaillé comme Risk Officer, Quantitative Analyst et ALM Officer.
Actuaire qualifié et titulaire d’un doctorat en Asset and Liability Management, ses recherches actuelles portent sur les mécanismes de contagion dans les processus stochastiques ainsi que sur les applications des réseaux de neurones en assurance.
