16 Nov. 2023 | Happy Learning Hours – Machine Learning
12/10/2023
Salma Jamal appointed CEO of Detralytics France
23/10/2023
Modélisation des taux d’intérêt et de l’inflation
DATE : 8, 10 et 13 novembre 2023
DURÉE : 14:00 à 17h30 (3 x 3h30)
FORMAT : En ligne
INDUSTRIE : Assurance
EXPERTISE : Actuariat
NIVEAU : Tous les niveaux
PRÉREQUIS : Connaissance de base des marchés financiers - Matériel : R Studio
LANGUE : Français (support en anglais)
ACCREDITATION : 9 CPD | 54 PPC
PRIX : 525€ hors TVA
PRIX ÉTUDIANT : 90€ hors TVA
Description
Cette formation présente les différentes approches de modélisation des taux d’intérêt ainsi que de l’inflation.
La première partie porte sur la modélisation statique de la courbe des taux dont les modèles de Nelson-Siegel, Svensson and Smith-Wilson. Ce dernier est maintenant un standard dans le secteur de l’assurance et est recommandé dans Solvency II.
La seconde partie de ce cours revoit les modèles de taux stochastiques tels que : Hull & White, Heath-Jarrow-Morton et G2++. L’objectif n’est pas de présenter une liste exhaustive de tous les modèles mais plutôt d’acquérir une connaissance poussée des modèles Gaussiens pour les taux d’intérêt instantanés et fowards. Ce choix est motivé par la possibilité de tarifier analytiquement de nombreux produits dérivés.
La dernière section étudie la modélisation de l’inflation avec une présentation des outils de couverture. Nous présentons le modèle de Jarrow-Yildirim basé sur une analogie entre deux économies, l’une domestique et l’autre étrangère.
Tout au long de ce module, nous accordons une attention particulière à l’estimation économétrique de ces modèles à l’aide de séries temporelles et à leur utilisation en gestion des risques. Tous les modèles sont implémentés dans des exemple en R, distribués aux participants.
Programme
1. INTRODUCTION
2. MODÉLISATION STATIQUE
3. RAPPEL DE CALCUL STOCHASTIQUE
4. MODÈLE DE TAUX COURT
5. HEATH JARROW MORTON
6. MODÈLE À 2 FACTEURS GAUSSIENS ADDITIFS, G2++
7. MODÉLISATION DE L'INFLATION
Compétences acquises
Au terme de cette formation, les participants seront capables de :
