Séance de cours

Gestion quantitative des risques : Estimation de VaR et distributions multivariées

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Dans cours

FIN-417: Quantitative financial risk management

This course is an introduction to quantitative risk management that covers standard statistical methods, multivariate models, risk measures, non-linear dependence structures (copula models), as well as credit risk. ...

Description

Cette séance de cours porte sur l'estimation de la valeur à risque (VaR) à l'aide de simulations Monte Carlo, la construction d'intervalles de confiance, les calculs de VaR par contre et l'évaluation de la précision des modèles VaR. Il se divise également en distributions multivariées, y compris la distribution normale multivariée et les propriétés telles que les distributions marginales, les combinaisons linéaires et les distributions conditionnelles. La séance de cours se termine par des discussions sur l'essai de la normalité à travers les parcelles QQ et la statistique Jarque-Bera.

Enseignant·e·s (2)

Semyon Malamud

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Johannes Schwab, Onur Demiray, Giuseppe Matera A dirigé les thèses EPFL de Rémy Praz, Evgeny Petrov, Yuan Zhang, Julien Arsène Blatt, Erik Hapnes, Teng Andrea Xu, Boris Kuznetsov Cours Big Data and Machine Learning for Financial Economics FIN-622 Machine learning in finance FIN-407 Ce cours a pour objectif de donner une introduction à l'application de l'apprentissage automatique à la finance, en se concentrant sur les problèmes d'

Damir Filipovic

Damir Filipovic holds the Swissquote Chair in Quantitative Finance and is Swiss Finance Institute Professor at the Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Switzerland. Prior to this, he was head of the Vienna Institute of Finance and professor at the University of Vienna. He previously held the chair of financial and insurance mathematics at the University of Munich, and he was on the faculty of Princeton University. He received his Ph.D. in mathematics from ETH Zurich in 2000. Damir Filipovic worked as a scientific consultant for the Swiss Federal Office of Private Insurance from 2003 to 2004. There he co-developed the Swiss Solvency Test, which defines the regulatory capital requirement for all Swiss based insurance companies and groups. He is on the editorial board of several academic journals. His research interests include the term structure of interest rates, credit and volatility risk, quantitative methods in risk management, and stochastic processes. His papers have been published in a variety of academic journals including the Journal of Financial Economics, Mathematical Finance, Finance and Stochastics, and the Annals of Applied Probability. He is the author of a textbook titled Term-Structure Models.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Concepts associés (32)

Test de normalité

En statistiques, les tests de normalité permettent de vérifier si des données réelles suivent une loi normale ou non. Les tests de normalité sont des cas particuliers des tests d'adéquation (ou tests d'ajustement, tests permettant de comparer des distributions), appliqués à une loi normale. Ces tests prennent une place importante en statistiques. En effet, de nombreux tests supposent la normalité des distributions pour être applicables. En toute rigueur, il est indispensable de vérifier la normalité avant d'utiliser les tests.

Intervalle de confiance

vignette|Chaque ligne montre 20 échantillons tirés selon la loi normale de moyenne μ. On y montre l'intervalle de confiance de niveau 50% pour la moyenne correspondante aux 20 échantillons, marquée par un losange. Si l'intervalle contient μ, il est bleu ; sinon il est rouge. En mathématiques, plus précisément en théorie des probabilités et en statistiques, un intervalle de confiance encadre une valeur réelle que l’on cherche à estimer à l’aide de mesures prises par un procédé aléatoire.

Credible interval

In Bayesian statistics, a credible interval is an interval within which an unobserved parameter value falls with a particular probability. It is an interval in the domain of a posterior probability distribution or a predictive distribution. The generalisation to multivariate problems is the credible region. Credible intervals are analogous to confidence intervals and confidence regions in frequentist statistics, although they differ on a philosophical basis: Bayesian intervals treat their bounds as fixed and the estimated parameter as a random variable, whereas frequentist confidence intervals treat their bounds as random variables and the parameter as a fixed value.

Intervalle de fluctuation

En mathématiques, un intervalle de fluctuation, aussi appelé intervalle de pari, permet de détecter un écart important par rapport à la valeur théorique pour une grandeur établie sur un échantillon. C'est un intervalle dans lequel la grandeur observée est censée se trouver avec une forte probabilité (souvent de l'ordre de 95 %). Le fait d'obtenir une valeur en dehors de cet intervalle s'interprète alors en mettant en cause la représentativité de l'échantillon ou la valeur théorique.

Interval estimation

In statistics, interval estimation is the use of sample data to estimate an interval of possible values of a parameter of interest. This is in contrast to point estimation, which gives a single value. The most prevalent forms of interval estimation are confidence intervals (a frequentist method) and credible intervals (a Bayesian method); less common forms include likelihood intervals and fiducial intervals.

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Séances de cours associées (64)

Intervalles de confiance et tests d'hypothèse

Explore les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse et la prise de décision à l'aide de statistiques de test et de valeurs de p.

Estimation des intervalles

Couvre la construction des intervalles de confiance pour une distribution normale avec une moyenne et une variance inconnues.

Décrire les données: statistiques et tests d'hypothèse

Couvre les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'analyse de corrélation avec diverses distributions de probabilités et des statistiques robustes.

Évaluation du modèle VaR

Discute de la précision de Monte Carlo VaR, des intervalles de confiance, des contre-essais et des distributions multivariées.

Intervalles de confiance et théorèmes des limites MLE

Explore la construction d'intervalles de confiance et MLE limite les théorèmes pour les grands échantillons.

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Intervalle de confiance

Credible interval

Intervalle de fluctuation

Interval estimation

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