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Séance de cours

Modèle d'investissement

Dans cours

FIN-406: Macrofinance

This course provides students with a working knowledge of macroeconomic models that explicitly incorporate financial markets. The goal is to develop a broad and analytical framework for analyzing the interaction of financial decisions, macroeconomic events ...

Description

Cette séance de cours couvre le modèle dinvestissement, y compris des sujets tels que les valeurs détat déquilibre et de paramètre, les dérivés numériques, lapproximation de premier ordre, les contraintes budgétaires, lagrangien, et les dérivés analytiques. L'instructeur explique comment évaluer les fonctions à l'état d'équilibre et analyser les valeurs propres stables.

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Enseignant·e·s (3)

Luisa Lambertini

Luisa Lambertini is Full Professor at the Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL), where she holds the Chair of International Finance. She received her Ph.D. in Economics from the University of California at Berkeley in 1995, her Master of Science in Economics from Warwick University in 1989 and a Laurea cum Laude from the Universita' degli Studi di Bologna in 1987. Prior to coming to EPFL, Professor Lambertini was Associate Professor at Claremont McKenna College 2005-06, Associate Professor at Boston College 2003-06 and Assistant Professor at the University of California at Los Angeles 1995-03. Professor Lambertini's research is in international finance, open-economy macroeconomics and political economy. She studies how monetary and fiscal policies affect the economy, how they interact and how they can be used to achieve good economic outcomes and improve social welfare. Professor Lambertini's research focuses on how monetary and fiscal institutions should be designed to successfully mitigate the impact of unexpected shocks while pursuing long-run goals consistent with price stability and fiscal sustainability. These issues are even more important for small open economies in an interdependent world and for countries that adopt a common currency. Professor Lambertini has published articles in the American Economic Review, the Review of Economic Studies, the European Economic Review, the Journal of International Economics and the Economic Journal, among others. She was a Consultant in the Fiscal Policies Division of the European Central Bank and she has organized several international conferences. More details on my CV

Christian Pröbsting

Stylianos Tsiaras

I am a scientific collaborator at the Luisa Lambertini's Chair of International Finance at the Swiss Finance Institute .Previously I was a Max Weber Fellow at the European University Institute.I got my PhD in economics at the University of Surrey. My thesis was supervised by Professor Martin Kaae Jensen and Dr. Tom Holden. My recent research explores the set of unconventional monetary policies by the European Central Bank and their impact on the macroeconomy, welfare, and inequality.

Source officielle

Proximité ontologique

Informatique théorique

Théorie des langages de programmation: Langage de programmation de haut niveau

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Analyse numérique

L’analyse numérique est une discipline à l'interface des mathématiques et de l'informatique. Elle s’intéresse tant aux fondements qu’à la mise en pratique des méthodes permettant de résoudre, par des calculs purement numériques, des problèmes d’analyse mathématique. Plus formellement, l’analyse numérique est l’étude des algorithmes permettant de résoudre numériquement par discrétisation les problèmes de mathématiques continues (distinguées des mathématiques discrètes).

Calcul numérique d'une intégrale

En analyse numérique, il existe une vaste famille d’algorithmes dont le but principal est d’estimer la valeur numérique de l’intégrale définie sur un domaine particulier pour une fonction donnée (par exemple l’intégrale d’une fonction d’une variable sur un intervalle). Ces techniques procèdent en trois phases distinctes : Décomposition du domaine en morceaux (un intervalle en sous-intervalles contigus) ; Intégration approchée de la fonction sur chaque morceau ; Sommation des résultats numériques ainsi obtenus.

Numerical methods for ordinary differential equations

Numerical methods for ordinary differential equations are methods used to find numerical approximations to the solutions of ordinary differential equations (ODEs). Their use is also known as "numerical integration", although this term can also refer to the computation of integrals. Many differential equations cannot be solved exactly. For practical purposes, however – such as in engineering – a numeric approximation to the solution is often sufficient. The algorithms studied here can be used to compute such an approximation.

Numerical methods for partial differential equations

Numerical methods for partial differential equations is the branch of numerical analysis that studies the numerical solution of partial differential equations (PDEs). In principle, specialized methods for hyperbolic, parabolic or elliptic partial differential equations exist. Finite difference method In this method, functions are represented by their values at certain grid points and derivatives are approximated through differences in these values.

Fonction analytique

vignette|Tracé du module de la fonction gamma (son prolongement analytique) dans le plan complexe. En mathématiques, et plus précisément en analyse, une fonction analytique est une fonction d'une variable réelle ou complexe qui est développable en série entière au voisinage de chacun des points de son domaine de définition, c'est-à-dire que pour tout de ce domaine, il existe une suite donnant une expression de la fonction, valable pour tout assez proche de , sous la forme d'une série convergente : Toute fonction analytique est dérivable de dérivée analytique, ce qui implique que toute fonction analytique est indéfiniment dérivable, mais la réciproque est fausse en analyse réelle.

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Analyse des données neurophysiologiques

Explore l'analyse des données neurophysiologiques, couvrant l'identification AP, les taux de tir, l'activité sous le seuil, l'analyse spectrale FFT et l'analyse déclenchée par des événements à l'aide de MATLAB.

Méthodes numériques pour les problèmes de valeur limite

Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeurs limites en utilisant des méthodes de différence finie, de FFT et d'éléments finis.

La cinétique des collisions : théorie et applications

Couvre la théorie et les applications de la cinétique de collision dans la compréhension des interactions moléculaires.

Matrice à l'opérateur de densité

Explique la transformation d'une matrice à l'opérateur de densité en physique quantique.

Analyse des données neurophysiologiques

Couvre l'analyse des données neurophysiologiques, y compris la détection AP, le calcul de la vitesse de tir et l'analyse spectrale, en mettant l'accent sur la prédiction des classes cellulaires.

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