Volatilité stochastiqueLa volatilité stochastique est utilisée dans le cadre de la finance quantitative, pour évaluer des produits dérivés, tels que des options. Le nom provient du fait que le modèle traite la volatilité du sous-jacent comme un processus aléatoire, fonction de variables d'états telles que le prix du sous-jacent, la tendance qu'a la volatilité, à moyen terme, à faire revenir le prix vers une valeur moyenne, la variance du processus de la volatilité, etc.
Incomplete marketsIn economics, incomplete markets are markets in which there does not exist an Arrow–Debreu security for every possible state of nature. In contrast with complete markets, this shortage of securities will likely restrict individuals from transferring the desired level of wealth among states. An Arrow security purchased or sold at date t is a contract promising to deliver one unit of income in one of the possible contingencies which can occur at date t + 1.
Portefeuille (finance)Un portefeuille (en finance) désigne une collection d'actifs financiers détenus par un établissement ou un individu. Cela peut aussi désigner des valeurs mobilières détenues à titre d'investissements, de dépôt, de provision ou de garantie. Une caractéristique importante d'un portefeuille est son degré de diversification qui permet d'atteindre un juste milieu entre le risque, la volatilité et la rentabilité du portefeuille, tout en tenant compte de la durée prévue du placement (horizon de temps).
Lattice model (finance)In finance, a lattice model is a technique applied to the valuation of derivatives, where a discrete time model is required. For equity options, a typical example would be pricing an American option, where a decision as to option exercise is required at "all" times (any time) before and including maturity. A continuous model, on the other hand, such as Black–Scholes, would only allow for the valuation of European options, where exercise is on the option's maturity date.
Portfolio optimizationPortfolio optimization is the process of selecting the best portfolio (asset distribution), out of the set of all portfolios being considered, according to some objective. The objective typically maximizes factors such as expected return, and minimizes costs like financial risk. Factors being considered may range from tangible (such as assets, liabilities, earnings or other fundamentals) to intangible (such as selective divestment). Modern portfolio theory was introduced in a 1952 doctoral thesis by Harry Markowitz; see Markowitz model.
Intertemporal portfolio choiceIntertemporal portfolio choice is the process of allocating one's investable wealth to various assets, especially financial assets, repeatedly over time, in such a way as to optimize some criterion. The set of asset proportions at any time defines a portfolio. Since the returns on almost all assets are not fully predictable, the criterion has to take financial risk into account. Typically the criterion is the expected value of some concave function of the value of the portfolio after a certain number of time periods—that is, the expected utility of final wealth.
Vasicek modelIn finance, the Vasicek model is a mathematical model describing the evolution of interest rates. It is a type of one-factor short-rate model as it describes interest rate movements as driven by only one source of market risk. The model can be used in the valuation of interest rate derivatives, and has also been adapted for credit markets. It was introduced in 1977 by Oldřich Vašíček, and can be also seen as a stochastic investment model.
Processus de décision markovienEn théorie de la décision et de la théorie des probabilités, un processus de décision markovien (en anglais Markov decision process, MDP) est un modèle stochastique où un agent prend des décisions et où les résultats de ses actions sont aléatoires. Les MDPs sont utilisés pour étudier des problèmes d'optimisation à l'aide d'algorithmes de programmation dynamique ou d'apprentissage par renforcement. Les MDPs sont connus depuis les années 1950. Une grande contribution provient du travail de Ronald A.
Loi binomiale négativeEn probabilité et en statistiques, une loi binomiale négative est la distribution de probabilité discrète du nombre d'échecs dans une série d'épreuves de Bernoulli indépendantes et identiquement distribuées jusqu'à avoir un nombre fixe n de succès. Par exemple, c'est la distribution de probabilité du nombre de piles obtenus dans une série de pile ou face jusqu'à avoir vu n faces. Plus précisément, elle décrit la situation suivante : une expérience consiste en une série de tirages indépendants, donnant un succès avec probabilité p (constante durant toute l'expérience) et un échec avec une probabilité complémentaire 1-p.
Brownian model of financial marketsThe Brownian motion models for financial markets are based on the work of Robert C. Merton and Paul A. Samuelson, as extensions to the one-period market models of Harold Markowitz and William F. Sharpe, and are concerned with defining the concepts of financial assets and markets, portfolios, gains and wealth in terms of continuous-time stochastic processes. Under this model, these assets have continuous prices evolving continuously in time and are driven by Brownian motion processes.
Marché (économie)Un marché est l'institution sociale abstraite où se rencontrent l'offre et la demande de biens ou de services. Le marché est ainsi le lieu, physique ou virtuel, où les échanges commerciaux ont lieu. Dans son acception la plus ancienne, un marché est une institution qui accueille un commerce localisé précisément dans l'espace et le temps mais de dimension variable, par exemple les marchés traditionnels, les marchés aux puces et Lloyd's of London.
Markowitz modelIn finance, the Markowitz model ─ put forward by Harry Markowitz in 1952 ─ is a portfolio optimization model; it assists in the selection of the most efficient portfolio by analyzing various possible portfolios of the given securities. Here, by choosing securities that do not 'move' exactly together, the HM model shows investors how to reduce their risk. The HM model is also called mean-variance model due to the fact that it is based on expected returns (mean) and the standard deviation (variance) of the various portfolios.
