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Gestion quantitative des risques : modélisation de la volatilité

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Dans cours

FIN-609: Asset Pricing (2011 - 2024)

This course provides an overview of the theory of asset pricing and portfolio choice theory following historical developments in the field and putting emphasis on theoretical models that help our understanding of financial decision making and financial mar ...

Description

Cette séance de cours de l'instructeur couvre la modélisation de la volatilité dans la gestion quantitative des risques. Les sujets abordés comprennent les processus ARMA, les modèles ARCH et GARCH, la représentation causale et les prévisions de volatilité. La séance de cours se penche sur l'estimation des paramètres, la stationnarité et la mesure conditionnelle du risque.

Enseignant·e

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'

Source officielle

Proximité ontologique

Économie (discipline)

Microéconomie: Financial economics

Concepts associés (32)

Volatilité stochastique

La 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.

Volatilité (finance)

La volatilité (en finance) est l'ampleur des variations du cours d'un actif financier. Elle sert de paramètre de quantification du risque de rendement et de prix d'un actif financier. Lorsque la volatilité est élevée, la possibilité de gain est plus importante, mais le risque de perte l'est aussi. C'est par exemple le cas de l'action d'une société plus endettée, ou disposant d'un potentiel de croissance plus fort et donc d'un cours plus élevé que la moyenne.

Volatility smile

Volatility smiles are implied volatility patterns that arise in pricing financial options. It is a parameter (implied volatility) that is needed to be modified for the Black–Scholes formula to fit market prices. In particular for a given expiration, options whose strike price differs substantially from the underlying asset's price command higher prices (and thus implied volatilities) than what is suggested by standard option pricing models. These options are said to be either deep in-the-money or out-of-the-money.

Financial risk management

Financial risk management is the practice of protecting economic value in a firm by managing exposure to financial risk - principally operational risk, credit risk and market risk, with more specific variants as listed aside. As for risk management more generally, financial risk management requires identifying the sources of risk, measuring these, and crafting plans to address them. See for an overview. Financial risk management as a "science" can be said to have been born with modern portfolio theory, particularly as initiated by Professor Harry Markowitz in 1952 with his article, "Portfolio Selection"; see .

Implied volatility

In financial mathematics, the implied volatility (IV) of an option contract is that value of the volatility of the underlying instrument which, when input in an option pricing model (such as Black–Scholes), will return a theoretical value equal to the current market price of said option. A non-option financial instrument that has embedded optionality, such as an interest rate cap, can also have an implied volatility. Implied volatility, a forward-looking and subjective measure, differs from historical volatility because the latter is calculated from known past returns of a security.

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Gestion quantitative des risques : modélisation de la volatilité

Couvre la modélisation de la volatilité dans la gestion quantitative des risques, y compris l'ARMA, l'ARCH, les modèles GARCH et la prévision.

Modèles ARCH et GARCH : Prévisions de volatilité

Couvre les modèles ARCH et GARCH pour la prévision de la volatilité dans les changements des facteurs de risque.

Mémoire longue et ARCH: Séries chronologiques Math 342

Explore la mémoire longue dans les séries temporelles et les processus d'hétéroskédasticité conditionnelle autorégressive dans les données financières.

Dérivés des taux d'intérêt: plafonds et planchers

Explore les dérivés de taux d'intérêt, en particulier les plafonds et les planchers, la parité des plafonds, les formules de tarification et les volatilités implicites.

Innovation financière : volatilité implicite

Plonge dans la volatilité implicite, la volatilité historique, les implications de la tarification des options et divers modèles de volatilité dans l'innovation financière.

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