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Introduction à la programmation sous GAUSS (volume 2)

Applications à la finance et à l'économétrie

Thierry Roncalli

Introduction

Simulation et méthode de Monte Carlo

  • Estimation non paramétrique d'une fonction de densité
  • Génération de nombres aléatoires
  • Simulation d'équations différentielles stochastiques
  • Quelques applications

Méthodes numériques en Finance

  • Le calendrier
  • Les techniques de base de mathématiques financières
  • Les options européennes
  • Les modèles d'arbres
  • Les options américaines
  • Les méthodes de simulation en finance
  • Calcul de portefeuilles efficaces
  • La structure par terme des coupons zéros

L'économétrie

  • Les régressions linéaires
  • Les moindres carrés non liméaires
  • La méthode du maximum de vraisemblance
  • La méthode des moments généralisés
  • Les tests
  • Les séries temporelles
  • Le filtre de Kalman

La théorie des jeux

  • Définition d'une stratégie dominante
  • L'équilibre de Nash
  • Définition d'un équilibre Pareto-optimal
  • Le critère MiniMax
  • Quelques applications

Le réseau neuronal Backpropagation

  • Présentation générale du réseau Backpropagation
  • Programmation de Backpropagation
  • Quelques exemples d'application

Conclusion

  • Les différentes procédures de la bibliothèque IPG
  • La bibliothèque IPG

Bibliographie

Index