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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
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