v2.11.0 (5518)

Programme d'approfondissement - ECO_52182_EP : Décisions Financières en Situation de Risque 2

Domaine > Economie.

Descriptif

Le pricipal objectif de ce cours est de présenter l'application de l'apprentissage automatique aux industries de gestion d'actifs. Le cours est divisé en trois parties.

La première partie est consacrée à la présentation des instruments économiques () dans différentes catégories d'actifs telles que les actions, les revenus fixes, les produits, les devises et les crédits. La deuxième partie porte sur la modélisation mathématique des actifs et de l'évaluation des options. La troisième partie es consarée à la présentation des principaux algorithmes d'apprentissage automatique (régularisation de régression linéaire, LASSO, RIDGE, régression logistique, machines à vecteurs de support, forêt d'arbres décisionnels, réseau neuronal) et leurs applications dans la gestion d'actifs. De plus, nous introduisons l'optimisation de protefeuille en situation de risque et les contraintes de transaction, et présentons quelques méthodes alternatives de construction de protefeuille. L'implémentation en R est aussi proposée aux étudiants pour s'entraîner avec de réelles données du marché.

 

Langue du cours : Anglais

Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique

Vous devez avoir validé l'équation suivante : UE ECO_51053_EP

Pré-requis : ECO553

Pour les étudiants du diplôme MScT-Economics, Data Analytics and Corporate Finance

Vous devez avoir validé l'équation suivante : UE ECO_51053_EP

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme Programmes d'échange internationaux

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
    L'UE est acquise si note finale transposée >= C
    • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

    Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique

    Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
      L'UE est acquise si note finale transposée >= C
      • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

      La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

      Pour les étudiants du diplôme MScT-Economics, Data Analytics and Corporate Finance

      Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
        L'UE est acquise si note finale transposée >= C
        • Crédits ECTS acquis : 4 ECTS

        La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

        Veuillez patienter