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  • Randomized Quasi-Monte Carlo

    Dans cette publication, nous présentons la méthode de Quasi-Monte Carlo randomisé (RQMC), considérée comme une méthode hybride utilisant à la fois la méthode Monte Carlo (MC) classique et la méthode de Quasi-Monte Carlo (QMC). L’objectif de cette nouvelle méthode de simulation est d’améliorer la vitesse de convergence et de fournir un intervalle de confiance.

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    Estimation de volatilité en haute fréquence

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  • Estimation de volatilité en haute fréquence

    Déterminante dans la plupart des modèles en finance, l’estimation de la volatilité n’est néanmoins pas toujours aisée. C’est le cas concernant la haute fréquence : l’estimation classique de la volatilité à partir de telles données ne fonctionne pas. Il importe alors de comprendre pourquoi, afin de proposer un estimateur de la volatilité d’un actif à partir de données de haute fréquence.

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    Estimation de volatilité en haute fréquence

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  • Exotic Equity in practice : modelling framework and issues

    Découvrez la nouvelle Note de notre practice ayant pour thème l’Equity Modelling.

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    Equity Modelling

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  • Le fixed-income : focus sur le monde de la dette et des emprunts

    Découvrez sans plus tarder notre article sur les particularités du marché des taux d’intérêts.

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    Fixed-income : focus sur le monde de la dette et des emprunts

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  • The Non-Performing Loans (NPL) challenge in Europe

    The Non-Performing Loans (NPL) challenge in Europe

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    The Non-Performing Loans (NPL) challenge in Europe

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  • Le guide TRIM risque de crédit : les attentes du superviseur
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    Le guide TRIM risque de crédit : les attentes du superviseur

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  • American Monte Carlo, Bundling
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  • Time Series & Machine Learning – Hidden Markov Models
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  • The Application of Kalman Filter in the Stochastic Model Estimation of Commodities
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    The Application of Kalman Filter in the Stochastic Model Estimation of Commodities

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  • Breaking down Data Science: Concepts, Methods, and Business Applications in Finance
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