Explore les modèles et les stratégies d'optimisation de portefeuille sous l'incertitude, en mettant l'accent sur des critères de décision tels que la valeur à risque et la variance moyenne fonctionnelle.
Explore l'optimisation stochastique de la gestion de portefeuille, en mettant l'accent sur les critères de décision pour des objectifs incertains et le concept de la valeur conditionnelle à risque.
Explore les mesures de risque cohérentes et l'approche spectrale de l'aversion du risque, couvrant VaR, ES, la subadditivité, la convexité et la création de nouvelles mesures de risque.
Explore les outils quantitatifs de gestion des risques, les défis historiques d'estimation de la valeur au risque, les scénarios du CCRA et les processus de retour appropriés.
Discuter de l'évaluation de la mesure des risques, des intervalles de confiance et des distributions multivariées pour l'évaluation des risques du portefeuille.
Explore les réseaux neuronaux formés sous la descente de gradient stochastique, discutant des couches cachées, de la fonction de perte carrée et de l'évolution des particules.
S'insère dans le compromis entre la complexité du modèle et le risque, les limites de généralisation, et les dangers d'un ajustement excessif des classes de fonctions complexes.
Examine les bilans bancaires, les risques et l'incidence des taux d'intérêt sur les indicateurs de rendement et les risques auxquels sont confrontées les institutions financières.
Couvre l'ingénierie de la résilience, l'anticipation des risques, les grilles d'analyse, les régimes de gestion, les risques émergents et l'analyse SWOT dans la gestion des risques.
