Explore l'optimisation de portefeuille robuste sur le plan de la distribution et compare différentes approches et méthodes d'estimation pour l'évaluation de portefeuille.
Couvre la régression quantile, en se concentrant sur l'optimisation linéaire pour prédire les résultats et discuter de la sensibilité aux valeurs aberrantes, de la formulation des problèmes et de la mise en œuvre pratique.
Explore les doubles traductions en programmation linéaire, en mettant l'accent sur les formulations primaires et doubles et l'importance des matrices subversives inversible.
