Catégorie : Séminaires trimestriels

Retour sur le petit déjeuner thématique sur la BINARSITE

Mardi 11 juin, 50 personnes ont répondu présents à la présentation de Stéphane GAIFFAS, LPSM Université Paris Diderot, sur le thème de la Binarsité.

La binarsité est une technique de machine learning qui contribue à l’automatisation du découpage des variables numériques pour la construction de modèles linéaires généralisés, et qui permet aux GLMs de s’approcher des modèles type « tree gradient boosting » en terme de performance pour le traitement de ces variables.

Lien vers la présentation de Stéphane Gaiffas

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Petit déjeuner thématique – Modèle de diffusion des taux sans risque à long terme dans une optique assurance et gestion ALM

Par François BONNIN

On présente dans ce travail un modèle de taux spécifiquement développé en vue de simulations de long terme, soit sous la probabilité risque-neutre à des fin de valorisation, soit sous la probabilité physique à des fins de modélisation ALM; en intégrant la contrainte d’adjonction au modèle d’autres facteurs de risques financiers que celui des taux d’intérêts.

Jeudi 21 mars 2019 à 9h (accueil café à partir de 8h30)

Lieu :

Fondation du Risque
Palais Brongniart
28 Place de la Bourse
75002 PARIS

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Retour en images sur la conférence de Gaël Varoquaux, le 20 novembre 2018

Gaël Varoquaux, chercheur à l’INRIA a présenté “Une nouvelle méthodologie d’encodage de variable catégorielle en présence de bruit” lors du dernier petit déjeuner thématique de la chaire. Un sujet qui a remporté un vif succès et suscité de nombreuses questions. retrouvez la présentation en vidéo.

Lien vers la vidéo de la conférence

Lien vers les slides

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Séminaire petit déjeuner : Une nouvelle méthodologie d’encodage de variable catégorielle en présence de bruit

Mardi 20 novembre 2018, 9h
Auditorium Gilles Glicenstein, Paris

INSCRIPTION ICI

 

Par Gaël VAROQUAUX, Chercheur en Machine Learning et Imagerie cérébrale, INRIA & INSERM

En apprentissage statistique, les variables catégorielles d’un tableau de données sont généralement considérées comme des objets qu’il faut encoder séparément pour les représenter en variables continues, par exemple, avec un codage de type 0/1. Les données “sales” non retraitées donnent lieu à des variables catégorielles avec une cardinalité très élevée et avec redondance…Continue reading

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Retour sur le petit déjeuner thématique “Projection de la mortalité : Peut-on faire mieux que Lee-Carter ?” par Yahia SALHI

La chaire DAMI a organisé mardi 6 mars son petit déjeuner thématique sur le thème de la Projection de la mortalité: Peut-on faire mieux que Lee-Carter?  70 personnes ont assisté à la présentation par Yahia Salhi d’une nouvelle approche de modélisation de la dynamique des taux de mortalité. La présentation était basée sur l’article « A Class of Random Field Memory Models for Mortality Forecasting », élu Best Paper Award dans la catégorie Demographic Change and Longevity au Congrès Internationale des Actuaires de Berlin (ICA2018).

Yahia Salhi a présenté la modélisation de la surface des taux d’amélioration de la mortalité par des champs auto-régressifs prenant en compte les principaux faits stylisés repérés ces deux dernières décennies: l’effet cohorte, l’inter-dépendance générationnelle et l’hétéroscédasticité des taux d’amélioration. L’approche proposée reproduit tous ces phénomènes avec moins de paramètres que le modèle de Lee-Carter et permet également de prédire des probabilités de décès plus proche des réalisations avec moins de paramètres que le modèle de Lee-Carter.  L’approche propose également une procédure de sélection du « meilleur » modèle pour une meilleure adéquation aux données empiriques en captant les faits stylisés propres à chaque population.

Retrouvez les Slides de la présentation ainsi que la vidéo de la conférence !

Lire l’article

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Séminaire petit déjeuner du 6 mars 2018 : “A Class of Random Field Memory Models for Mortality Forecasting”

Yahia Salhi, Chaire DAMI / Laboratoire SAF

Projection de la mortalité: Peut-on faire mieux que Lee-Carter?  

Dans cette présentation nous introduisons une approche alternative, cohérente et parcimonieuse pour modéliser la dynamique des taux de mortalité. Plus précisément, nous considérons la modélisation des améliorations (vitesses de baisse) de la mortalité en utilisant une spécification de champ aléatoire avec une structure causale. Une telle classe de modèles introduit des dépendances parmi les cohortes adjacentes visant à capturer, entre autres, l’effet cohorte et les corrélations entre générations. Le modèle décrit également l’hétéroscédasticité conditionnelle de la mortalité contrairement aux modèles classiques de type Lee-Carter. Le cadre étant général, nous proposons une procédure d’estimation pour les paramètres et nous introduisons une méthodologie de selection du meilleur modèle afin de capter les différents faits stylisés (effet cohorte, dépendance inter-générationnelle et hétéroscédasticité) propre à chaque population. Des applications aux populations générales française, anglaise et américaine sont proposées.

Cette présentation repose sur le papier “A Class of Random Field Memory Models for Mortality Forecasting”, Best Paper Award dans la catégorie Demographic Change and Longevity au prochain Congrès Internationale des Actuaires – ICA18

Abstract: This article proposes a parsimonious alternative approach for modeling the stochastic dynamics of mortality rates. Instead of the commonly used factor-based decomposition framework, we consider modeling mortality improvements using a random field specification with a given causal structure. Such a class of models introduces dependencies among adjacent cohorts aiming at capturing, among others, the cohort effects and cross generations correlations. It also describes the conditional heteroskedasticity of mortality. The proposed model is a generalization of the now widely used AR-ARCH models for random processes. For such a class of models, we propose an estimation procedure for the parameters. Formally, we use the quasi-maximum likelihood estimator (QMLE) and show its statistical consistency and the asymptotic normality of the estimated parameters. The framework being general, we investigate and illustrate a simple variant, called the three-level memory model, in order to fully understand and assess the effectiveness of the approach for modeling mortality dynamics.

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Séminaire petit déjeuner du 27 juin 2017 : Marking to Market vs Taking to Market

Par Guillaume Plantin, Sciences Po Paris

Le papier développe une théorie des mesures comptables optimales car ces dernières sont primordiales pour la gouvernance d’entreprise. Nous étudions l’interaction à l’équilibre entre les règles de mesure que les entreprises jugent optimales sur le plan privé, leur gouvernance et la liquidité sur le marché secondaire de leurs actifs. Cette approche révèle une utilisation excessive de la comptabilité en valeur de marché. Les mesures de la performance de l’entreprise sont trop dépendantes de l’information générée par les ventes d’actifs d’autres entreprises et pas assez de la réalisation des gains en capital possibles d’une entreprise. Cela réduit la liquidité du marché et réduit l’information des signaux de prix.

Paris, mardi 27 juin 2017, 9h

Détails et inscription gratuite ici

Membres IA : 12 points PPC

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Machine learning et Online learning dans le digital

Plus de 70 personnes ont assisté à la présentation, par Sébastien Loustau, de son exposé sur les Approches prédictives et personnalisées dans le digital, basées sur la conception d’algorithmes innovants pour le numérique.

Machine learning et online learning au service du ciblage prédictif, de la détection de leaders d’opinion, … à travers deux cas d’étude : Segmentation client temps réel / Détection de communauté dans un réseau.

Voir les slides de Sébastion Loustau

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Séminaire petit déjeuner du 28 mars 2017 : Approches prédictives et personnalisées dans le digital

Par Sébastien Loustau, CEO & Chercheur chez Artfact, start-up spécialisée dans le data science

Artfact est une start-up du numérique spécialisée dans l’aide à la décision. Fondée à l’université dans un laboratoire de mathématiques, elle se distingue par la conception d’algorithmes innovants pour le numérique.
Dans cet exposé, nous aborderons en détail les dernières techniques de ciblages prédictifs et de détection de leader d’opinions, d’un point de vue algorithmique et business. Le ciblage prédictif est monnaie courante dans le digital, et notamment sur le web où chaque comportement va déclencher sur un site marchant un traitement spécifique. Depuis l’apparition des systèmes de recommandations, de nombreuses évolutions ont eu lieu. Nous discuterons de la matière première de ces évolutions technologiques, à savoir la théorie statistique et l’apprentissage (machine learning) et l’apprentissage temps réel (online learning) et nous illustrerons ces propos à travers deux cas spécifiques : la segmentation client temps réel et la détection de communautés dans un réseau.

Paris, mardi 28 mars 2017, 9h 

Détails et inscription gratuite ici

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Expérimentation… De l’indépendance de la gouvernance d’entreprise

img_1071Jean-Louis Rullière, ISFA

L’expérimentation en économie présente la vertu de pouvoir mieux appréhender les comportements économiques « tels qu’ils sont ». En effet cet outil se révèle particulièrement crucial dès que l’agent économique n’a pas intérêt à révéler à l’enquêteur son comportement réel ou hypothétique. Après avoir décrit les principaux biais déclaratifs qui peuvent être réduits par le recours à l’expérimentation, on présente une expérimentation en finance comportementale d’entreprise sur l’indépendance de l’administrateur par rapport au cadre dirigeant.

Il existe une vaste littérature sur la gouvernance d’entreprise qui plaide pour l’indépendance des comités de rémunération. L’indépendance au sein du comité de rémunération est considérée comme un élément clé pour éviter une inflation des rémunérations des cadres dirigeants (CEO). Dans les travaux empiriques, l’indépendance est généralement mesurée par la proportion d’administrateurs présentant un certain nombre de caractéristiques socio-économiques, comme le fait de ne pas être un employé de la firme, de ne pas être membre de la famille du PDG, d’être un actionnaire important, etc…. Il est alors supposé que les administrateurs ayant les caractéristiques souhaitées sont indépendants et résistent ainsi à l’influence indue des cadres dirigeants. Ce type d’approche pose toutefois la question de savoir si les administrateurs qui apparaissent comme indépendants se comportent réellement de façon indépendante. En fait, lorsqu’on examine la conformité aux recommandations des codes de gouvernance d’entreprise, on examine les caractéristiques individuelles des administrateurs en termes de liens économiques et familiaux, mais l’indépendance d’esprit et le comportement réel qui en résulte ne sont jamais vraiment mesurés directement.

Un design expérimental est fondé sur un modèle de relation d’agent principal avec trois acteurs, où les deux premiers acteurs (l’actionnaire et le CEO génèrent un projet collectif (la valeur de l’entreprise) et le troisième joueur (l’administrateur) doit décider de la part de la valeur allouée à chacun des deux premiers joueurs. Quant à l’administrateur, il reçoit un salaire forfaitaire indépendamment de sa décision d’arbitrage. À cet égard, nous concevons une expérience de laboratoire avec deux traitements, un traitement de base versus un traitement avec communication dans lequel le CEO peut envoyer un message à l’administrateur sous la forme d’une demande / conseil sur la répartition de la valeur de l’entreprise. Ce qui permet de mesurer le comportement de l’administrateur indépendant: dans quelle mesure l’administrateur répond-il à la réception d’un message et de son contenu? Et surtout dans quelle mesure la fourniture d’effort de la part du CEO est conditionné par l’existence de ce canal de communication entre lui-même et l’administrateur ? Sur ce dernier point, on met en évidence très nettement que ce n’est pas tant le niveau de revendication du CEO en termes d’appropriation de la valeur de l’entreprise qui est déterminant mais qu’en revanche l’existence même d’un canal de communication entre le CEO et l’administrateur impacte négativement sur le comportement du CEO dans sa fourniture d’effort de gestion.

Les slides de la conférence

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