Dérivatives

Ects : 3

Enseignant responsable :

Volume horaire : 24

Description du contenu de l'enseignement :

Cours avec M Lepinette:

Introduction à l'analyse stochastique pour la finance.

Notion de filtration pour modéliser l'information=> base stochastique. Processus stochastiques. Portefeuille auto-financés. Dynamique en finance via un Mouvement Brownien. Modèles à volatilité locale. Simulations d'EDS pour la finance, pricing sous probabilité risque neutre.

Pré-requis recommandés :

De bonnes connaissances en théorie des probabilités. Avoir installé Python sur son ordinateur et savoir s'en servir.

Pré-requis obligatoires :

De bonnes connaissances en théorie des probabilités. Avoir installé Python sur son ordinateur et savoir s'en servir.

Coefficient : 3

Compétence à acquérir :

Modèles stochastiques en finance: compréhension et implémentation en Python

Mode de contrôle des connaissances :

A/CC (30%) sous forme de contrôles de cours.

B/ Examen terminal (70%).

Bibliographie, lectures recommandées

Quantitative finance for the beginners: Stochastic Models and European and Asian Options Pricing. Emmanuel Lepinette.