| Libellé du cours : | Processus Stochastique, Application en Finance |
|---|---|
| Département d'enseignement : | EEA / Electronique Electrotechnique Automatique |
| Responsable d'enseignement : | Monsieur PHILIPPE VANHEEGHE |
| Langue d'enseignement : | Français |
| Ects potentiels : | 0 |
| Grille des résultats : | |
| Code et libellé (hp) : | IE4_OFLU_EEA_PSA - Processus Stochastique Finance |
Equipe pédagogique
Enseignants : Monsieur PHILIPPE VANHEEGHE
Intervenants extérieurs (entreprise, recherche, enseignement secondaire) : divers enseignants vacataires
Résumé
Le monde est gouverné par l’incertitude. Un bon nombre de décisions doivent être prises dans ce contexte tout en cherchant à en minimiser les effets. Une démarche classique de l’ingénieur consiste à prendre en compte cette incertitude en amont de la réflexion c’est-à-dire dans les modèles des systèmes (au sens très général) auxquels il est confronté. Les probabilités font partie de la « boîtes à outils » classique des ingénieurs pour intégrer cette incertitude de manière objective dans leur processus de réflexion et de décision : il raisonne alors en terme de variable aléatoire et de processus dit « stochastiques ». L’objectif ce de cours est de montrer dans le contexte de l’évaluation du prix de produits financiers dérivés, les options, comment cette approche stochastique permet de proposer une solution.
Objectifs pédagogiques
Comprendre la notion de probabilité et de processus stochastique Comprendre la notion « d’option » Mettre en œuvre une démarche de modélisation et d’analyse stochastique pour déterminer le prix d’un produit financier particulier
Objectifs de développement durable
Modalités de contrôle de connaissance
Contrôle Continu
Commentaires: Controle TP : 1
DS sur table : 2
Ressources en ligne
Les travaux pratiques seront réalisés en Python en utilisant l'outil "Jupyter Notebook".
Pédagogie
1) 4h cours : Amphi Notion d’option Probabilité et variable aléatoire Processus stochastique, mouvement brownien 2) 4h TP : salle informatique Simulation de variable aléatoire Introduction aux méthodes de Monte Carlo 3) 2h Cours : Amphi Equation différentielle stochastique, Intégration de Itô Méthode de résolution approchée 4) 4h TP : Salle informatique Processus stochastique, mouvement brownien et implémentation de schémas de résolution d'équation différentielle stochastique. 5) 2h cours : Amphi Modèle de Cox, Ross et Rubinstein Equation de Black Sholes 6) 4h TP : salle informatique Simulation du coût d’une option
Séquencement / modalités d'apprentissage
| Nombre d'heures en CM (Cours Magistraux) : | 8 |
|---|---|
| Nombre d'heures en TD (Travaux Dirigés) : | 0 |
| Nombre d'heures en TP (Travaux Pratiques) : | 14 |
| Nombre d'heures en Séminaire : | 0 |
| Nombre d'heures en Demi-séminaire : | 0 |
| Nombre d'heures élèves en TEA (Travail En Autonomie) : | 0 |
| Nombre d'heures élèves en TNE (Travail Non Encadré) : | 0 |
| Nombre d'heures en CB (Contrôle Bloqué) : | 0 |
| Nombre d'heures élèves en PER (Travail PERsonnel) : | 0 |
| Nombre d'heures en Heures Projets : | 0 |
Pré-requis
Probabilité, Variable aléatoire