Implied volatility surface model using machine learning Sébastien Legros Étudiant à la maîtrise en ingénierie financière HEC Montréal Résumé This study introduces a deep learning model designed to represent the implied volatility surfaces in a factor-based framework. Unlike traditional deep learning models, our approach enhances interpretability, a frequent challenge in deep learning applications. The model […]

Multivariate Bernoulli distributions and copulas: Geometrical and algebraic approaches Alessandro Mutti Candidat au doctorat, Département de mathématiques pures et appliquées Politecnico di Torino, Italie Résumé Several classes of copulas can be constructed from multivariate Bernoulli distributions: extremal copulas, Farlie-Gumbel-Morgenstern copulas, and their generalizations. In this talk, we will analyze how these copulas inherit the geometrical […]

Comportement extrême des mélanges Poissons Samuel Valiquette Postdoctorant, McGill Résumé La distribution de Poisson est couramment utilisée pour modéliser des données de comptage. Cependant, la surdispersion, principalement due à un excès de zéros ou de valeurs extrêmes, compromet les performances de ce modèle. Les mélanges de Poisson offrent une modélisation alternative permettant de surmonter cette […]

A Two-layer Stochastic Game Approach to Reinsurance Contracting and Competition Bin Zou University of Connecticut Résumé We propose a two-layer stochastic game model to study reinsurance contracting and competition in a market with one insurer and two competing reinsurers. The insurer negotiates with both reinsurers simultaneously for proportional reinsurance contracts that are priced using the […]

Générateur d’extrêmes multivariés par apprentissage statistique Multivariate Extremes Generator by Statistical Learning Nicolas Lafon Postdoctorant au GERAD (Groupe d’études et de recherche en analyse des décisions) Université McGill Résumé La génération d’extrêmes réalistes à partir d’un ensemble de données d’observation est cruciale lorsque l’on cherche à estimer les risques associés à l’occurrence d’extrêmes futurs, d’amplitude […]

The Bernoulli structure of discrete distributions and applications Patrizia Semeraro Politecnico di Torino Résumé We provide a geometrical structure for classes of high dimensional Bernoulli distributions that turns out to be important to address open issues such as dependence or aggregate risk. We focus on the class of Bernoulli variables X = (X1,…,Xd) with given […]

Proper Orthogonal Decomposition et l'algorithme glouton dans le contexte de réduction de modèle par la méthode de base réduite : une étude comparative Philippe Petitclerc Étudiant au doctorat en mathématiques Université Laval Résumé Les solutions numériques des EDP sont utiles et cruciales afin d'obtenir des simulations numériques de phénomènes physiques. Lors de l'utilisation de méthodes […]

Spatiotemporal Behaviour of SIR Models with Cross-Diffusion and Vital Dynamics Alexey Shevyakov Professeur University of Saskatchewan Résumé Contemporary epidemiological models often involve spatial variation, providing an avenue to investigate the averaged dynamics of individual movements. In this work, we extend a recent model by Vaziry, Kolokolnikov, and Kevrekidis that included, in both infected and susceptible […]