M2MO: Modélisation Aléatoire, Finance et Data Science

Master en statistique, probabilités et finance - Université Paris 7 - Paris Diderot

 
 
 
 
 
 
Courses Group Numerical and computational methods Advanced probabilistic numerical methods in finance
 
 

Advanced probabilistic numerical methods in finance

 

Lecturer J.F. Chassagneux
Period: Term  3
ECTS: 6
Schedule: 3 hours per week

 

Dans ce cours, nous nous intéresserons à plusieurs problèmes de finance

numérique avancés. Nous étudierons notamment  l'évaluation d'options américaines

les méthodes de pricing non-linéaires, et quelques modèles champ-moyen.

De manière plus générale, ce cours porte sur des méthodes numériques probabilistes

pour résoudre des équations aux dérivées partielles non-linéaires.

Pour chaque chapitre, nous nous attacherons à décrire des méthodes implémentables, à étudier leur

convergence et donc aussi à comprendre les propriétés des solutions d'EDP 

que l'on cherche à approcher (ceci d'un point de vue probabiliste).



L'objectif principal du cours est d'être capable de mettre en oeuvre les méthodes présentées, tout en

comprenant leurs principales propriétés.


Programme:

- Introduction : Rappel du cas linéaire

- Options américaines (méthode de Longstaff-Schwartz, méthode duale)

- Pricing non-linéaire (Equation différentielle stochastique rétrograde : algorithme de programmation dynamique)

- Approximation d'EDP quasilinéaire (large trader, carbon markets)

- Introduction aux EDS de McKean-Vlasov pour la finance

 


Bibliographie (complétée en cours par des références aux articles)


Glasserman P. (2004), Monte Carlo methods in Financial Engineering,

Springer, Berlin.

Pagès G (2018), Numerical Probability, Universitext, Springer.