Service Accueil-Information de l’Université Bureau p 023  01 44 05 42 54 ou  01 44 05 44 75 Service Scolarité Centrale de l’Université

- M. Tenenhaus : Statistique : Méthodes pour décrire, expliquer et prévoir Risque de credit Trimestre : 2ème trimestre Volume horaire : 21 heures Nombre d'ECTS : 0 Responsable du programme du cours : Florent OMNES Statut : optionnel Public visé : spécialités Actuariat et Ingénierie Statistique et Financière Pré-requis : options finance de licence et master M1. Mode d'évaluation : examen final. Objectif de l'enseignement : ce cours a pour objet la présentation des principaux concepts et principales méthodes utilisés pour la définition, la mesure, et la gestion du risque de crédit. Objectif de l'enseignement : ce cours a pour objet la présentation des principaux concepts et principales méthodes utilisés pour la définition, la mesure, et la gestion du risque de crédit. Contenu de l'enseignement. Risque de crédit. Marché obligataire (obligation du secteur privé, taux de recouvrement en cas de défaillance, spread de crédit, emprunt à haut rendement). CDS et indices. Options. Produits de corrélation. Nature et méthode d'enseignement : cours magistral, td et conférences. Bibliographie : D.Duffie, K.J.Singleton, Credit risk, Princeton Series in Finance, 2003 D.Cossin, H. Pirotte, Advanced credit risk analysis, John Wiley, 2000 CreditMetrics Technical Document, RiskMetrics Group, 2001 D. Lamberton, B. Lapeyre, Introduction au calcul stochastique appliqué à la finance, Ellipse, 1991. 3. Statistique approfondie Trimestre : 2ème trimestre Volume horaire : 21 heures Nombre d'ECTS : 0 Responsable du programme du cours : Fadoua BALBDAOUI-MOHR Statut : optionnel Public visé : spécialités Actuariat et Ingénierie Statistique et Financière Pré-requis : Bases de la statistique mathématique. Mode d'évaluation : examen final. Objectif de l'enseignement : ce cours a pour objet la présentation des principaux concepts et principales méthodes utilisés pour la définition, la mesure, et la gestion du risque de crédit. Contenu de l'enseignement. 1. Tests non séquentiels (tests classiques) Tests d'hypothèses : Généralités Hypothèses simples : Le lemme de Neyman-Pearson Hypothèses composites : Le théorème de Karlin-Rubin D'autres méthodes de construction : Test du Rapport de Vraisemblance (Likelihood Ratio Test), tests chi-deux. 2. Tests séquentiels Introduction et motivation Le test de Wald : Tests Séquentiel du Rapport de Probabilités (TSRP) Approximation des bornes d'arrêt du TSRP Courbe d'efficacité (Operating curve) La taille moyenne de l'échantillon (Average Sample Number) Application au contrôle de qualité Bibliographie : Sequential Methods in Satistics, de G. B. Wetherill Sequential Satistics, de Z. Govindarajulu Statistics, de D. Freedman, R. Pisani & R. Purves Statistical Inference, de G. Casella & R. L. Berger Statistique Mathématique, de F. Balabdaoui-Mohr & O. Wintenberger (polycopié) Testing Statistical Hypotheses, de E. L. Lehmann. 1 Mathématiques, Informatique, Décision, Organisation 2 Mathématiques de la Modélisation et de la Décision 3 Membre qualifié de l’Institut des Actuaires et professeur à l’Université Paris-Dauphine

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