Finance de marché - Modèles mathématiques à temps discret - E-book - Epub fixed layout

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Résumé

Ce manuel est une introduction aux mathématiques financières à temps discret ainsi qu'aux concepts et techniques de modélisation utilisés par les professionnels de la finance de marché. Il est constitué d'éléments de cours et de 24 problèmes corrigés, sélectionnés parmi les sujets d'examens de mathématiques financières élaborés, par les auteurs, au fil des ans. Cet ouvrage s'adresse en priorité aux étudiants en Master de mathématiques appliquées (dès la première année) ou se préparant à l'épreuve de modélisation de l'Agrégation de mathématiques ainsi qu'aux élèves des écoles d'ingénieurs et des écoles de commerce se destinant à une carrière d'analyste quantitatif. Il sera également utile aux professionnels de la finance de marché puisque nombre des problèmes posés sont motivés par des cas concrets. Sommaire : I.
Éléments de cours II. Autour du modèle binomial III. Quelques options exotiques IV. Quelques autres problèmes en marché complet V. Arrêt optimal et options américaines VI. Marchés incomplets, marchés imparfaits

Caractéristiques

  • Date de parution
    09/07/2015
  • Editeur
  • Collection
  • ISBN
    978-2-311-40166-0
  • EAN
    9782311401660
  • Format
    Epub fixed layout
  • Nb. de pages
    400 pages
  • Caractéristiques du format Epub fixed layout
    • Pages
      400
    • Taille
      39 915 Ko
    • Protection num.
      Contenu protégé

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À propos des auteurs

Laurence Carassus est enseignant chercheur à l'École supérieure d'ingénieurs Léonard de Vinci (ESILV), Paris La Défense et professeur de mathématiques à l'université Reims Champagne-Ardenne. Elle est cofondatrice du master « Ingénierie statistique et informatique de la finance, de l'assurance et du risque (ISIFAR) » de l'université Paris Diderot/Paris 7. Gil Pagès enseigne, à Paris-VI/Jussieu, l'analyse en DEUG, l'intégration, les probabilités et les mathématiques financières en deuxième cycle.
Ses recherches portent sur les probabilités, notamment les algorithmes stochastiques et les probabilités numériques.

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