Patrimoine

Le patrimoine du Groupe Louis Bachelier a été défini comme l’ensemble des publications réalisées par des chercheurs académiques grâce à des financements du Groupe (ILB, FdR, IEF, Labex) ou via l’utilisation de données des EquipEx (BEDOFIH, EUROFIDAI).


Réinitialiser

Une analyse empirique du risque systémique sur les marchés à terme de matières premières.

Commodities, Financialization, Financiarisation, Grande dimension, Graph, Graphe, High dimension, Matières premières, Risque systémique, Systemic risk

Sélection de variables pour la classification non supervisée en grande dimension.

Classification non supervisée, Clustering, Critère de sélection de modèle non asymptotique, Data-driven non-asymptotic model selection criterion, Finite Gaussian mixture models, Grande dimension, High dimension, Inégalités oracle, L1-regularization, Lasso, Modèles de mélange gaussien, Oracle inequalities, Régularisation l1, Sélection de variables, Variable selection

Une analyse empirique du risque systémique sur les marchés à terme de matières premières.

Commodities, Financialization, Financiarisation, Grande dimension, Graph, Graphe, High dimension, Matières premières, Risque systémique, Systemic risk

L'apprentissage non supervisé en haute dimension.

Aggregation, Agr?gation, Clustering, Density estimation, Estimation de densit?, Gaussian mixtures, Grande dimension, High dimension, M?lange de gaussiennes

Estimation non paramétrique de densités conditionnelles : grande dimension, parcimonie et algorithmes gloutons.

Algorithmes gloutons, Conditional density, Densité conditionnelle, Estimateurs à noyau, Estimation non paramétrique, Grande dimension, Greedy algorithms, High dimension, Kernel density estimators, Nonparametric estimation, Parcimonie, Sparsity