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Colloque
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Paul Daigle : HEC Montréal
Depuis Markowitz, l’écart-type des rendements est utilisé comme la mesure principale de risque pour construire les portefeuilles financiers. La prémisse est que la corrélation est un indicateur parfait pour évaluer les interactions entre les différents actifs. Cependant, dans des environnements informationnels incomplets et imparfaits, des défis apparaissent. Dans un contexte de transformation numérique des processus via l’apprentissage machine, de nouvelles méthodes émergent pour essayer de résoudre ces défis. Parmi eux, les réseaux Bayesiens utilisent la parenté des variables pour inférer une forme de causalité et surtout capturer les dynamiques informationnelles, en utilisant les probabilités conditionnelles. Ce papier de recherche vise à évaluer la viabilité des réseaux Bayesiens pour la gestion des risques, notamment via des simulations de scénarios. Les rendements historiques des 500 compagnies du S&P500 sont utilisés avec ceux de l’indice et des différents secteurs industriels afin de bâtir des réseaux Bayesiens. Dans un premier temps, nous testons l’efficacité de ces réseaux en comparant les distributions conditionnelles (des rendements des compagnies sur ceux du S&P500) prédites et celles historiques, via un test de Pearson (Chi-carré). Les modèles traditionnels tels que le CAPM ou les modèles multi-facteurs sont aussi testés et comparés. Dans un second temps, nous effectuons la même procédure pour les rendements des compagnies entre elles.
Le colloque portera sur l’utilisation des sciences de données en sciences sociales. Fondées sur les principes de la recherche reproductible, les sciences de données se présentent comme une discipline transversale pouvant lier des champs de recherche autrefois considérés en silos.
Depuis le début du 21e siècle, nos sociétés connaissent des transformations en profondeur : évolution du marché du travail, habitudes de communication, rôle de la formation permanente, etc. Tandis que la 4e révolution technologique est portée principalement par des innovations technologiques (amélioration des processeurs informatiques, de la capacité de stockage et d’analyse des données), mais aussi par un changement structurel découlant de la démocratisation d’Internet et des modes de consommation et de production de l’information, les questionnements de recherche évoluent aussi.
Ces questions serviront de base au déroulement du colloque proposé. Articulé en deux volets, le colloque présentera un panorama de l’évolution des méthodologies de recherche en sciences des données et les portées et limites de leur utilisation en sciences sociales. Il proposera ensuite des résultats de recherches universitaires appliquées à différents champs de recherche.
Thème du congrès 2018 (86e édition) :
Thème du colloque :
Date :
8 mai 2018
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Responsables :
