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Colloque
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 …
