Modélisation financièreLa modélisation financière consiste à représenter une situation financière grâce à un modèle mathématique, en fonction de différents paramètres. La modélisation financière facilite ainsi la prise de décision, en permettant de simuler divers scénarios et d’aboutir à des recommandations. La modélisation s’applique principalement à deux grands domaines de la finance, la finance d’entreprise et la finance de marché.
Computational financeComputational finance is a branch of applied computer science that deals with problems of practical interest in finance. Some slightly different definitions are the study of data and algorithms currently used in finance and the mathematics of computer programs that realize financial models or systems. Computational finance emphasizes practical numerical methods rather than mathematical proofs and focuses on techniques that apply directly to economic analyses. It is an interdisciplinary field between mathematical finance and numerical methods.
Analyse quantitative (économie)En finance, l'analyse quantitative est l'utilisation de mathématiques financières, souvent dérivées des probabilités, pour mettre au point et utiliser des modèles permettant aux gestionnaires de fonds et autres spécialistes financiers de s'attaquer à deux problèmes : mieux évaluer la valeur des actifs financiers, et surtout leurs dérivés. Ces dérivés peuvent être des produits comme les warrants, les certificats ou tout autre type de dérivé ou d'option (contrats Futures sur matières premières, indices, etc.
Finance quantiqueLa finance quantique est un domaine de recherche interdisciplinaire, appliquant des théories et des méthodes issues de la physique quantique afin de résoudre des problèmes financiers. C'est une branche de l'éconophysique. La théorie financière repose en grande partie sur la valorisation des instruments financiers, et notamment celle des options d'achat d'actions. De nombreux problèmes auxquels les institutions financières sont confrontées n'ont pas de solution analytique connue.
Constant elasticity of variance modelIn mathematical finance, the CEV or constant elasticity of variance model is a stochastic volatility model that attempts to capture stochastic volatility and the leverage effect. The model is widely used by practitioners in the financial industry, especially for modelling equities and commodities. It was developed by John Cox in 1975. The CEV model describes a process which evolves according to the following stochastic differential equation: in which S is the spot price, t is time, and μ is a parameter characterising the drift, σ and γ are other parameters, and W is a Brownian motion.
Théorème de GirsanovDans la théorie des probabilités, le théorème de Girsanov indique comment un processus stochastique change si l'on change de mesure. Ce théorème est particulièrement important dans la théorie des mathématiques financières dans le sens où il donne la manière de passer de la probabilité historique qui décrit la probabilité qu'un actif sous-jacent (comme le prix d'une action ou un taux d'intérêt) prenne dans le futur une valeur donnée à la probabilité risque neutre qui est un outil très utile pour évaluer la valeur d'un dérivé du sous-jacent.
Vasicek modelIn finance, the Vasicek model is a mathematical model describing the evolution of interest rates. It is a type of one-factor short-rate model as it describes interest rate movements as driven by only one source of market risk. The model can be used in the valuation of interest rate derivatives, and has also been adapted for credit markets. It was introduced in 1977 by Oldřich Vašíček, and can be also seen as a stochastic investment model.
Évaluation d'optionL'évaluation d'une option (un droit d'acheter ou de vendre) est l'estimation de la prime à débourser pour l'acquérir qui représente la probabilité d'exercer celle-ci : plus l'exercice est probable, plus l'option sera chère.
Lattice model (finance)In finance, a lattice model is a technique applied to the valuation of derivatives, where a discrete time model is required. For equity options, a typical example would be pricing an American option, where a decision as to option exercise is required at "all" times (any time) before and including maturity. A continuous model, on the other hand, such as Black–Scholes, would only allow for the valuation of European options, where exercise is on the option's maturity date.
Risk-neutral measureIn mathematical finance, a risk-neutral measure (also called an equilibrium measure, or equivalent martingale measure) is a probability measure such that each share price is exactly equal to the discounted expectation of the share price under this measure. This is heavily used in the pricing of financial derivatives due to the fundamental theorem of asset pricing, which implies that in a complete market, a derivative's price is the discounted expected value of the future payoff under the unique risk-neutral measure.
