Apprentissage supervisé dans la tarification des actifs

Cette séance de cours couvre l'application de l'apprentissage supervisé dans la tarification des actifs, en mettant l'accent sur la prévision du rendement des actions. Il examine des défis tels que le faible rapport signal-bruit et peu d'observations, et explique l'objectif d'approximation des rendements attendus conditionnels à l'aide de fonctions linéaires. La séance de cours explore également l'utilisation de la régression des crêtes avec la validation croisée et analyse les coefficients pour les rendements passés. Il se penche sur l'importance de l'évaluation du modèle, la performance prédictive du modèle et la comparaison de différentes méthodes de classification comme la régression logistique et les arbres de décision.