Teaching/Enseignement
Voici les différents enseignements dans lesquels j’ai pu intervenir :
M2 TIDE : Econométrie des séries temporelles
Ce cours présente les notions clés pour l’étude pratique de séries temporelles : l’estimation de la tendance et de la composante saisonnière, l’identification de processus ARMA ou GARCH, la prédiction.
L1 Probabilités : Statistique descriptive, espace de probabilité, indépendance, variables aléatoires, théorèmes limites et estimation paramétrique
Statistique descriptive, espace de probabilité, indépendance, variables aléatoires, théorèmes limites et estimation paramétrique
M2 M.O. Universités Paris 7 et Paris 1 : Analyse des séries financières
Cours "Analyse des séries financières" donné dans le M2 M.O. de l’Université Paris 7 et Paris 1.
L2 MIASHS Méthodes Numériques S4
Cours, TD et examens de Méthodes Numériques pour le Semestre 4 de la Licence MIASHS de l’Université Paris 1
Première année Magistère Finance (UFR 06, Paris 1), Probabilités et Statistique (Variables et vecteurs aléatoires, théorèmes limite)
Cours, TD et examens du cours de Statistique pour le Semestre 1 de la première année du Magistère de Finance (UFR06) de l’Université Paris 1 (2009- ?)
Programme :
1/ Tribus, mesures de probabilités et indépendance
2/ Variables aléatoires
3/ Vecteurs aléatoires
4/ Théorèmes limite
5/ Application à l’estimation paramétrique
Cours (avec bibliographie) : télécharger
TD : télécharger
Contrôle continu (1h00) :
Cours et exercices corrigés par M. Le Roy (UFR 06, Paris 1) : (...)
M1 MAEF Statistique 2 : statistique des processus
Cours, TD et examens du module "Statistiques 2" pour la première année du MASTER M.A.E.F. de l’Université Paris 1 (2009- ?)
Programme :
1/ Processus : définitions et premières propriétés
2/ Estimation de la tendance et du saisonnier.
3/ Exemples de processus stationnaires : processus ARMA, ARCH et chaînes de Markov à espace d’états fini.
4/ Identification de la composante aléatoire d’un processus.
5/ Prédiction.
Cours (avec bibliographie) : télécharger
Exemples de séries temporelles : hstart, (...)
L2 MASS Algèbre S4 : produits scalaires, formes linéaires, endomorphismes adjoints, formes quadratiques, séries de Fourier
Cours, TD et examens d’Algèbre pour le Semestre 4 de la Licence MASS de l’Université Paris 1 (2009- ?)
Programme :
1/ Produits scalaires, orthogonalité, formes linéaires.
2/ Une application en analyse : les séries de Fourier.
3/ Application linéaire adjointe et réduction des matrices sym\’etriques et orthogonales.
4/ Formes bilinéaires symétriques et formes quadratiques.
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L2 MASS Analyse S4 : intégrales multiples, intégrales dépendant d’un paramètre, équations différentielles, séries entières
Cours, TD et examens d’Analyse pour le Semestre 4 de la Licence MASS de l’Université Paris 1 (2009- ?)
Programme :
1/ Intégrales généralisées.
2/ Intégrales multiples.
3/ Intégrales dépendant d’un paramètre.
4/ Equations différentielles.
5/ Séries entières.
Cours (avec bibliographie) : télécharger
TD 2015 : télécharger
Correction d’exercices et énoncés de test pour l’ensemble des Tds par Omar Aboura (merci beaucoup !)
TD 2014 : télécharger (Merci à A. Fauth, B. Kouwaye et M. Kone)
Correction de (...)
M2 ETE : introduction aux séries temporelles avec des exemples en R
Ce cours reprend l’essentiel des éléments concernant les séries temporelles enseignés lors du cours de Master 1. On reviendra pour commencer sur les notions de tendances et de composantes saisonnières et leurs possibles estimations. La stationnarité d’une série sera ensuite définie, ainsi que les notions d’autocorrélation, d’autocorrélation partielle et de densité spectrale. Les processus ARMA et SARIMA seront ensuite étudiés en détail, ainsi que les estimateurs de leurs paramètres, les tests d’ajustement (...)
M1 MAEF Statistique : statistique paramétrique, exhaustivité, efficacité, familles exponentielles, estimateur du maximum du vraisemblance et test du rapport de vraisemblance, M-estimateurs
Cours, TD et examens de statistiques mathématiques (2006-2008), (2017- ?)
Programme :
1/ rappels de théorie de la mesure appliquée aux probabilités
2/ statistiques exhaustives, minimales, complètes, modèles réguliers et information de Fisher ;
3/ application à l’estimation paramétrique (Lemme de Lehman-Sheffe, Borne de Cramer-Rao, estimateur efficace), cas des familles exponentiels, estimateur du maximum de vraisemblance et sa convergence ;
4/ application aux tests paramétriques (tests de Wald, (...)