Le vendredi 3 février 2023 - 10:00:00
Concordia University - Pavillon J.W. McConnell (Library) Building - Concordia (LB) Room/salle: LB 921-4
Kun Ho Kim, Concordia University
Simultaneous Inference of the Efficient Market Hypothesis through a Portfolio-based Approach
L'objectif principal visé d'un programme d'études supérieures est la formation scientifique. Après avoir accompli la maîtrise ou le doctorat sous la supervision d'un professeur en actuariat ou en mathématiques financières, l'étudiant devra être capable de développer et d'appliquer les outils avancés mathématiques, statistiques et financiers dans des contextes concrets d'analyse des risques actuariels.
Pour plus d'information sur les programmes d'études en lien avec les universités affiliés...
Depuis 2014, Quantact est le Laboratoire de mathématiques actuarielles et financières du Centre de recherches mathématiques (CRM). Il s'agit d'un regroupement inter-universitaire de chercheurs spécialisés dans les mathématiques de l'actuariat et de la finance. Il a entre autre pour mission d'encourager la recherche en mathématiques actuarielles et financières et d'accroître la visibilité nationale et internationale des communautés actuarielles et financières montréalaise, québécoise et canadienne.
Les chercheurs du laboratoire se spécialisent dans plusieurs domaines des sciences actuarielles et de la finance.
Les membres du laboratoire recrutent, encadrent et financent plusieurs étudiants et stagiaires à tous les cycles d'études dans le domaine des mathématiques financières et actuarielles.
Laboratoire de mathématiques actuarielles et financières Quantact
Centre de Recherches Mathématiques
Université de Montréal
Case postale 6128, Succursale Centre-ville
Montréal (Québec)
Canada H3C 3J7
quantact@uqam.ca
2023/02/03
Kun Ho Kim, Concordia University
Simultaneous Inference of the Efficient Market Hypothesis through a Portfolio-based Approach
2023/02/08
Kris Boudt, Vrije Universiteit Brussel and Amsterdam
Court Shopping, Pro-Debtor Bias, and Bankruptcy Outcomes
2023/02/17
Sébastien Laurent, IAE Aix-en-provence
Autoregressive conditional betas
2023/02/17
Himchan Jeong, Simon Fraser University
Integration of Traditional and Telematics data for Efficient Insurance Claims Prediction
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