Bienvenue
Le LPSM est une unité mixte de recherche (UMR 8001) dépendant du CNRS, de Sorbonne Université et de l’Université Paris Cité. Le laboratoire compte environ 200 personnes (dont env. 90 permanents), répartis sur deux sites (Campus P. et M. Curie de Sorbonne Université et Campus Paris Rive Gauche de l’Université Paris Cité).
Les activités de recherche du LPSM couvrent un large spectre en Probabilités et Statistique, depuis les aspects les plus fondamentaux (qui incluent notamment l'Analyse Stochastique, la Géométrie Aléatoire, les Probabilités Numériques et les Systèmes Dynamiques) jusqu’aux applications à la Modélisation dans diverses disciplines (Physique, Biologie, Sciences des Données, Finance, Actuariat, etc), applications qui incluent des partenariats en dehors du monde académique.
Le LPSM est un laboratoire relativement récent. Cependant, ses composantes sont anciennes et proviennent du développement des « mathématiques du hasard » dans le centre de Paris, depuis le premier quart du 20ième siècle (voir ici pour plus de détails).
NB: Site largement inspiré de celui de l'IRIF (merci à eux pour la mise à disposition de leur maquette).
Actualités
9.9.2024
Lorenzo Zambotti est lauréat du Prix Frontiers of Science pour son article Algebraic renormalisation of regularity structures paru dans Inventiones Mathematicae. Félicitations à Lorenzo!
9.9.2024
Le projet “New algebraic structures in quantum integrability: towards 3D” porté par Eric Vernier à reçu un financement JCJC de l'ANR, ainsi qu'un financement Emergence de l'Université Paris Cité.
12.9.2024
Lancement du séminaire sur les processus de Hawkes, qui aura lieu les mardis à 11h sur le site de Jussieu. Programme ici.
4.10.2024
Le livre Extreme Value Theory for Time Series, écrit par Thomas Mikosch et Olivier Wintenberger, vient d'être publié.
(Ces actualités sont présentées selon un classement mêlant priorité et aléatoire.)
Événements
Soutenances de thèse
Mardi 12 novembre 2024, 9 heures 30, Salle Paul Lévy, 16-26 209 et visioconférence
Miguel Martinez Herrera (LPSM) Inférence des processus de Hawkes non-linéaires ou à observations imparfaites
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Abstract: The Hawkes point process is a popular statistical tool to analyse temporal patterns. Modern applications propose extensions of this model to account for specificities in each field of study, which in turn complexifies the task of inference. In this thesis, we advance different approaches for the parametric estimation of two submodels of the Hawkes process in univariate and multivariate settings. Motivated by the modelling of complex neuronal interactions observed from spike train data, our first study focuses on accounting for both inhibition and excitation effects between neurons, modelled by the non-linear Hawkes process. We derive a closed-form expression of the log-likelihood in order to implement a maximum likelihood procedure. As a consequence of our approach, we gain access to a goodness-of-fit scheme allowing us to establish ad hoc model selection methods to estimate the interaction network in the multivariate setting. The second part of this thesis focuses on studying Hawkes process data noised by two different alterations: adding or removing points. The absence of knowledge on the noise dynamics makes classical inference procedures intractable or computationally expensive. Our solution is to leverage the spectral analysis of point processes to establish an estimator obtained by maximising the spectral log-likelihood. By deriving the spectral densities of the noised processes and by establishing identifiability conditions on our model, we show that the spectral inference method does not necessitate any information on the structure of the noise, effectively circumventing this issue. An additional result of the study of Hawkes processes with missing points is that it gives access to a subsampling paradigm to enhance the estimation methods by introducing a penalisation parameter. We illustrate the efficiency of all of our methods through reproducible numerical implementations.
Séminaire sur les processus de Hawkes
Mardi 12 novembre 2024, 14 heures, Jussieu, Salle Emile Borel, 15-26 201
Stefano Spaziani (Université de Nice) Heterogenous multiscale multivariate autoregressive model, sparse estimation and application in neuroscience
Mathématiques financières et actuarielles, probabilités numériques
Jeudi 14 novembre 2024, 11 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209 / Sophie Germain salle 1016
Christian Yeo (LPSM) Convex ordering for stochastic control: the swing contracts case.
Soutenances de thèse
Jeudi 14 novembre 2024, 10 heures, Salle 1013, Sophie Germain
Lionel Sopgoui (LPSM) Pricing and Hedging of Transition Risk in Credit Portfolio
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Abstract: The objective of this thesis is to quantify the impact of climate transition on credit portfolios. It is specifically about calculating, when introducing the carbon price into an economy, the distortions in the risk measures of a credit portfolio. They are contracted by firms belonging to an economy divided in sectors, driven by a dynamic and stochastic productivity (modelled as a vector autoregressive process or a multidimensional Ornstein-Uhlenbeck process), and subject to climate transition modeled using a dynamic and deterministic process representing the carbon price. The main contribution of our approach is that we propose an end-to-end methodology, starting from a transition scenario modeled by the carbon price, to the impact on different credit risk measures. It is divided into three chapters. In the first chapter, we model the economic environment in which the companies of a portfolio of credits, all assumed unsecured, operate. In the second chapter, we use the Discounted Cash Flow (DCF) method to determine the value of firms operating in the previously described economy. We then use this value into a structural credit model. This allows us to calculate different risk measures of a credit portfolio: the probability of default of each firm, as well as the expected and unexpected losses. In the third chapter, we work in continuous time. The problem remains the same, but the loans can be secured. Consequently, the risk measures depend on the value of the collateral, which, like the lending companies, undergoes the climate transition. In this context, we propose modeling two examples of collateral: one financial asset and one real estate property.
Les probas du vendredi
Vendredi 15 novembre 2024, 11 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Nicolas Bouchot (LPSM) Géométrie de la marche confinée dans un grand domaine de Z^d
Séminaire de Probabilités
Mardi 19 novembre 2024, 14 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Marie Albenque (IRIF, Université Paris Cité) A venir
Les probas du vendredi
Vendredi 22 novembre 2024, 11 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Daton Zhou (LPSM) Non encore annoncé.
Séminaire doctoral du LPSM
Lundi 25 novembre 2024, 17 heures 30, Sophie Germain - Salle 1016 (1er étage)
Pierre Faugere + Hoang-Dung Nguyen TBD
Séminaire de Probabilités
Mardi 26 novembre 2024, 14 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Xiaolin Zeng (Strasbourg) A venir
Séminaire de statistique
Mardi 26 novembre 2024, 10 heures 45, Jussieu en salle 15-16.201
Patrick Tardivel (Université de Bourguogne) Le chemin des solutions de l’estimateur SLOPE (« Sorted L One Penalized Estimation »)
Les probas du vendredi
Vendredi 29 novembre 2024, 11 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Loic Bethencourt (LJAD, Nice) Non encore annoncé.
Séminaire de Probabilités
Mardi 3 décembre 2024, 14 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Jurgen Angst (Rennes) Sur les points critiques des polynômes aléatoires
Séminaire de Théorie Ergodique
Mardi 3 décembre 2024, 10 heures 30, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Samuel Petite (LAMFA université de Picardie Jules Verne) Expansivité en dynamique topologique : une approche géométrique via le théorème de Robinson Crusoé
Les probas du vendredi
Vendredi 6 décembre 2024, 11 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Armand Riera (LPSM) Non encore annoncé.