Maximum Likelihood Method and Liquidity Stress in Simple Terms
Maximum Likelihood Estimation (MLE) is a statistical method used to estimate the parameters of a model based on observed data. It identifies the parameter values that maximize the likelihood of the observed data. MLE is widely used in finance, such as in estimating risk metrics like Value-at-Risk and Expected Shortfall by fitting models like the Generalized Pareto Distribution to extreme events.
Méthode du maximum de vraisemblance et stress de liquidité en termes simples
L'estimation par maximum de vraisemblance (EMV) est une méthode statistique utilisée pour estimer les paramètres d’un modèle à partir de données observées. Elle consiste à trouver les valeurs des paramètres qui maximisent la probabilité d’observer ces données. L'EMV est couramment utilisée en finance, par exemple pour estimer des mesures de risque comme la Value-at-Risk et l’Expected Shortfall en ajustant des modèles comme la distribution de Pareto généralisée aux événements extrêmes.

"Pricer" un swap de taux vanille en termes simples
Cet article va vous permettre de comprendre simplement comment pricer un swap de taux vanille. Cela revient à trouvant le taux fixe qui équilibre la valeur actuelle des flux de trésorerie fixes et variables, garantissant une valeur nulle à l'initiation du swap.
Pricing a Vanilla Swap (Receive Fixed / Pay Floating) in Simple Terms
To price an interest rate swap (IRS), you find the fixed rate (C) that makes the present value of the fixed leg's cash flows equal to the floating leg's present value. The fixed leg's value is the sum of discounted fixed payments, while the floating leg approximates the notional principal.

Ito Calculus in Simple Terms
Stochastic calculus models continuous random phenomena like asset prices, using Itô calculus to handle the unique behavior of Brownian motion. Unlike classical calculus, Itô’s formula accounts for stochastic properties, adjusting calculations to capture the volatility and irregularity of financial markets.
Le Calcul d’Itô en termes simples 
Le calcul stochastique modélise les phénomènes aléatoires en continu, tels que les prix financiers. La formule d'Itô permet de différencier ces processus en tenant compte de la variance unique du mouvement brownien, apportant une perspective clé pour analyser les dynamiques de marché.

Séries de Taylor et de Laurent en Finance en termes simples
Les séries de Laurent, extensions des séries de Taylor, modélisent les fonctions autour de singularités et sont essentielles en finance quantitative pour la valorisation d'actifs et d'options. Elles convergent dans une couronne, contrairement aux séries de Taylor qui convergent dans un disque.
Applications of Laurent and Taylor Series in Finance in Simple Terms
Laurent series, extensions of Taylor series, model functions around singularities and are essential in quantitative finance for asset and option valuation. They converge in an annulus, unlike Taylor series that converge within a disk.

Le rôle de la décomposition de Cholesky dans la tarification des CDO expliqué simplement
Les CDO regroupent des dettes en tranches aux risques variés. La décomposition de Cholesky permet de transformer des variables indépendantes en variables corrélées selon une matrice de corrélation Σ. Utilisée dans la tarification des CDO, elle simule des scénarios de défauts corrélés pour estimer les pertes des tranches. Les copules modélisent les dépendances entre probabilités de défaut.
Comprendre la continuité uniforme en termes simples
En mathématiques, la continuité est un concept fondamental qui nous aide à comprendre le comportement des fonctions. Si la notion standard de continuité est généralement suffisante pour les applications de base, il existe une version plus forte, appelée continuité uniforme. Heinrich Heine a introduit le concept de continuité uniforme en 1872 lorsqu’il a publié une démonstration du théorème aujourd’hui connu sous le nom de théorème de Heine pour les fonctions continues sur un...

Afficher plus