Projet de recherche commun entre l’Université Paris Dauphine, l'école Polytechnique, le Centre de Recherche en Economie et en Statistique (CREST) et la R&D du groupe EDF.
Créé en même temps que la Chaire Dauphine Ecole Polytechnique EDF - CA CIB« Finance et Développement Durable – Approches Quantitatives », il a pour vocation d’accueillir des chercheurs de toutes institutions académiques désireux de travailler avec des ingénieurs-chercheurs de la R&D d'EDF sur les problématiques d’économie mathématique et de finance quantitative de long terme du secteur énergétique.
Renouvellements de la Chaire FDD et du Laboratoire FiME
Nous avons le plaisir d’annoncer le renouvellement de la Chaire FDD et de l’Initiative de Recherche « Laboratoire FiME », à partir du 1er janvier 2022 et pour 5 années supplémentaires. Ce renouvellement a été rendu possible par le soutien et l’engagement exceptionnels des partenaires qui accompagnent ces projets depuis leurs débuts en 2006 :
- les mécènes, EDF R&D et le Crédit Agricole - CIB ;
- les partenaires académiques, l’Université Paris-Dauphine et l’École Polytechnique ;
- la Fondation Institut Europlace de Finance et l’Institut Louis Bachelier qui hébergent ces deux projets sur les plans juridique, administratif et organisationnel. (Suite du communiqué)
Open-source stochastic optimization library
The STochastic OPTimization library (StOpt) aims at providing tools in C++ for solving some stochastic optimization problems encountered in finance or in the industry. A python binding is available for some C++ objects provided permitting to easily solve an optimization problem by regression.
Different methods are available : dynamic programming methods based on Monte Carlo with regressions (global, local and sparse regressors), for underlying states following; some uncontrolled Stochastic Differential Equations ; Semi-Lagrangian methods for Hamilton Jacobi Bellman general equations for underlying states following some controlled Stochastic Differential Equations and Stochastic Dual Dynamic Programming methods to deal with stochastic stocks management problems in high dimension
