Category Publications

Nov
2022

Mean-field neural networks: learning mappings on Wasserstein space - Huyên Pham, Xavier Warin

L’article constitue un développement des méthodes de machine learning adaptées (notamment) au traitement des modèles de jeux  / contrôle de type champ moyen. Plus précisément, les auteurs proposent deux architectures de réseaux de ...

Mai
2022

Ergodic control of a heterogeneous population and application to electricity pricing - Q. Jacquet, W. van Ackooij, C. Alasseur & S. Gaubert

Nous considérons un modèle de tarification dynamique, dans lequel une population de clients peut changer à tout moment de contrat en fonction des conditions tarifaires et de caractéristiques propres à ...

Avr
2022

Robust Operator Learning to Solve PDE - C. Remlinger, J. Mikael & R. Elie

Nous cherchons à résoudre des équations aux dérivées partielles (EDPs) impliquées dans la couverture des risques lorsque l'environnement n'est pas stationnaire. Re-calibrer un modèle de facteurs de risque ou ré-entraîner un modèle ...

Avr
2022

Conditional Loss and Euler Generator for Time Series - C. Remlinger, J. Mikael & R. Elie

Nous présentons trois nouveaux modèles génératifs pour les séries temporelles reposant sur une discrétisation d'Euler d'équations différentielles stochastiques (EDS). Deux de ces méthodes reposent sur l'adaptation des réseaux adversaires génératifs ...

Avr
2022

Expert Aggregation for Financial Forecasting - C. Remlinger, C. Alasseur, M. Brière & J. Mikael

La précision des algorithmes d'apprentissage automatique dédiés à la prévision de séries temporelles financières peut être instable au cours du temps. Nous proposons d'adapter l'agrégation d'experts en ligne pour remédier ...

Déc
2021

Carbon Contract for Differences for the development of low-carbon hydrogen in Europe - C. Chaton & C. Metta-Versmessen

Les « Carbon contracts for Differences » (CCfD) sont un instrument de politique publique visant à « garantir » à un producteur (ici d’hydrogène) un prix du carbone suffisamment élevé pour rendre plus ...

Nov
2021

Rate of convergence for particles approximation of PDEs in Wasserstein space- M. Germain, H. Pham, X. Warin

Ce travail établit de manière stochastique le lien entre les EDP de 2nd ordre dans l'espace de Wasserstein de type master equation   et  une approximation particlaire donnant des EDP du second ordre classiques ...

Nov
2021

DeepSets and their derivative networks for solving symmetric PDEs - M. Germain, M. Laurière, H. Pham & X. Warin

Ce travail constitue un développement des méthodes de machine learning pour la résolution des EDP en grande dimension (comme celles qui apparaissent, par exemple, dans les modèles de jeux à champ moyen avec un ...

Nov
2021

The entry and exit game in the electricity markets: a mean-field game approach - R. Aïd, R. Dumitrescu & P. Tankov

Comment subventionner de façon optimale (à moindre coût, au meilleur rythme) l’installation de nouveaux équipements ENR, qui vont progressivement remplacer les équipements conventionnels pour la production d’électricité ? Ce modèle de type « Jeu à ...

Nov
2021

Implementing a CO2 price floor in the electricity sector: analysis of two interconnected markets - C. Chaton, A. Creti

L’article analyse les effets pour le secteur électrique de l’introduction d’un prix plancher du CO2 sur le marché des permis d’émissions, dans une situation d’interconnexion entre deux marchés électriques nationaux : ...

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