L'analyse factorielle des actifs financiers : une approche big data

par Guillaume Pelletier

Projet de thèse en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Damien Challet.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de Interfaces : approches interdisciplinaires, fondements, applications et innovation , en partenariat avec Mathématiques et Informatique pour la Complexité et les Systèmes - EA 4037 (laboratoire) et de CentraleSupélec (établissement de préparation de la thèse) depuis le 02-05-2017 .


  • Résumé

    L'investissement factoriel est aujourd'hui au coeur de la gestion d'actifs. Son avènement lève des problématiques d'étude à l'echelle industrielle. En effet face à une donnée de plus en plus volumineuse, il est devenu nécessaire d'employer des méthodes statistiques élaborée que ce soit pour la création de facteurs, la sélection de ceux ou bien la construction d'un portefeuille permettant une décomposition maîtrisée selon ceux-ci. L'objectif de cette thèse est de répondre à cette problématique.

  • Titre traduit

    Factor analysis of financial assets: a big data approach


  • Résumé

    Factor investing is today at the heart of asset management. Its advent raises issues of study on an industrial scale. In fact, by facing even more voluminous data, it has become necessary to use elaborated statistical methods, whether for the creation of factors, the selection of those factors or the construction of a portfolio allowing controlled decomposition according to those. The objective of this thesis is to answer this problem.