# Actuarial and Financial Mathematics

Source: Luis Villa del Campo, Times Square - NASDAQ

## Program Description

Actuarial and financial mathematics are mathematics applied to insurance and finance problems. The group concentrates its activites on the development and use of probabilistic and statistical methods to analyze problems with a financial impact on society. The promotion of graduate studies in actuarial and financial mathematics is also at the heart of the mission of the group.

The research interests, and therefore also teaching interests, of the members are generally in the area of property and casualty insurance and actuarial statistics, actuarial finance and financial mathematics, as well as the mathematics of risk and ruin theory. In particular:

• ratemaking and loss reserving for property and casualty insurance
• solvency of financial institutions
• financial and actuarial innovation in insurance: pricing and hedging for variable annuities and equity-linked insurance products
• impact of natural catastrophes, climate change and other extreme risks
• dependence models
• risk measures
• claims frequency and severity models
• stochastic control of risk processes and stochastic optimization
• Big Data in insurance

## 2018-19 Course Listings

### Mathematical and Computational Finance II

This course focuses on computational aspects, implementation, continuous-time models, and advanced topics in Mathematical and Computational Finance.  We shall cover the following topics (time permitting):

• Calibration and implementation
• Brownian motion and stochastic calculus
• Elements of continuous time finance
• PDE methods
• Monte-Carlo methods
• Exotic derivatives
• Risk management
• Other topics

### Calcul numérique en ingénierie financière

Le but de ce cours est de couvrir les différentes méthodes de calcul numérique utilisées en ingénierie financière. Bien qu'une part théorique soit utile et nécessaire, l'emphase est sur la recherche de solutions pratiques aux problèmes, à travers des routines programmées soi-même ou à travers l'utilisation judicieuse de logiciels. On cherchera toujours une compréhension suffisante de la théorie pour pouvoir appliquer intelligemment les routines existantes, en les adaptant aux besoins d'applications particulières.
On traitera principalement des domaines de l'optimisation et de la résolution numérique des équations aux dérivées partielles, mais on discutera aussi de la résolution de systèmes d'équations, d'approximation de fonctions et d'intégration numérique.

### Analysis of Extreme Values with Application to Financial Engineering

Extreme events on financial markets are very difficult to predict and few models are capable of accounting for these characteristics. The theory of extreme values is an important statistical discipline allowing for a more proper modeling of rare events.  In this course, we present the theory of extreme values necessary to solve problems in finance, economics and financial engineering.  The analysis tools required to study such data are also studied.  The proper analysis of extreme values, including methods of estimation, quantification of uncertainty, diagnostics, and maximal utilisation of available data are considered.  We also make extensive use of R, a freely available language and environment for statistical computing and graphics.

### Calcul stochastique I - automne

Le cours est basé sur l'étude des principaux outils de la théorie de la probabilité qui sont utilisés en finance et en ingénierie financière. Bien que les applications soient liées à ces domaines et que de nombreux exemples seront étudiés en classe et lors des travaux, c'est un cours de mathématiques, ce qui implique la démonstration des résultats. Le principal objectif de ce cours est de rendre l'étudiant à l'aise avec les concepts mathématiques qu'il doit couramment employer en ingénierie financière : processus de diffusion, mesure neutre au risque, la structure de l'information, les martingales, etc.

Le cours est divisé en deux principaux blocs : le premier concernant les modèles à temps discret et le second traitant des modèles à temps continu. Chacune de ces parties est à nouveau subdivisée : une section plus théorique où l'on introduit les concepts mathématiques et une deuxième section dans laquelle ses outils mathématiques sont utilisés.

### Méthodes statistiques en ingénierie financière

La complexité des modèles utilisés en ingénierie financière rend nécessaire l'utilisation de méthodes statistiques avancées. Dès qu'un modèle doit être mis en application, l'un des premiers problèmes rencontrés est l'estimation des paramètres du modèle. Se pose ensuite la question de la précision des estimations et de son influence sur les étapes subséquentes de l'implantation.

Le cours présente les outils statistiques permettant l'utilisation et l'implantation de modèles dans plusieurs aspects de l'ingénierie financière : évaluation d'options, risque de crédit, réplication de fonds de couverture, etc. Nous couvrirons les méthodes d'estimation (maixmum de vraisemblance, méthode de moments, estimation non-paramétrique, transformation de données), leur précision (intervalles de confiance, information de Fisher, rééchantillonnnage, méthode delta, quantiles), et ce dans le cadre de processus stochastiques couramment utilisés en ingénierie financière (mouvement brownien géométrique, processus avec sauts, modèles à volatilité aléatoire, modèles avec changement de régme, etc.) Nous verrons aussi l'estimation et l'ajustement de modèles de dépendance pour plusieurs facteurs de risque, ainsi que les méthodes de filtrage, permettant d'estimer les paramètres des modèles dont certaines des composantes ne sont pas observables, tel le bénéfice de détention, etc.

### Analyse mathématique du risque

Mesures et comparaison des risques, Théorie de la ruine en temps discret et continu, Mouvement brownien et temps de premier passage, Modèles de risque de crédit, Concepts et mesures de dépendance, Copules, Applications des modèles de dépendance en actuariat et en finance.

### Méthodes stochastiques en finance I

Modèles discrets. Stratégies de transaction. Arbitrage. Marchés complets. Évaluation des options. Problème d'arrêt optimal et options américaines. Mouvement brownien. Intégrale stochastique, propriétés. Formule d'Itô. Localisation. Introduction aux équations différentielles sotchastiques. Changement de probabilité et théorème de Girsanov. Représentation des martingales et stratégie de couverture. Modèle de Black et Scholes.

### Mathematical and Computational Finance I

This course focuses on computational aspects, implementation, continuous-time models, and advanced topics in Mathematical and Computational Finance.  We shall attempt to cover the following topics: stochastic calculus, Black-Scholes model, option pricing, Monte-Carlo methods, finite difference methods, volatility models, American options, exotic options, hedging, risk measurement and interest rate models.

### Stochastic Calculus I

This course covers the main tools of probability theory that are used in finance and financial engineering.  Besides the theoretical concepts and proofs, many applications in finance are presented rigorously.  The first half of the course is in discrete time, while the second half is about continuous time models.  For each of these two parts, there is a theoretical component in which the basic concepts such as martingales, stochastic integrals and diffusion processes are introduced and a more applied segment where the mathematical tools are applied to financial problems.

### Simulation Monte Carlo

La simulation de Monte Carlo est une technique numérique largement utilisée permettant de solutionner des problèmes généralement trop complexes pour qu'une solution analytique soit disponible. En ingénierie financière, elle est utilisée comme outil pour tarifer des produits dérivés, évaluer la distribution de la valeur d'un portefeuille comportant divers instruments, calculer des mesures de risque, etc.

Dans ce cours, nous aborderons les fondements mathématiques de cette méthode et nous l'appliquerons à des problèmes d'ingénierie financière. Comme certains problèmes sont complexes et nécessitent un effort de programmation important, certains cours seront substitués à des périodes en laboratoire où les étudiants pourront mettre en oeuvre la théorie vue en classe.

Le langage de programmation utilisé est Matlab.

### Statistique en actuariat

Ce cours vise à permettre à l'étudiant de:

•  Savoir analyser l'impact des facteurs exogènes et endogènes sur les risques par des modèles de prévision avancés;
•  Utiliser les outils statistiques afin de segmenter les risques en assurance;
•  Calculer la prime d'assurance a priori et a posteriori;
•  Utiliser les outils informatiques avancés en actuariat (SAS, R, MATLAB, C++).

Ce cours vise à introduire les notions de segmentation des risques de la tarification en assurance, en utilisant divers outils statistiques. Les modèles de prévision pour le nombre et le coût des réclamations seront abordés afin d'inclure les caractéristiques du risque dans le calcul de la prime. La notion d'hétérogénéité en assurance et sa modélisation mathématique seront abordées, de même que les modèles hiérarchiques ou données longitudinales en assurance et en finance.

### Sujets avancés en finance actuarielle : Fonds distincts

Ce cours présente un traitement académique des produits d’assurance-vie liés aux marchés (fonds distincts, variable annuities, equity-linked annuities) à travers la lecture et l’étude de récents articles scientifiques. Survol du marché des fonds distincts et des différentes garanties, évaluation et tarification des fonds distincts, principe de frais équitable, stratégies de couverture en marchés complets et incomplets, modélisation et évaluation du risque de mortalité, modélisation et évaluation du risque de rachat de contrat.

### Lévy processes and applications

This is an introductory course on Lévy processes with an emphasis on fluctuation theory for spectrally negative Lévy processes (SNLPs), including compound Poisson with drift and Brownian motion with drift. Applications in ruin theory, operations research and/or financial mathematics will be discussed, in view of students interest.

Schedule: Tuesday and Thursday, 2-3:30pm (could be modified at the first lecture)