Apprentissage statistique pour la gestion technique de portefeuille

ApSTAT Technologies Inc. fournit aux compagnies d’assurances des systèmes analytiques basés sur des technologies exclusives d’exploration de données, permettant ainsi aux assureurs de maximiser la rentabilité de leurs opérations. La société travaille avec un important établissement financier en vue de mettre au point de nouveaux produits financiers basés sur des techniques d’apprentissage statistique. L’équipe de recherche basée à l’Université de Montréal avait deux objectifs. 1) Développer un cadre modulaire qui combinerait une importante catégorie de modules de traitement de séries chronologiques d’une façon combinatoire et accessible pour un économétricien possédant peu de connaissances en informatique. 2) Améliorer le rendement de plusieurs modèles de gestion du risque en utilisant des techniques d’apprentissage machine de pointe. En fin de compte, l’équipe a réussi à améliorer la lisibilité et la convivialité des outils de traitement de séries chronologiques de la compagnie et à rehausser la robustesse des modèles financiers utilisés pour élaborer des portefeuilles.

Faculty Supervisor:

M. Yoshua Bengio

Student:

Christian Dorion

Partner:

ApSTAT Technologies Inc.

Discipline:

Computer science

Sector:

Finance, insurance and business

University:

Université de Montréal