************************************************************* Les groupes InfoStat-logiciels de la SFDS et MODE de la SMAI ont le plaisir de vous annoncer la tenue d'une rencontre conjointe sur le theme OPTIMISATION ET STATISTIQUE a l'interface des disciplines, qui aura lieu le 05 fevrier 2004, IHP Paris. En voici le programme: ************************************************************** OPTIMISATION ET STATISTIQUE Jeudi 05 fevrier 2004 a l'Institut Henri Poincare, 11 Rue Pierre et marie Curie, 75005 Paris, Amphitheatre Hermite (rez de chaussee) metro : RER Luxembourg WEB : http:// www.sfds.asso.fr/ ********************************** 13h30 - Presentation de la Journee (M.L.Bougeard, Lyon1,SYRTE-Paris) 13h45 - "Programmation quadratique et ses applications en Finance et Analyse de donnees" Adnan YASSINE (LMAH, Universite du Havre, 76) 14h30 - "Modelisation par estimateurs contraints ou penalises: le point de vue de l'optimisation et de la Statistique" Mireille L. BOUGEARD ( UMR5028, Univeriste Lyon1-UCBL) 15h10 - "Evolution de l'algorithme genetique vers une meilleure application au probleme du voyageur de commerce" Said BOURAZZA (LMAH, Universite du Havre) 16h00 - Pause 16h15 - "Marche de l'assurance et marche financier: problematique produits et approche simulation" Richard Tournebize (S.P.B, Paris) et Ruyard Ekindi (Credit Suisse group) 17h15 - Synthese et discussion *** Pour tout renseignement sur ce programme, contacter Mireille BOUGEARD (Mireille.Bougeard@obspm.fr), groupe INfoStat-logiciels de la SFDS et groupe MODE de la SMAI ***INSCRIPTION: envoyer un email a (sfds@ihp.jussieu.fr) en precisant si vous etes membre SFDS ou SMAI-MODE. *RESUMES: Rencontre OPTIMISATION ET STATISTIQUE du 05.02.2004 1----------------------------------------- La Programmation Quadratique et ses applications en Finance et Analyse de donnees Adnan YASSINE (LMAH, Universite du Havre, 76) La gestion du portefeuille et la determination de la frontiere d'efficience sont deux problemes importants en Finance. Dans cet expose, nous montrerons que tous ces problemes peuvent s'ecrire comme un programme quadratique. Il en va de meme des regressions isotones et concaves qui interessent beaucoup de chercheurs en analyse des donnees. Nous presenterons, ensuite, des algorithmes de resolution efficaces. 2 ----------------------------------------- Modelisation par estimateurs contraints ou penalises: le point de vue de l'optimisation et de la Statistique" Mireille L. BOUGEARD (Universite Lyon1-UCBL, SYRTE-Paris) Parmi les problemes relevant de l'optimisation quadratique, figure en bonne place, celui de la regression classique par Moindres Carres. La potentialite de colinearite en fait un probleme souvent mal conditionne (approximation par B-splines, ondelettes, traitement d'images...etc). En alternative, sont apparus depuis longtemps, le recours a des estimateurs contraints ou penalises. Une abondante litterature concerne leur comparaison en termes d'optimalite pour un risque donne, voire de leur formulation en termes bayesiens. Mais qu'en est-il du point de vue du praticien et de celui de l'optimisation? Nous aborderons ces questions en considerant la regression RIDGE (avec contrainte quadratique) et le recent LASSO de Tibshirani avec contrainte en norme L1 sur les coefficients a estimer. 3 ------------------------------------------------------- Evolution de l'algorithme genetique vers une meilleure application au probleme du voyageur de commerce said BOURAZZA (LMAH, Universite Le Havre) Dans les problemes d'optimisation de grande taille, la plupart des algorithmes deterministes sont incapables de trouver une solution d'ou le recours aux methodes heuristiques (recuit simule, algorithme genetique, methode Tabou, etc.) qui donnent des solutions approximatives. L'algorithme genetique est issu de la theorie de l'evolution de Darwin. Son schema classique consiste a optimiser sur un ensemble de taille fixe, d'individus (chromosomes) appele population, et d'appliquer sur eux deux operateurs genetiques (mutation et croisement). Les individus obtenus remplaceront leurs generateurs et reconstitueront la nouvelle population. On reitere jusqu'a l'obtention de la solution optimale. Nous considerons le probleme,aux nombreuses applications, du voyageur de commerce qui consistea trouver le plus court circuit passant par chacune des villes une et une seule fois. Nous en presentons une variante de l'algorithme genetique qui ameliore en moyenne les resultats. 4 ---------- Marche de l'assurance et marche financier: problematique produits et approche simulation Richard Tournebize (S.P.B, Paris, Le Havre) et Ruyard Ekindi (Credit Suisse Group) Le sujet propose est l'articulation entre marche de l'assurance et marche financier a travers 2 exemples pratiques. Apres avoir presente les produits et leur concept, on en examinera les processus de simulation.