Le sujet de la thèse est d'étudier dans quelle mesure le marché des ABS permet de prédire les variables macro-économiques en se basant sur les primes de liquidité exigées par les investisseurs.

On dispose de ces primes dans les bases de données du SARV, et de variables macro-économiques dans différentes bases de données publiques.

Après étude des variations des primes de liquidité, on déterminera quelles variables économiques sont les plus corrélées avec elles, que ce soit en avance ou en retard :

1. Statistiques descriptives sur les IDM et les DM : valeurs maximales, minimales, variations, en global, par périmètre, (en lien avec les travaux sur les haircuts retained)

2. Calcul des corrélations entre DM/IDM et variables macro-économiques convenablement choisies. Conception d'un modèle de régression prédictif, si possible.

Stage à pourvoir en janvier-février 2026.

Formation recherchée :

-Bachelor Polytechnique (en cours)

Compétences :

-Vous possédez des compétences en analyse de données et en programmation (R/Python/SAS).

-Vous avez un fort intérêt pour la modélisation mathématique et statistique appliquée à des données financières/économiques.

-Vous avez des connaissances théoriques sur des modèles d'apprentissage statistique et vous avez eu l'occasion de les mettre en application sur des bases de données concrètes. Une connaissance des modèles de valorisation des produits financiers et/ou une connaissance des produits structurés seraient des atouts, surtout pour la dernière partie du projet.

Qualités :

-Curieux

-Méthodique et rigoureux, vous avez un goût pour l'analyse de données et leur valorisation.

-Vous disposez de bonnes capacités rédactionnelles en français comme en anglais et d'un bon esprit de synthèse.

-Vous savez également faire preuve d'autonomie et êtes force de proposition pour mener à bien un projet de recherche.

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