Société
mathématique
du Canada
Lauréate du prix Krieger-Nelson
Dr. Johanna G. Nešlehová
McGill University
Dr. Nešlehová est une spécialiste mondiale des modèles de copules et de leurs nombreuses implications dans les statistiques multivariées, notamment en ce qui concerne l'analyse des risques et la théorie des valeurs extrêmes, un domaine auquel elle a apporté de nombreuses contributions exceptionnelles. Elle est bien connue pour promouvoir l'analyse statistique des risques dans les domaines de l'assurance et de la finance par le biais de ses travaux écrits et de cours de courte durée. Elle a également apporté des contributions clés à la théorie des processus empiriques et s'intéresse de près à l'application de la dépendance stochastique et des valeurs extrêmes au climat et à la finance. En 2019, Dr Nešlehová a été la récipiendaire distinguée du CRM-SSC Prize in Statistics.
Extrême ou pas extrême : les subtilités et les défis de la modélisation d'événements rares
Le dimanche 4 juin: 13h30-14h30
STEM 224
La prise en compte de la dépendance entre des événements rares tels que de violentes tempêtes, des inondations ou des pertes financières importantes est essentielle pour une bonne gestion des risques. Cela peut être accompli de manière très efficace en combinant la théorie des valeurs extrêmes avec la modélisation de copules et en s'appuyant sur les rangs des composants des données multivariées pour faire des inférences. Tout d'abord, j'expliquerai comment les copules peuvent capturer de manière adéquate la dépendance entre les événements extrêmes lorsque les modèles asymptotiques de valeurs extrêmes couramment utilisés ne conviennent pas. Étant donné que l'extension de ces idées à une large collection de risques nécessite des modèles hiérarchiques, je montrerai ensuite comment leur structure peut être déduite en identifiant des motifs dans les matrices de corrélation de rang à grande échelle. Enfin, j'utiliserai certaines de ces techniques afin d'explorer le comportement de la plus grande taille de réclamation dans un portefeuille de réclamations d'assurance éventuellement dépendantes.