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SUMMARY:Ivan SHCHAPOV (Ecole Polytechnique-CREST) "Monetary Tightening\, Quantitative Easing\, and Financial Stability"
DESCRIPTION:Macro seminar\nTime : 12h15 – 13h30 \nDate : 27 Mai 2023 \nSalle 3001 \nIvan SHCHAPOV (Ecole Polytechnique-CREST) “Monetary Tightening\, Quantitative Easing\, and Financial Stability” \nAbstract: This paper analyses central bank balance sheet policies in a framework with banks facing occasionally-binding leverage constraints and endogenous disruptions in financial intermediation. Whilst central bank balance sheet expansions are effective in stabilising the economy conditional on a financial stress episode\, they increase the likelihood of such episodes and their duration. Balance sheet expansions induce financial intermediaries to take on more risk and slow their recapitalisation over a stress episode. In a tightening cycle\, stabilisation properties of balance sheet policies are maintained but come at a significant cost to price stability. \nJean-Baptiste MICHAU (CREST) \n
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SUMMARY:comment motiver et impliquer les salariés et collaborateurs dans l’action en faveur de la soutenabilité ?
DESCRIPTION:Lundi 27 mai\, de 13 h à 13 h 45\, plongez au cœur des enjeux de responsabilité sociale et environnementale pour les collaborateurs\, les dirigeants et les actionnaires en entreprises. \nPatricia Crifo est professeure au sein du département d’Économie de l’École et chercheuse au CREST (Centre de recherche en économie et statistique) de l’Institut polytechnique de Paris. Elle est également directrice scientifique adjointe du centre interdisciplinaire Energy4Climate (E4C) et directrice du Master « Economics for Smart Cities and Climate Policy » de l’École. C’est elle qui sera à la tête de la délégation officielle de l’Institut polytechnique à la COP 28 de décembre prochain.\nSes travaux de recherche portent majoritairement sur les liens entre croissance économique et responsabilité environnementale. \nLors de ce café\, elle expliquera comment motiver et impliquer les salariés et collaborateurs dans l’action en faveur de la soutenabilité. \nNicolas Mottis est professeur de management de l’innovation et de l’entrepreneuriat à l’École polytechnique. Il est aussi membre du panel d’experts de la Plateforme nationale RSE (plateforme nationale d’actions globales pour la responsabilité sociétale des entreprises) et membre du Comité scientifique du Label ISR (Investissement Socialement Responsable). \nIl abordera la pratique émergente du « say on climate »\, à la frontière entre la recherche et l’action publique. Le « say on climate » est la pratique par laquelle les actionnaires d’une entreprise sont invités à voter sur la stratégie climatique de celle-ci lors des assemblées générales. Cette initiative\, qui vise à accroître la transparence et la responsabilité des entreprises en matière environnementale\, résonne de plus en plus dans le monde des affaires et soulève nombre d’enjeux politiques\, juridiques\, stratégiques et financiers.\nNicolas Mottis a approfondi la question au travers de plusieurs projets de recherche\, d’un rapport soumis à l’Autorité des marchés financiers (AMF) et d’une tentative de projet de loi. \nLeur intervention croisée sera suivie d’un échange informel lors duquel vous pourrez poser toutes vos questions\, autour d’un café gourmand. \nTentés par cette tasse d’inspiration ? Rendez-vous le lundi 27 mai\, de 13 h à 13 h 45\, à l’espace convivialité de la cafétéria ! \n\n➡️ Cliquez ici pour vous inscrire. \nAttention\, le nombre de participants est limité à 35. \n
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SUMMARY:Nicolas Schreuder (CNRS\, Université Gustave Eiffel) - Efficient estimation of kernel mean embeddings
DESCRIPTION:Statistical Seminar: Every Monday at 2:00 pm.\nTime: 2:00 pm – 3:15 pm\nDate: 27th May 2024\nPlace: Room 3001 \n  \nNicolas Schreuder (CNRS\, Université Gustave Eiffel) – Efficient estimation of kernel mean embeddings \n  \nAbstract: \nKernel mean embeddings are a powerful tool to represent probability distributions over arbitrary spaces as single points in a Hilbert space. Yet\, the cost of computing and storing such embeddings prohibits their direct use in large-scale settings. We propose an efficient approximation procedure based on the Nyström method\, which exploits a small random subset of the dataset. Our main result is an upper bound on the approximation error of this procedure for different sub-sampling strategies. We discuss applications of this result for numerical integration and approximation of the maximum mean discrepancy. \n  \nThe talk is based on the works : \n– A. Chatalic\, N. Schreuder\, A. Rudi\, L. Rosasco (2022). Nyström Kernel Mean Embeddings. ICML 2022. [PMLR 162:3006-3024]\n– A. Chatalic\, N. Schreuder\, E. De Vito\, L. Rosasco (2023). Efficient Numerical Integration in Reproducing Kernel Hilbert Spaces via Leverage Scores Sampling. [arXiv:2311.13548]\n  \nOrganizers:\nAnna KORBA (CREST)\, Karim LOUNICI (CMAP) \, Jaouad MOURTADA (CREST)\nSponsors:\nCREST-CMAP \n
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CATEGORIES:Seminars,Statistics
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