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SUMMARY:Workshop on statistics of stochastic processes in honor of Yury Kutoyants' 80th birthday
DESCRIPTION:Workshop on statistics of stochastic processes in honor of Yury Kutoyants’ 80th birthday\n\n\n\nThis workshop is focused on the statistical theory of random processes. The emphasis will be put on the processes presenting a temporal structure with continuous- or discrete-time observation schemes. The workshop will also be an occasion to celebrate Professor Yury Kutoyants’s 80th birthday.\n\n\n\n\nScientific/Organizing Committee\n\nBrouste\, Alexandre\, Université du Maine\, Le Mans\, France\nDachian\, Sergueï\, Université de Lille 1\, France\nDalalyan\, Arnak\, ENSAE Paris\, France\n\nThe conference benefits from the support of the ERC SAGMOS Grant.\nFunded by the European Union. Views and opinions expressed are however those of the author(s) only and do not necessarily reflect those of the European Union or the European Research Council Executive Agency. Neither the European Union nor the granting authority can be held responsible for them.\n
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SUMMARY:Eric GHYSELS (UNC Chapel Hill) "Narrative-driven Stochastic Discount Factor Models"
DESCRIPTION:[vc_row][vc_column][vc_column_text]\n[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]Séminaire d’Économétrie de la Finance \n14h30 – 15h30 \njeudi 17 septembre 2026 \nSalle 3001 \n  \nEric GHYSELS (UNC Chapel Hill) “Narrative-driven Stochastic Discount Factor Models” \n  \nRésumé : \nWe treat news narratives as state variables that shift beliefs and/or attitudes towards risk\, and consequently determine equilibrium asset prices. More specifically\, the state variables are extracted from a corpus of Wall Street Journal news articles pertaining to topics such as inflation\, recession\, financial fragility\, geopolitics\, etc. The stochastic discount factor depends on the narrative state variables through two channels: (a) a belief distortion channels and (b) shifts in attitudes towards risk. \nHence\, we cover behavioral as well as rational expectation asset pricing models\, where the latter feature news-driven time-varying risk aversion. \n  \nTravail commun : Andrii BABII\, Jonas STRIAUKAS\, Yunchen ZHANG[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]\n
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SUMMARY:Zhenya LIU (EM Normandie) "Inferential theory for Reduced Rank Regression with Omitted Factors"
DESCRIPTION:[vc_row][vc_column][vc_column_text]Séminaire d’Économétrie et la Finance \n15h30 – 16h30 \njeudi 17 septembre 2026 \nSalle 3001 \nZhenya LIU (EM Normandie) « Théorie inférentielle pour la régression à rang réduit avec facteurs omis » \nRésumé : \nCet article présente un cadre d’estimation et d’inférence pour les modèles factoriels qui prend simultanément en compte deux types distincts de facteurs communs : les facteurs dont les saturations sont déterminées par des caractéristiques observables et les facteurs entièrement latents. Notre modèle se présente sous la forme d’une régression de rang réduit augmentée de facteurs non observables\, \nyit = z′ iΓ0g0 t + λ0′ i f0 t + vit. \nLa première composante effectue une réduction de dimension supervisée en contraignant les saturations factorielles à appartenir à l’espace engendré par les covariables observées\, tandis que la seconde composante capture la covariation résiduelle via les facteurs latents. Nous établissons des conditions d’identification\, développons une procédure d’estimation conjointe et dérivons les distributions asymptotiques des estimateurs proposés dans des contextes généraux où la dimension transversale\, la dimension temporelle et le nombre de covariables peuvent croître. Des simulations de Monte Carlo confirment les résultats théoriques. Nous illustrons ce cadre à travers trois applications canoniques\, notamment en reliant la régression à rang réduit et l’analyse en composantes principales\, en testant l’exhaustivité du « zoo des facteurs » et en évaluant si les caractéristiques de l’entreprise expliquent pleinement la structure factorielle des rendements des actifs. \nTravail commun : Fa WANG\, Yulin YANG[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]\n
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