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Anthony Coache 

Étudiant à la maîtrise en statistique

Je suis présentement étudiant à la maîtrise en mathématiques, concentration statistique à l'Université du Québec à Montréal (UQÀM) sous la supervision de Prof. François Watier et Prof. René Ferland. J'ai gradué avec mention d'honneur du baccalauréat en mathématiques, concentration statistique de l'UQÀM en 2017. J'ai une très forte connaissance des mathématiques et de la programmation.

Je suis démonstrateur pour plusieurs cours de statistique et de mathématiques et également tuteur privé pour plusieurs cours de mathématiques.

J'ai co-organisé le Sommet étudiant de la statistique à Montréal qui a eu lieu le 15 mars 2019.

Intérêts en recherche

Je suis intéressé aux problèmes multidisciplinaires à l'intersection de la statistique et de l'informatique. Plus particulièrement, mes intérêts en recherche se situent dans la modélisation stochastique, l'optimisation, l'apprentissage machine, la statistique appliquée et l'informatique.

Publications

Affiche

  • Binette, O. & Coache, A. The Significance of the Adjusted R Squared. (Bio)Statistics Research Day. Montréal. 21 septembre 2018.[Affiche] [Blogue]

  • Coache, A. & Larose, F. “Do schools kill creativity?” Well, they help analyze popularity! Congrès annuel de la SSC, Montréal. 4 juin 2018. [Affiche]

  • Ferland, R., Froda, S. & Coache, A. Comparison of surveillance flu data across regions. Congrès annuel de la SSC, Winnipeg. 12 juin 2017. [Affiche]

Présentations

Contribuées

  • Algorithmes stochastiques pour résoudre un problème d’optimisation multi-périodique de portefeuille basé sur un quantile. Congrès annuel de la SSC, Calgary. 27 mai 2019. [Diapos] [Modèle de beamer]

    • En théorie moderne du portefeuille, bien que plusieurs mesures de risques soient proposées, il faut prendre bien soin que celles-ci comportent des propriétés traduisant un comportement observé des investisseurs. De plus, l’individu devrait pouvoir réagir aux fluctuations du marché et adapter sa stratégie financière en conséquence pendant la période d’investissement. Ainsi, nous concentrons notre analyse sur une classe de problèmes d’optimisation multi-périodique de portefeuille pour laquelle l’investisseur souhaite minimiser une fonction basée sur un quantile de la richesse terminale et où le prix des actifs financiers suit un modèle binomial. Nous explorons diverses approches stochastiques pour trouver une stratégie optimale ou quasi-optimale et nous comparons leur efficacité par des études de simulation.

  • Estimation non-paramétrique de la fonction quantile. Séminaire étudiant de probabilités et statistique - UQÀM. 13 juillet 2017.

    • Cette présentation portera sur l'estimation non paramétrique de la fonction quantile. La fonction quantile a plusieurs applications statistiques; elle est, entre autres, employée dans les méthodes de simulation de Monte-Carlo. On développera l'intuition derrière deux L-estimateurs de la fonction quantile et on comparera leur performance vis-à-vis de l'estimateur non paramétrique traditionnel de la fonction quantile.

Contact

Courriel: anthony.coache@gmail.com
Cellulaire: (514)-946-9661

Université du Québec à Montréal
Pavillon Président-Kennedy
PK-5323