Sciences naturelles et génie; Sciences appliquées
Manuel Morales
Théories et processus mathématiques
- Professeur agrégé
-
Faculté des arts et des sciences - Département de mathématiques et de statistique
André-Aisenstadt, local 4215
Autres courriels :
morales@dms.umontreal.ca
(Travail)
morales@crm.umontreal.ca
(Personnel)
Médias
Portrait
Expertise de recherche
Mes intérêts actuels de recherche se rattachent aux domaines des mathématiques financières et actuarielles. Ils se concentrent surtout sur l'étude et l'application de la théorie de processus stochastiques. En particulier, les processus de Lévy et d'autres processus à sauts ainsi que leurs applications en finance et en actuariat; la théorie de la crédibilité; les mesures du risque, la théorie de l'arbitrage et la théorie de ruine se trouvent parmi mes intérêts les plus récents.
Quant à l'enseignement, dans le passé j'ai enseigné des cours en théorie de l'intérêt et sur les distributions de pertes dans des programmes professionnels en actuariat. J'enseigne aussi un cours avancé en théorie de l'arbitrage.
Formation
- 2003 — Ph.D. — Actuariat (sciences mathématiques), Mathématiques appliquées — Concordia University
Pour en savoir plus…
- 14-05-2018 Une «bolle des maths» à la Banque Nationale
- 24-06-2018 Adobe set to join rush of foreign giants opening AI labs in Canada
- 0-03-2019 L’Université de Montréal reçoit un financement du programme FONCER du CRSNG
- 12-06-2020 AI is already in
- 19-08-2020 L’IA se met au service de la gestion de la pandémie
- 22-07-2021 Les mathématiques aident à la prise de décision dans la lutte aux maladies infectieuses
- 21-04-2023 Pour une IA responsable au service de l’intérêt public
Affiliations et responsabilités
Affiliations de recherche
Enseignement et encadrement
Enseignement
Cours siglés (session en cours uniquement)
Programmes
Encadrement
Thèses et mémoires dirigés (dépôt institutionnel Papyrus)
2023
Limit order books in statistical arbitrage and anomaly detection
Diplômé(e) : Poutré, Cédric
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2023
Génération de données : de l’anonymisation à la construction de populations synthétiques
Diplômé(e) : Jutras-Dubé, Pascal
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2021
European day-ahead electricity price forecasting
Diplômé(e) : Beaulne, Alexandre
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2018
Financial time series analysis with competitive neural networks
Diplômé(e) : Roussakov, Maxime
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2015
On the design of customized risk measures in insurance, the problem of capital allocation and the theory of fluctuations for Lévy processes
Diplômé(e) : Omidi Firouzi, Hassan
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2014
Estimation du modèle GARCH à changement de régimes et son utilité pour quantifier le risque de modèle dans les applications financières en actuariat
Diplômé(e) : Augustyniak, Maciej
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2013
A class of bivariate Erlang distributions and ruin probabilities in multivariate risk models
Diplômé(e) : Groparu-Cojocaru, Ionica
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2013
Some Applications of Markov Additive Processes as Models in Insurance and Financial Mathematics
Diplômé(e) : Ben Salah, Zied
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2012
Les processus additifs markoviens et leurs applications en finance mathématique
Diplômé(e) : Momeya Ouabo, Romuald Hervé
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2012
Densités de copules archimédiennes hiérarchiques
Diplômé(e) : Pham, David
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2011
Prédiction de l'attrition en date de renouvellement en assurance automobile avec processus gaussiens
Diplômé(e) : Pannetier Lebeuf, Sylvain
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2011
On some aspects of coherent risk measures and their applications
Diplômé(e) : Assa, Hirbod
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2010
Étude empirique de distributions associées à la Fonction de Pénalité Escomptée
Diplômé(e) : Ibrahim, Rabï
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2010
Les produits dérivés des marchés européens du carbone
Diplômé(e) : Godin, Frédéric
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2007
Convergence faible de processus de Lévy vers un processus hyperbolique généralisé pour l'évaluation d'options
Diplômé(e) : Joly, Louis-Philippe
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Projets
Projets de recherche
2022
- 2029
Centre de recherches mathématiques (CRM)
Chercheur principal :
Octavian Cornea
Co-chercheurs :
Yoshua Bengio
,
François Lalonde
,
Gilles Brassard
,
Michel Delfour
,
Marlène Frigon
,
Véronique Hussin
,
Christiane Rousseau
,
Jacques Bélair
,
Paul M Gauthier
,
Sabin Lessard
,
Alain Vinet
,
Nadia El-Mabrouk
,
Gena Hahn
,
Christian Léger
,
Fahima Nekka
,
Iosif Polterovich
,
Yvan Saint Aubin
,
Andrew Granville
,
Sylvie Hamel
,
Manuel Morales
,
François Perron
,
Mylène Bédard
,
Pierre Duchesne
,
Matilde Lalin
,
Robert Gwyn Owens
,
Manu Paranjape
,
Dana Schlomiuk
,
Luc Vinet
,
Mireille Schnitzer
,
Karim Jerbi
,
Alexander Fribergh
,
Alejandro Murua
,
Maciej Augustyniak
,
Benoît Mâsse
,
Dimitrios Koukoulopoulos
,
Jun Li
,
Benjamin Seamone
,
William Witczak-Krempa
,
Egor Shelukhin
,
Morgan Craig
,
Guillaume Lajoie
,
Margarida Carvalho
,
Guy Wolf
,
Florian Maire
,
Frédéric Dupont-Dupuis
,
Michael C. Mackey
,
Frédéric Lesage
,
Russell Steele
,
Erica Moodie
,
Paul François
,
Henri Darmon
,
Maxime Descoteaux
,
Prakash Panangaden
,
André Dieter Bandrauk
,
Peter Bartello
,
Chantal David
,
Jean-Marc Lina
,
Anthony Raymond Humphries
,
John P. Harnad
,
Jacques Claude Hurtubise
,
Pengfei Guan
,
John A Toth
,
Niky Kamran
,
Adrian Iovita
,
Eyal Goren
,
Dmitry Jakobson
,
Vojkan Jaksic
,
Daniel Tzvi Wise
,
André Garon
,
Éric P. Marchand
,
Debbie Janice Dupuis
,
Yogendra Chaubey
,
Pawel Gora
,
Hershy Kisilevsky
,
Galia Dafni
,
D. Korotkin
,
Marco Bertola
,
Alina Stancu
,
Lea Popovic
,
Ibrahim Assem
,
Tomasz Kaczynski
,
Shiping Liu
,
Vasilisa Shramchenko
,
Bruno L. Rémillard
,
Richard Fournier
,
Alfred Michel Grundland
,
David Stephens
,
Xiaowen Chang
,
Frederic Guichard
,
Erik P. Cook
,
Robert Brandenberger
,
Adrian Vetta
,
Keshav Dasgupta
,
Christophe Grova
,
Gantumur Tsogtgerel
,
Johanna Neslehova
,
Jean-Christophe Nave
,
Anmar Khadra
,
Adam M. Oberman
,
Michael Yves Michel Pichot
,
Alexander Maloney
,
Dana Louigi Addario-Berry
,
José Garrido
,
Alexei Kokotov
,
Wei Sun
,
Patrice Gaillardetz
,
Linan Chen
,
Piotr Przytycki
,
Vladimir Makarenkov
,
Louis-Paul Rivest
,
François Bergeron
,
Steven P. Boyer
,
Line Baribeau
,
Frédéric Gourdeau
,
Claude Levesque
,
Thomas Joseph Ransford
,
Jean-Marie De Koninck
,
Javad Mashreghi
,
Thierry Duchesne
,
Srecko Brlek
,
Christophe Reutenauer
,
Vestislav Apostolov
,
Steven Lu
,
Geneviève Lefebvre
,
Hélène Cossette
,
Étienne Marceau
,
José Manuel Urquiza
,
Hugo Chapdelaine
,
Michael Lau
,
Alexandre Girouard
,
Antonio Lei
,
Jean-François Renaud
,
Christophe Hohlweg
,
Mathieu Boudreault
,
FRANCO SALIOLA
,
Alexandre Roch
,
Frédéric Rochon
,
Alexandre Blondin-Massé
,
Clement Hyvrier
,
Denis Talbot
,
Alexandre Bureau
,
Fabrice Larribe
,
Aurélie Labbe
,
Cody Hyndman
,
Khader Khadraoui
,
Hamed Hatami
,
Roger Villemaire
,
Frédéric Godin
,
Marcin Sabok
,
Yi Yang
,
Anne Mackay
,
Jérôme Vétois
,
Ting-Huei Chen
,
Habib Benali
,
Taoufik Bouezmani
,
Christian Genest
,
Xiaowen Zhou
,
Sorana Froda
,
Mélina Mailhot
,
Alexandra Schmidt
,
Simon Philippe Caron-Huot
,
Abdoulaye Banire Diallo
,
Jean-Philippe Lessard
,
Sarah Harrison
,
Anne-Sophie Charest
,
Masoud Asgharian-Dastenael
,
Rustum Choksi
,
Abbas Khalili Mahmoudabadi
,
Simon Gravel
,
Arusharka Sen
,
Arthur Charpentier
,
Mathieu Pigeon
,
Benoit Larose
,
Thomas Brüstle
,
Laurent Charlin
,
Janosch Ortmann
,
Tim Hoheisel
,
Jean Deteix
,
Jessica Lin
,
Michael Lipnowski
,
Giovanni Rosso
,
Thomas Hugh
,
Jean-Philippe Burelle
,
Julien Keller
,
Félix Camirand Lemyre
,
Marie-Pier Côté
,
Damir Kinzebulatov
,
Duncan McCoy
,
Klaus Herrmann
,
Felix Kwok
,
Courtney Paquette
,
Anush Tserunyan
,
Suresh Krishna
,
Valentino Tosatti
,
Patrick Brodie Allen
,
Behrooz Yousefzadeh
,
Marc-Hubert Nicole
,
Rober Platt
Sources de financement :
FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-(RS) Programme de regroupements stratégiques
2024
- 2028
Développement durable du secteur des investissements - le rôle des solutions innovatrices propulsées par l’intelligence artificielle et la science des données
Sources de financement :
FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Initiative STRATÉGIA
2024
- 2025
Attention RCTGAN
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2018
- 2025
NSERC CREATE Program on Machine Learning in Quantitative Finance and Business Analytics
Chercheur principal :
Manuel Morales
Co-chercheurs :
Yoshua Bengio
,
Alain Tapp
,
Fabian Bastin
,
Geneviève Gauthier
,
Erick Delage
,
Cody Hyndman
,
Marco Bijvank
,
Christine Lemieux
,
Yuri Levin
,
Jia Yuan Yu
,
Matthew Thompson
Sources de financement :
CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention :
PV118026-FONCER : Prog. formation orientée nouveauté, la collaboration et l'expérience en recherche
2018
- 2025
Beyond the Ruin Problem: Novel applications of Insurance Risk Models
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention :
PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe
2024
Deep Semi-supervised Fraud Detection in Derivatives Market
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2023
- 2024
Fraud Detection in Derivatives Market using Generative Adversarial Networks
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2023
- 2024
INNOV Phase I: Leverage artificial intelligence to improve Environmental, Social, and Governance (ESG) data
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention :
PVX81211-(I2IP) Programme De l'idée à l'innovation
2022
- 2024
Usages et valeur des données non traditionnelles en science actuarielle
Chercheur principal :
Arthur Charpentier
Co-chercheurs :
Manuel Morales
Sources de financement :
Fondation de l'UQAM
Programmes de subvention :
2022
- 2024
Machine Learning and AI for the Global Futures Markets
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2022
- 2024
Leverage artificial intelligence to improve Environmental, Social, and Governance (ESG) data and assess the quality of ESG reports
Sources de financement :
SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Bourse
2022
- 2024
Leverage artificial intelligence to improve Environmental, Social, and Governance (ESG) data and assess the quality of ESG reports
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Projet de recherche
2021
- 2024
Réseaux Mathematics for public health (MfPH)_Project 3_Risk Evaluation and Early Detection of Emerging Infectious Disease Outbreaks in Canada
Chercheur principal :
Vijayakumar Murty
Co-chercheurs :
Manuel Morales
Sources de financement :
CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Initiative de modélisation des maladies infectieuses émergentes
2020
- 2024
Statistical Arbitrage of Internationally Interlisted Stocks
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Bourse
2023
Mesure d'un score de maturité basé sur le Transition Pathway Initiative’s (TPI)
Chercheur principal :
Manuel Morales
Co-chercheurs :
Bang Liu
Sources de financement :
Clearsum
Programmes de subvention :
2023
Exploiter l'intelligence artificielle pour améliorer les données environnementales, sociales et de gouvernance (ESG)
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2022
- 2023
Leveraging artificial intelligence to improve Environmental, Social, and Governance (ESG) data and assess the quality of ESG reports
Sources de financement :
CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention :
PVX81211-(I2IP) Programme De l'idée à l'innovation
2022
- 2023
Fraud Detection in Derivatives Market using Graph Neural Network (GNN)
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2015
- 2023
CENTRE DE RECHERCHES MATHEMATIQUES (CRM)
Co-chercheurs :
Yoshua Bengio
,
François Lalonde
,
Gilles Brassard
,
Michel Delfour
,
Marlène Frigon
,
Véronique Hussin
,
Christiane Rousseau
,
Pavel Winternitz
,
Jacques Bélair
,
Paul M Gauthier
,
Sabin Lessard
,
Alain Vinet
,
Nadia El-Mabrouk
,
Fahima Nekka
,
Jiri Patera
,
Iosif Polterovich
,
Yvan Saint Aubin
,
Andrew Granville
,
Sylvie Hamel
,
Manuel Morales
,
François Perron
,
Pierre Duchesne
,
Matilde Lalin
,
Robert Gwyn Owens
,
Manu Paranjape
,
Alfred Michel Grundland
,
Mireille Schnitzer
,
Karim Jerbi
,
Alexander Fribergh
,
Alejandro Murua
,
Maciej Augustyniak
,
Louis-Pierre Arguin
,
Dimitrios Koukoulopoulos
,
Jun Li
,
Benjamin Seamone
,
William Witczak-Krempa
,
Laurent Charlin
,
Dominique Pelletier
,
Michael C. Mackey
,
Frédéric Lesage
,
Russell Steele
,
Erica Moodie
,
Paul François
,
Henri Darmon
,
Maxime Descoteaux
,
Prakash Panangaden
,
André Dieter Bandrauk
,
Peter Bartello
,
Chantal David
,
Jean-Marc Lina
,
Johannes Walcher
,
Anthony Raymond Humphries
,
John P. Harnad
,
Jacques Claude Hurtubise
,
Pengfei Guan
,
John A Toth
,
Karl Peter Russell
,
Niky Kamran
,
Adrian Iovita
,
Eyal Goren
,
Dmitry Jakobson
,
Vojkan Jaksic
,
Daniel Tzvi Wise
,
André Garon
,
Éric P. Marchand
,
Debbie Janice Dupuis
,
Syed Ali
,
Yogendra Chaubey
,
Christopher Cummins
,
Pawel Gora
,
Hershy Kisilevsky
,
Galia Dafni
,
D. Korotkin
,
Benoit Larose
,
Marco Bertola
,
Alina Stancu
,
Lea Popovic
,
Ibrahim Assem
,
Tomasz Kaczynski
,
Shiping Liu
,
Virginie Charette
,
Vasilisa Shramchenko
,
Bruno L. Rémillard
,
Thomas Brüstle
,
Richard Fournier
,
David Stephens
,
Xiaowen Chang
,
Frederic Guichard
,
Erik P. Cook
,
Robert Brandenberger
,
Adrian Vetta
,
Keshav Dasgupta
,
Christophe Grova
,
Bruce Shepherd
,
Gantumur Tsogtgerel
,
Johanna Neslehova
,
Jean-Christophe Nave
,
Anmar Khadra
,
Adam M. Oberman
,
Michael Yves Michel Pichot
,
Alexander Maloney
,
Dana Louigi Addario-Berry
,
Eusebius Jacobus Doedel
,
José Garrido
,
Richard Hall
,
Alexei Kokotov
,
Wei Sun
,
Patrice Gaillardetz
,
Linan Chen
,
Payman Kassaei
,
Piotr Przytycki
,
André Fortin
,
Louis-Paul Rivest
,
François Bergeron
,
Steven P. Boyer
,
Frédéric Gourdeau
,
Claude Levesque
,
Pierre Mathieu
,
Thomas Joseph Ransford
,
Jean-Marie De Koninck
,
Javad Mashreghi
,
Thierry Duchesne
,
Srecko Brlek
,
Christophe Reutenauer
,
Vestislav Apostolov
,
Steven Lu
,
Geneviève Lefebvre
,
Pedro Peres-Neto
,
Hélène Cossette
,
Étienne Marceau
,
José Manuel Urquiza
,
Hugo Chapdelaine
,
Michael Lau
,
Alexandre Girouard
,
Antonio Lei
,
Anne Bergeron
,
Jean-François Renaud
,
Christophe Hohlweg
,
Mathieu Boudreault
,
FRANCO SALIOLA
,
Alexandre Roch
,
Frédéric Rochon
,
Mark Powell
,
Alexandre Blondin-Massé
,
Clement Hyvrier
,
Denis Talbot
,
Alexandre Bureau
,
M'Hamed Lajmi Lakhal Chaieb
,
Karim Oualkacha
,
Aurélie Labbe
,
Cody Hyndman
,
Khader Khadraoui
,
Hamed Hatami
,
Roger Villemaire
,
Jean-François Coeurjolly
,
Frédéric Godin
,
Marcin Sabok
,
Yi Yang
,
Anne Mackay
,
Paramita Saha Chaudhuri
,
Jérôme Vétois
,
Ting-Huei Chen
,
Christian Genest
,
Xiaowen Zhou
,
Sorana Froda
Sources de financement :
FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-(RS) Programme de regroupements stratégiques
2021
- 2022
Anomaly detection to identify insider threats in the banks and companies
Chercheur principal :
Manuel Morales
Co-chercheurs :
Samir R. Das
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2021
- 2022
Development of Machine Learning Methods to Improve ESG Scores and Responsible Investment Decisions
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2021
- 2022
Fraud Detection in Derivatives Market using Deep Unsupervised Anomaly Detection and NLP
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2021
Anonymisation et désensibilisation de données
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2021
Futures First Algorithmic Derivatives Trading
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2020
- 2021
Supplément COVID-19 CRSNG_Beyond the Ruin Problem: Novel applications of Insurance Risk Models
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Supplément à l’appui des étudiants, des stagiaires postdoctoraux et du personnel de soutien à la recherche COVID-19
2020
- 2021
Deep Unsupervised Anomaly Detection in Options Markets
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2020
Axionable_Prog de démarrage de projets de rech collaborative avec les membres insustriels d'IVADO_PROJET DE DÉTECTION DE TRANSACTIONS ANORMALES DANS LE MARCHÉ DES OPTIONS
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
Axionable Canada inc.
Programmes de subvention :
2020
Programme de démarrage de projet de recherche collaborative d'Axionable
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Fonds démarrage et opération
2020
Apogée Canada fonds d'excellence en recherche // Programme de démarrage de projets de recherche collaborative Holt Accelerator
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Projet recherche collaborative
2018
- 2020
Apogée Canada fonds d'excellence en recherche / Compte pour le paiement des salaires de Gabriel Yergeau
Chercheur principal :
Manuel Morales
Co-chercheurs :
Marie-Josée Hébert
Sources de financement :
SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Bourse
2019
Conception d’analytique avancée à la Banque Nationale (BNC) / Stagiaire(s) : Megan Cao, Amirreza Mafi, Marzieh Mehdizadeh, Mohamed Abdelsalam, Farnaz Arezi
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2018
- 2019
Machine Learning Strategies in the Physical North American Power Markets / Stagiaire(s) : Marie-Ève Malette
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
,
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
,
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2018
- 2019
Investment Portfolio Design and Optimal Execution of Automated Trading Strategies : An Exploratory Research Program.
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2018
- 2019
Modeling regime changes to improve portfolio diversification and performance
Chercheur principal :
Maciej Augustyniak
Co-chercheurs :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2017
- 2019
Credit Card Fraud Detection Using Machine Learning.
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
PROMPT
,
CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
,
Banque nationale du Canada
,
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
,
PVX20973-(RDC-CRD) Partenariat de recherche / Subvention de recherche et développement coopérative
,
,
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2017
- 2019
Application des méthodes d'apprentissage machine au problème d'inventaire dans les stratégies algorithmiques à haute fréquence: Une approche via un simulateur du marché
Chercheur principal :
Manuel Morales
2017
- 2019
Application des méthodes d'apprentissage machine au problème d'inventaire dans les stratégies algorithmiques à haute fréquence: Une approche via un simulateur du marché.
Chercheur principal :
Manuel Morales
Co-chercheurs :
Fabian Bastin
2013
- 2019
DESIGNING TAILOR-MADE RISK MEASURES FOR INSURANCE AND FINANCIAL APPLICATIONS
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention :
PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe
2018
Credit Card Fraud Detection Using Machine Learning
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
Banque nationale du Canada
Programmes de subvention :
2017
- 2018
Méthodes de prévision non-parametriques dans la modélisation des prix d'électricité et leurs applications au design des portefeuilles optimaux des contrats "day-ahead"
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
,
Canadian Wood Products
Programmes de subvention :
PVX20973-(RDC-CRD) Partenariat de recherche / Subvention de recherche et développement coopérative
,
2017
- 2018
Méthodes de prévision non-parametriques dans la modélisation des prix d'électricité et leurs applications au design des portefeuilles optimaux des contrats "day-ahead"
Chercheur principal :
Manuel Morales
2017
- 2018
Méthodes de prévision non-paramétriques dans la modélisation des prix d’électricité et leurs applications au dseign des portefeuilles optimaux des contracts day-ahead»
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
PROMPT
Programmes de subvention :
2017
Implementing Factor Models in Investment Management.
Chercheur principal :
Manuel Morales
2017
Implementing Factor Models in Investment Management.
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
,
Ministère Économie et Innovation
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
,
PVXXXXXX-Prog. soutien rech (PSR v1B): Soutien à des projets rech. (Mitacs)
2017
Automated Transaction Classification Using Machine Learning Algorithm.
Chercheur principal :
Maciej Augustyniak
Co-chercheurs :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2017
Exploring Optimal Trading Rules in a High-Frequency Portfolio
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2017
Automated Transaction Classification Using Machine Learning Algorithm.
Chercheur principal :
Manuel Morales
Co-chercheurs :
Maciej Augustyniak
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2015
- 2017
Évaluation de la performance et l'impact de marché d'une stratégie "market making" à haute fréquence avec un simulateur de bourse.
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
,
Banque nationale du Canada
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-(EGP2) Programme de subvention d'engagement partenarial Plus
,
2016
Conception et implémentation d'un modèle d'évaluation pour les prix des contrats à terme dans les marchés d'électricité
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention :
PV128974-(EGP) Programme de subvention d'engagement partenarial
2015
- 2016
Conception d'un modèle de simulateur de bourse et son application dans le ''trading'' algorithmique: le défi de la réplication de la microstructure des marchés à haute fréquence
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention :
PV128974-(EGP) Programme de subvention d'engagement partenarial
2008
- 2016
CENTRE DE RECHERCHES MATHEMATIQUES (CRM)
Chercheur principal :
Luc Vinet
Co-chercheurs :
Yoshua Bengio
,
François Lalonde
,
Gilles Brassard
,
Michel Delfour
,
Marlène Frigon
,
Véronique Hussin
,
Christiane Rousseau
,
Pavel Winternitz
,
Jacques Bélair
,
Anne Bourlioux
,
Paul M Gauthier
,
Sabin Lessard
,
Jean-François Angers
,
Abraham Broer
,
Nadia El-Mabrouk
,
Gena Hahn
,
Christian Léger
,
Fahima Nekka
,
Jiri Patera
,
Iosif Polterovich
,
Yvan Saint Aubin
,
Andrew Granville
,
Sylvie Hamel
,
Manuel Morales
,
François Perron
,
Octavian Cornea
,
Pierre Duchesne
,
Robert Gwyn Owens
,
Manu Paranjape
,
Jonathan Taylor
,
Michael C. Mackey
,
Frédéric Lesage
,
Erica Moodie
,
Henri Darmon
,
Maxime Descoteaux
,
André Dieter Bandrauk
,
Peter Bartello
,
Chantal David
,
Jean-Marc Lina
,
Johannes Walcher
,
Anthony Raymond Humphries
,
John P. Harnad
,
Jacques Claude Hurtubise
,
Pengfei Guan
,
David Avis
,
James Owen Ramsay
,
John A Toth
,
Sherwin A Maslowe
,
David B Wolfson
,
Karl Peter Russell
,
Olga Kharlampovich
,
Niky Kamran
,
Adrian Iovita
,
Eyal Goren
,
Dmitry Jakobson
,
Alain C. Vandal
,
Vojkan Jaksic
,
Daniel Tzvi Wise
,
Alexei Miasnikov
,
Thomas Wihler
,
Robert Seiringer
,
André Garon
,
John Mullins
,
Éric P. Marchand
,
Debbie Janice Dupuis
,
Syed Ali
,
Yogendra Chaubey
,
Christopher Cummins
,
Pawel Gora
,
Hershy Kisilevsky
,
John McKay
,
Galia Dafni
,
D. Korotkin
,
Benoit Larose
,
Marco Bertola
,
Vasek Chvatal
,
Alexander Shnirelman
,
Alina Stancu
,
Lea Popovic
,
Ibrahim Assem
,
Tomasz Kaczynski
,
Shiping Liu
,
Virginie Charette
,
Vasilisa Shramchenko
,
Bruno L. Rémillard
,
Yinannis Petridis
,
David Sankoff
,
Thomas Brüstle
,
Habib Benali
,
Nantel Bergeron
,
Simon Chauve
,
Francis Clarke
,
Richard Fournier
,
Martin Jakob Gander
,
Nadia Ghazzali
,
Alfred Michel Grundland
,
André Fortin
,
Louis-Paul Rivest
,
Christian Genest
,
François Bergeron
,
Steven P. Boyer
,
Line Baribeau
,
Frédéric Gourdeau
,
Robert Guénette
,
Claude Levesque
,
Pierre Mathieu
,
Thomas Joseph Ransford
,
Jean-Marie De Koninck
,
Javad Mashreghi
,
Thierry Duchesne
,
Srecko Brlek
,
André Joyal
,
Brenda MacGibbon
,
Christophe Reutenauer
,
Vestislav Apostolov
,
Olivier Collin
,
Steven Lu
,
Elisa Shahbazia Ohannessian
Sources de financement :
FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-(RS) Programme de regroupements stratégiques
2015
Développement d'approches statistiques pour l'analyse de portefeuilles d'investissements alternatifs.
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
MITACS Inc.
,
Ministère Économie et Innovation
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
,
PVXXXXXX-Prog. soutien rech (PSR v1B): Soutien à des projets rech. (Mitacs)
2014
DESIGN AND IMPLEMENTATION OF A VIABLE REGIME-SWITCHING MODEL FOR ASSET PRICES WITH A VIEW TOWARDS PORTFOLIO MANAGEMENT
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention :
PV128974-(EGP) Programme de subvention d'engagement partenarial
2014
(BOURSE OLIVIER LECOMPTE) ETUDE COMPARATIVE DE LA PERFORMANCE DES MODELES NON-GAUSSIEN DANS L'EVALUATION DES PRODUITS DERIVES
Chercheur principal :
Manuel Morales
Sources de financement :
Innovation, Sciences et Développement économique Canada
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-MITACS - Global link
2008
- 2012
SOME ASPECTS OF THE INTERPLAY BETWEEN INSURANCE AND FINANCIAL RISKS
Chercheur principal :
Manuel Morales
IA et finance durable
Co-chercheurs :
Patricia Gautrin
Description
Depuis 2021, notre équipe de recherche, à Algora Lab, travaille sur un vaste projet nommé IA et finance durable qui se situe dans le contexte de l’investissement durable au Québec et de l’établissement de normes d’évaluation et de divulgation ESG.
La première phase du projet de recherche visait à explorer la dimension environnementale (E) du cadre (ESG) propre à la finance durable. L’objectif était de produire un état des lieux des besoins autour de la finance durable, de comprendre le rôle des sciences de données dans les analyses et de produire des applications intelligentes pouvant contribuer à ce domaine. Pour atteindre ces objectifs, nous avons établi une revue de littérature des processus de notation d’entreprises, des cadres normatifs et de leurs indicateurs, du contexte de la transition au Québec, des réglementations futures autour de la divulgation environnementale, ainsi que des défis sectoriels. Nous avons également étudié les méthodes et les outils intelligents existants.
Par le fruit de ces connaissances et en alliant nos expertises intersectorielles, nous avons créé un modèle d’intelligence artificielle issu du traitement du langage naturel (NLP) pour automatiser à grande échelle la lecture et l’analyse des rapports des entreprises, sur leurs risques climatiques et selon les cadres de divulgation (TCFD, TPI). À partir de ce modèle, nous avons conçu un outil web d’aide à la décision pour l’analyse des divulgations de transition liées au carbone.
Ensuite, nous avons poursuivi notre recherche en expérimentant la capacité des modèles de langage de grande taille (LLM), comme ChatGPT, à évaluer en temps quasi réel les efforts (E) environnementaux d’une entreprise selon les questions du cadre TPI. Après ces expérimentations, nous avons conçu un second outil web d’aide à la décision dans le cadre des exigences ESG. Ce dernier modèle est entraîné par une méthodologie spécifique de prompt engineering dans le but d’encadrer sa recherche sémantique.
En plus de sa facilité d’utilisation, cet outil constitue une robuste aide à la décision, fiable et à faible coût. Il est bâti au moyen de technologies à la fine pointe de l’état de l’art et possède également l’agilité requise pour l’amélioration de ses performances.
La seconde phase du projet IA et finance durable vise à développer la dimension sociétale (S) des efforts ESG propres à la finance durable. Parmi les cadres existants, le cadre EDI pour Diversité, Équité et Inclusion (DEI en anglais pour, Diversity, Equity, and Inclusion) présente des avantages pour l’analyse sociétale des efforts ESG d’une entreprise. En effet, ce cadre vise à mesurer, entre autres, la présence de discrimination, le niveau de représentativité des groupes sous-représentés, l’égalité des chances ou encore, la présence de préjugés dans le but de favoriser un environnement de travail inclusif. Lorsque ces efforts sont mesurables, les initiatives EDI se révèlent être un véritable levier financier. Nous souhaitons donc produire un outil web d’aide à la décision pour l’analyse des divulgations EDI des entreprises basé sur les modèles mathématiques et les technologies d’IA, dans le cadre des exigences ESG.
La méthodologie s’articule autour de plusieurs axes principaux. Dans un premier temps, notre but consiste à agglomérer et harmoniser les données ESG et EDI pour une analyse cohérente et suffisamment représentative. Les données sont collectées à partir des rapports d’entreprises, des organismes de réglementation et des bases de données publiques. Puis les données sont standardisées, car elles sont souvent hétérogènes et les méthodes mathématiques nécessitent souvent un format très spécifique : cette uniformisation est une étape cruciale pour permettre à notre IA de traiter efficacement les informations. Puis nous transformons les informations textuelles en représentations numériques pour une analyse plus affinée. Cette étape de vectorisation facilite une analyse sémantique fine. Le modèle est ensuite affiné pour gérer des requêtes complexes et offrir une flexibilité maximale aux utilisateurs. L’intégration dans les LLM de type GPT représente un atout majeur en offrant des réponses en langage naturel et l’extension chatGPT propose un outil conversationnel très puissant. Associé à une base de données vectorielles, il peut répondre de manière extrêmement précise à des questions approfondies. Pour la vérification des faits, des mécanismes robustes sont instaurés pour assurer la véracité des informations fournies. Nous proposons donc une interface utilisateur intuitive pour analyser en profondeur les divulgations EDI, offrant une vision complète des efforts sociétaux des entreprises.
Par la suite, nous envisageons également d’étudier la dimension de gouvernance (G) du cadre financier (ESG) afin de produire un outil web complet d’analyse ESG, qui traite les trois grandes dimensions du cadre financier.
En somme, notre démarche est rigoureuse, innovante et centrée sur l’utilisateur. Chaque étape a été minutieusement élaborée pour répondre aux défis spécifiques posés par l’analyse des divulgations ESG. L’objectif de notre projet est de mettre l’IA au service de la finance durable, en offrant un outil d’analyse avancée des divulgations ESG. En conclusion, notre proposition rigoureuse et avant-gardiste est axée sur les besoins des utilisateurs et démontre notre positionnement en faveur de la finance durable au Canada.
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