M. Philippe de Peretti
Maître de conférences Econometrie
Sciences économiques
Intelligence Artificielle
Biographie en lien avec l'IA
Will appear soon
Formations menées en lien avec l'IA
M1 Économétrie - Statistiques (directeur)
Projets IA
(NS) Markov Decision Process and Decision Making in Finance / Agent modeling
Domaines d'expertise sur l'IA
- Algorithmes
Recherche
Direction(s) de thèse
-Co-directeur de thèse avec D. Guégan de Clément Goulet, -Co-Directeur de thèse avec H. Gatfaoui (IESEG) de Ayse Ertugrul. -Co-directeur de thèse avec Ch Chorro et E. Jay de Thibault Soler.
Thèmes de recherche
Econometrie ; séries temporelles ; risque systémique ; écono-physique ; finance
Responsabilités scientifiques
2014-2016 : Directeur pour Paris1 du projet européen (FP7) SYRTO 2016-2018 : Directeur de l'axe Risque Systémique du LabEx Réfi
Sujet de thèse
Fondements micro-économique de la monnaie : Implications théoriques et empiriques pour quatre domaines de l économie monétaireDirecteur de Thèse
Pr. Thierry Chauveau de VallatPublications
Liu, Y.-F., Andersen, J., Frolov, M. & P. de Peretti (2021) : Synchronization in human decision-making, Chaos, Solitons & Fractals, 143.
Chorro, C., Jay, E., Peretti (de), P., Ovarlez, J.-P. & T. Soler (2020) : Robust covariance matrix estimation and portfolio allocation: The case of non-homogenous assets. ICASSP 2020 - 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing.
Andersen J.,Peretti (de) P. (2020), Heuristics in experiments with infinitely large strategy spaces, Journal of Business Research,
Chorro, C., Jay, E., Ovarlez, J.-P., Pascal, F., Peretti (de), P., Terreaux, E., & T. Soler (2019) : Improving portfolios global performance using a cleaned and robust covariance matrix estimate, Soft Computing.
Gatfaoui, H. & P. de Peretti (2019) : Testing for chaoticity under noisy dynamics Using the Largest Lyapunov Exponent, Soft Computing.
Gatfaoui, H. & P. de Peretti (2019) : Flickering in Information Spreading Precedes Critical Transitions in Financial Markets, Nature : Scientific Reports 9, 5671.
Mattson, R. & P. de Peretti (2018) : Defining money using stochastic semi-nonparametric tests for weak separability: An empirical study on US data, Macroeconomic Dynamics 22, 1510-1534
Kaffel, R. & P. de Peretti (2015a) : Generalized runs tests to detect randomness in hedgefunds returns, Journal of Banking and Finance 50, 608-615.
Kaffel, R. & P. de Peretti (2015b) : Detecting performance persistence of hedge funds,Economic Modelling 47, 185-192.
Guégan, D. & P. de Peretti (2012) : An Omnibus test to detect time-heterogeneity in time series, Computational Statistics 28, 1225-1239.
Barnett, W.A. & P. de Peretti (2009) : Admissible clustering of aggregator components: A necessary and sufficient stochastic seminonparametric test for weak separability, Macroeconomic Dynamics 13, 317-334.
Jones, B. & P. de Peretti (2005a) : A comparison of two methods for testing the utilitymaximization hypothesis when quantity data are measured with error, MacroeconomicDynamics 9, 912-629.
Peretti (de), P. (2005b) : Testing the significance of the departures from utility maximization,Macroeconomic Dynamics 9, 372-397
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Peretti, (de), P, Vitting-Andersen, J. & Yi-Fang, L, (2017) : Onset of financial instability studied via agent-based models. In Systemic Risk Tomography: Signals, Measurement and Transmission Channels, M. Billio, L. Pelizzon & R. Savona eds, ISTE.
Peretti (de), P., & O. Tapiero (2014) : A GARCH analysis of Dark-Pools trades, 140-161, in Comment la régulation financière peut-elle sortir l'Europe de la crise ? ENA.
Peretti (de), P. (2007), Testing the significance of the departures from weak separability, in William A. Barnett, Apostolos Serletis (ed.) Functional Structure Inference (International Symposia in Economic Theory and Econometrics, Volume 18) Emerald Group Publishing Limited, 3 – 22.