Maitre de Conférences#
Sorbonne Université, anciennement UPMC, Paris 6 ou Jussieu
Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation, CNRS UMR 8001
Équipe Mathématiques financières et actuarielles, probabilités numériques
Campus Pierre et Marie Currie, Jussieu
Couloir 16/26, 2ème étage
Bureau 08
Tél: 01 44 27 72 22
Mail: vincent.lemaire@sorbonne-universite.fr
Recherche#
Participation à l’ANR DREAMeS
Numerical methods for decision: Dynamic pREferences And Multivariate riSks
Projet dirigé par: Anis Matoussi, Caroline Hillairet et Nabil Kazi Tani
Domaine: probabilités numériques, méthodes de Monte Carlo, multilevel Monte Carlo, algorithmes stochastiques
VL. Behavior of the Euler scheme with decreasing step in a degenerate situation. ESAIM Probab. Stat., 11:236–247, 2007. doi:10.1051/ps:2007018.
VL. An adaptive scheme for the approximation of dissipative systems. Stochastic Process. Appl., 117(10):1491–1518, 2007. doi:10.1016/j.spa.2007.02.004.
VL and Stéphane Menozzi. On some non asymptotic bounds for the Euler scheme. Electron. J. Probab., 15(53):1645–1681, 2010. doi:10.1214/EJP.v15-814.
VL and Gilles Pagès. Unconstrained recursive importance sampling. Ann. Appl. Probab., 20(3):1029–1067, 2010. doi:10.1214/09-AAP650.
Noufel Frikha and VL. Joint modelling of gas and electricity spot prices. Appl. Math. Finance, 20(1):69–93, 2013. doi:10.1080/1350486X.2012.658220.
CE Bréhier, PE Chaudru de Raynal, VL, F Panloup, and C Rey. Recent advances in various fields of numerical probability. ESAIM: Proceedings and Surveys, 51:272–292, 2015. doi:10.1051/proc/201551015.
VL, Gilles Pagès, and Fabien Panloup. Invariant measure of duplicated diffusions and application to Richardson-Romberg extrapolation. Ann. Inst. Henri Poincaré Probab. Stat., 51(4):1562–1596, 2015. doi:10.1214/13-AIHP591.
Daphné Giorgi, VL, and Gilles Pagès. Limit theorems for weighted and regular multilevel estimators. Monte Carlo Methods and Applications, 23(1):43–70, 2017. doi:10.1515/mcma-2017-0102.
VL and Gilles Pagès. Multilevel richardson–romberg extrapolation. Bernoulli, 23(4A):2643–2692, 2017. doi:10.3150/16-BEJ822.
VL, Michèle Thieullen, and Nicolas Thomas. Exact Simulation of the Jump Times of a Class of Piecewise Deterministic Markov Processes. Journal of Scientific Computing, 2017. doi:10.1007/s10915-017-0607-4.
Daphné Giorgi, VL, and Gilles Pagès. Weak error for nested Multilevel Monte Carlo. Methodology and Computing in Applied Probability, 2020. doi:10.1007/s11009-019-09751-3.
VL, Michèle Thieullen, and Nicolas Thomas. Thinning and Multilevel Monte Carlo for Piecewise Deterministic (Markov) Processes. Application to a stochastic Morris-Lecar model. to appear in "Advances in Applied Probability 52.1 (March 2020)", 2020. arXiv:1812.08431.
Jean-Michel Fayolle, VL, Thibaut Montes, and Gilles Pagès. Quantization-based Bermudan option pricing in the FX world. Journal of Computational Finance, 2021. doi:10.21314/JCF.2021.008.
VL, Thibaut Montes, and Gilles Pagès. New Weak Error bounds and expansions for Optimal Quantization. Journal of Computational and Applied Mathematics, 2020. doi:10.1016/j.cam.2019.112670.
Thibaut Montes VL and Gilles Pagès. Stationary heston model: calibration and pricing of exotics using product recursive quantization. Quantitative Finance, 22(4):611–629, 2022. doi:10.1080/14697688.2021.2023205.
Daphné Giorgi, Sarah Kaakai, and VL. Efficient simulation of individual-based population models: the R Package IBMPopSim. 2023. arXiv:2303.06183.
VL, Gilles Pagès, and Christian Yeo. Swing contract pricing: a parametric approach with adjoint automatic differentiation and neural networks. to appear. URL: https://www.aimsciences.org/article/doi/10.3934/fmf.2024007, arXiv:2306.03822.
Stanislas Strasman, Antonio Ocello, Claire Boyer, Sylvain Le Corff, and VL. An analysis of the noise schedule for score-based generative models. 2024. arXiv:2402.04650.
Enseignement#
Responsable du Master Ingénierie Mathématique
Co-responsable du Master IFMA, parcours du Master Ingénierie Mathématique
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Cours intensif python lien d’inscription et documents.
Cours-TP Monte Carlo
Cours Machine Learning pour le pricing et le hedging
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Cours Modèles Aléatoires: moodle
Projets Monte Carlo pour IFMA
M1 Mathématiques et applications
Probabilités numériques 4MA074, cours avec Sylvain Le Corff
Encadrement#
Thèse en cours:
Christian Yeo, avec Gilles Pagès et Asma Meziou, CIFRE chez ENGIE Gas & Oil Quantitative team
Mathieu Truc, avec Gilles Pagès et Alexandre Boumezoued et Adel Cherchali, CIFRE chez Milliman
Stanislas Strasman, avec Claire Boyer et Sylvain Le Corff
Thèse achevée:
Nicolas Thomas, avec Michèle Thieullen
Thibaut Montes, avec Gilles Pagès
Formation#
CNRS Formation: Introduction au machine learning et au deep learning avec Python, juin 2025, avec Tabea Rebafka et Daphné Giorgi
DU Financial Engineering avec Gilles Pagès, Idris Kharroubi et l’équipe du master Probabilité et Finance
Package#
Package R IBMPopSim avec Daphné Giorgi et Sarah Kaakai