Thomas Pernet

data scientist

Paris, France

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Compétences (6)

Thomas en quelques mots

Je suis doctorant en économie internationale, passioné par l'analyse de donnée, le machine learning et l'intelligence artificielle.

Je peux intervenir sur la plupart des problématiques data sciences et les résoudre en utilisant les techniques associées.

Avant chaque projet, je cherche à comprendre et cerner la problématique pour mettre en place la réponse la plus appropriée.

Expériences

septembre 2017 - novembre 2017 | Paris, France

Banque & assurances

Hedge fund

Volatility Forecasting with GARCH family model

• Use GARCH model to convert the market index FCHI (CAC 40) into a robust volatility forecast
• Estimating a GARCH model on data displaying a structural break yields a non-stationary estimated model and implies poor prediction => Markov-Switching GARCH model. These models can quickly adapt to variation in the unconditional volatility level.
• MSGARCH models are estimated with the Maximum Likelihood technique and an appropriate Markov Chain Monte Carlo (MCMC) procedure.
• Each GARCH model is estimated over 3 separate conditionals distributions, which are the Student-t distribution, skewed version of the Normal and Student-t distribution
février 2018 - Aujourd'hui | Shanghai, Chine

Divertissements & loisirs

Entertainment company

Freelance

• Design a model to forecast the demand for the launch of a new product: theme park
• Build a customized Bass Model to forecast new product
o Model the customer behavior through similar product
o Develop a sentiment analysis to evaluate the behaviors of the imitators' customers
o Use the Bayesian technique to forecast demand in an environment with little or no data

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