Skip to content

Crest

Vous êtes ici :  Page d'accueil arrow Etudes doctorales arrow OFPR arrow Programme des enseignements

Séminaires par Dates

 Jan   Fév 12   Mars

DLMMJVS
   1  2  3  4
  5  6  7  8  91011
12131415161718
19202122232425
26272829 
Techies Resources Technology
Programme des enseignements de la Formation par la Recherche 2011-2012 Convertir en PDF Version imprimable Suggérer par mail
 
Ensae - Site Parisien
 
  • John ABOWD (Cornell University, US)
    The Micro-econometrics of Modeling Labor Markets Using Linked Employer-Employee Data
  • Alfred GALICHON (Ecole Polytechnique)
    Labour Market as a Matching Market : Theory and Estimation
  • Susumu IMAI (Queen's University, Department of Economics, Canada)
    Applied Bayesian Econometrics for Micro Data
  • Kerrie L. MENGERSEN (Mathematical Sciences, QUT, Brisbane, Australia)
    Applied Bayesian Statistical Modelling, with Applications in Environment and Health
  • Ivaylo D. PETEV (Stanford University, Department of Sociology, US)
    The Social Consequencs of the Recession : A Sociological Perspective
  • Alexander RAKHLIN (University of Pennsylvania, Department of Statistics, Philadelphia, US)
    From Statistical Learning to Learning in Games : A Minimax Approach
  • Christian P. ROBERT (Université Paris Dauphine et CREST-LS)
    Validation et Limitations (Statistiques) des Méthodes ABC (Approximative Bayesian Computations)
  • Mark WILSON (University of California at Berkeley, US)
    Methodology for Competence Assessment in Large-Scale Surveys : Measurement Models
 
CHAIRE AXA : ASSURANCE ET RISQUES MAJEURS
  • Stéphane CREPEY (Université d'Evry)
    Risque de Contrepartie
  • Christian GOURIEROUX (CREST-LFA et Université de Toronto, Canada)
    Risques Systémiques et Stress Tests
     
     
     
    Ensai - Site Rennais
     
  • Eric GAUTIER (CREST-LS)
    Problèmes Inverses et de Grande Dimension en Econométrie
  • Jian-Feng YAO (Hong Kong University, Department of Statistics and Actuarial Science)
    Statistique en Grande Dimension à l'aide des Matrices Aléatoires