L’Algérien Yassine Aït Sahalia remporte le Prix des Génies Arabes
Awras, Algérie
30 décembre 2024
Le professeur algérien Yassine Aït Sahalia a été couronné par le Prix des Génies Arabes 2024 dans la catégorie économie.
Professeur de finance et d’économie à l’Université de Princeton aux États-Unis, Yassine Aït Sahalia a apporté plusieurs contributions au développement de théories et de méthodologies d’analyse des marchés financiers et de planification économique.
Le vice-président des Émirats arabes unis, le Cheikh Mohammed ben Rachid Al Maktoum, a félicité le professeur algérien.
Il a déclaré que Yassine Aït Sahalia avait conçu des outils innovants pour analyser les fluctuations des marchés et prévoir leurs tendances futures.
Il a ajouté : « Nous félicitons le professeur Yassine Aït Sahalia pour cette distinction méritée. Ses innovations ont contribué à améliorer l’efficacité de la planification financière et économique et sont devenues une référence pour de nombreuses institutions à travers le monde. Nous sommes fiers de tous les génies arabes qui nous inspirent par leurs créations. »
Yassine Aït Sahalia a conçu un indicateur à haute fréquence pour analyser les marchés financiers. Ses recherches ont amélioré l’évaluation des risques économiques et soutenu la prise de décisions stratégiques en matière de planification financière au niveau gouvernemental et institutionnel.
Le professeur a publié de nombreuses recherches dans le domaine économique, parmi lesquelles l’étude « Deux indicateurs : Estimation de la volatilité intégrée à partir de données à haute fréquence » est l’une des plus citées dans les thèses de master et de doctorat.
Dans cette étude, il aborde les défis posés par la structure complexe et intense des marchés financiers et économiques lors de l’évaluation de la volatilité des rendements à haute fréquence.
Le lauréat du Prix des Génies Arabes propose un cadre méthodologique permettant de réaliser des estimations à l’aide de deux indicateurs parallèles et d’utiliser de manière optimale les données détaillées pour concilier les modèles continus et les échantillons discrets, améliorant ainsi la précision des prévisions, indépendamment de la densité des mouvements du marché.