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Chapitre 1. Les fondements paradigmatiques de la modélisation et de la théorie financière classique Section 1. Définition préalable des concepts d'utilité, d'investissement, de risque et de rentabilité 1.1. Le concept d'utilité 1.2. Le concept d'investissement 1.3. Le concept de risque 1.4. Le concept de rentabilité Section 2. L'hypothèse de rationalité des investisseurs Section 3. L'hypothèse de normalité des rentabilités des actifs financiers 3.1. Normalité et stationnarité des distributions de probabilité 3.2. Les différentes mesures de la rentabilité et leurs limites. 3.3. La normalité 3.4. Le skewness 3.5. La kurtosis 3.6. Skewness et Kurtosis des rentabilités de titres financiers : généralités 3.7. Les tests de normalité 3.8. La stationnarité 3.9. Les clusters de volatilité 3.10. Les évènements rares, les cygnes noirs et la VaR Section 4. L'efficience des marchés financiers 4.1. Fondements et définition de la théorie 4.2. Hypothèses 4.3. Les conséquences l'efficience sur les marchés financiers 4.4. Les tests de la théorie de l'efficience 4.5. Efficience des marchés financiers, et fonds d'investissements Chapitre 2. Les fondements paradigmatiques de la finance comportementale Section 1. La critique des axiomes sur la rationalité des agents Section 2. Les hypothèses de base de la finance comportementale 2.1. L'aversion à la perte 2.2. L'inscription environnementale de la décision 2.3. La rationalité limitée 2.4. L'inefficience informationnelle des marchés financiers Section 3. Les simplifications heuristiques et biais comportementaux 3.1. Les différents types de biais 3.2. Les biais cognitifs et simplifications heuristiques 3.3. Les biais émotionnels 3.4. Le bruit Chapitre 3. Les modèles de la finance comportementale Section 1. La théorie des perspectives de D. Kahneman et A. Tversky (1979) 1.1. Le concept de point de référence 1.2. L'aversion au risque 1.3. Formalisation de la théorie des perspectives 1.4. Les renversements de préférence 1.5. Les deux systèmes de pensée : Système 1 / Système 2 1.6. La Salience Theory of choice under risk 1.7. Application de la théorie des perspectives au niveau organisationnel Section 2. Autres théories comportementales alternatives à la théorie de l'utilité espérée 2.1. Théorie des perspectives cumulatives (TPC) / Théorie de l'utilité dépendant du rang 2.2. La théorie de l'utilité multiattribut de Keeney et Raiffa Chapitre 4. Les propositions de la finance comportementale Section 1. Les dimensions comportementales de la gouvernance 1.1. Les limites comportementales de l'approche par la valeur 1.2. La relation d'agence : l'approche par la psychologie sociale Section 2. Décisions financières et biais comportementaux 2.1. Décisions financières et biais des dirigeants 2.2. Les biais de l'investisseur Section 3. Valeur et évaluation en situation comportementale 3.1. La valeur mimétique 3.2. La valeur émotionnelle : l'exemple de l'entreprise familiale Chapitre 5. La finance de marché comportementale Section 1. Les biais de diversification des portefeuilles Section 2. La remise en cause de la théorie de l'efficience des marchés 2.1. Les biais classiques 2.2. Les bulles spéculatives 2.3. Efficience et horizon d'évaluation Section 3. La finance comportementale et les modèles d'évaluation 3.1. Le modèle de marché 3.2. Le CAPM (MEDAF) 3.3. L'APT 3.4. Les modèles d'évaluation des options Section 4. Les rationalités différentes et l'intégration des modèles à impact Section 5. L'utilisation volontaire de modèles imprécis et la finance comportementale Chapitre 6. La finance comportementale à l'ère de l'intelligence artificielle Section 1. Intelligence Artificielle (IA), Machine Learning (ML), et Deep Learning (DL) Section 2. L'IA à la conquête de l'industrie financière 2.1. Emergence et développement des FinTech 2.2. Le cas du Robo-advising 2.3. Attractivité et utilisation des services financiers basés sur l'IA Section 3. L'IA et les voies de renouvellement de la finance comportementale 3.1. De l'homo economicus au Robo economicus 3.2. L'utilisation de l'IA en finance et la question de l'éthique 3.3. L'IA en finance : une nouvelle forme d'asymétrie d'information QUIZ - La finance comportementale à l'ère de l'intelligence artificielle Mini cas. DataSmart : Finance comportementale, Big Data et Intelligence Artificielle Chapitre 7. Neurosciences et finance comportementale Section 1. Finance comportementale et finance expérimentale Section 2. La géographie du cerveau 2.1. Le cortex orbitofrontal 2.2. Le striatum et le pallidum 2.3. Les neurones du tronc cérébral 2.4. L'insula Section 3. Neurotransmetteurs et neuromodulateurs 3.1. La dopamine 3.2. L'ocytocine 3.3. La sérotonine 3.4. Le gaba 3.5. Les endorphines 3.6. La testostérone et le cortisol Section 4. Finance comportementale et psychanalyse Section 5. Le rôle du distracteur Section 6. Vers une nouvelle forme de fonction d'utilité

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