Cours Probabilités

trouves les douze devoirs qui vont évaluer tes connaissances sur les séquences 1 à 12 : tu as un devoir à rendre à la fin de chaque séquence. Comment bien préparer un devoir ? Avant de commencer un devoir, assure-toi que tu as bien compris et retenu le cours et que tu as fait les exercices autocorrectifs. Comment rédiger un devoir ? - Pour chaque devoir, sur la première copie double que tu utilises, tu devras coller en haut à droite ton étiquette « code à barres » correspondant au numéro du devoir, puis

il faut prévoir les rentabilités possibles et leur affecter des probabilités. Le rendement attendu correspond à la moyenne des valeurs possibles, c’est-à-dire la somme de leurs valeurs pondérées par leur probabilité d’occurrence. M. BENALI Modèle de Markowitz 7 Exemple 1 : Calcul du rendement attendu Les rendements possibles des titres A et B sont : Événements Rendements possibles de A Rendements possibles de B Probabilités d’occurrence Croissance 60 % Stabilité 15 % Récession

réalisation de cette tâche, nous avons choisi d’appliquer deux modèles de gestion de risque : CreditMetrics et CreditRisk+ tout en faisant appel aux outils informatiques : SPSS, SGBD Access et EXCEL. Mots clés : risque de crédit, la perte, la probabilité de défaut, rating, la VaR, CreditMetrics, CreditRisk+, Bâle II. Citation « BETTER RISK MEASUREMENT, BETTER RISK MANAGEMENT » Projet de fin d’étude -2- Rapport Table des matières Tables des matières : Remerciement : ....

judiciaire au sens de « ce qui est vrai », à savoir ce dont on peut rapporter la preuve. La diversité des interprétations du mot a engendré par le passé et jusqu'à maintenant bien des controverses. Les réflexions de penseurs et de philosophes au cours des siècles constituent autant d'écoles différentes. Le mot réalité (du latin res, la chose) désigne le caractère de ce qui existe effectivement, par opposition à ce qui est imaginé, rêvé ou fictif[1]. Les questions que posent ce concept sont fondamentales

cette taille. 1. Définitions La marge d’erreur acceptée : elle correspond à la fourchette de précision avec laquelle seront présentés les résultats. On l’appelle aussi l’intervalle de confiance. Le seuil de risque : elle correspond à la probabilité qu’a le résultat réel de bien se situer dans la fourchette annoncée. Il représente en fait le degré de fiabilité de l’échantillon. Des calculs ont été réalisés pour obtenir des valeurs de ce seuil de risque. Par tradition, on accepte un risque

Prof : Baklouti Hédi Cours : « Dénombrement » Avril 12 I / 1/Notation factorielle  Définition  Soit[pic], on note par n ! et on lit factorielle n l’entier strictement positif . [pic]. Ex : [pic] ;[pic] ; [pic]  etc… On convient de noter[pic]. [pic], [pic] [pic] [pic] [pic]. 2/Notation [pic] : Définition  Soit [pic] et [pic] ; 1[pic], on pose par définition :

= i n−1 , . . . , X 1 = i 1 , X 0 = i 0 ) = P(X n+1 = j | X n = i ) pour tout n ∈ N, pour tout état j et pour toute suite d’états i 0 , i 1 , . . . i n−1 , i , pour lesquels la probabilité conditionnelle a un sens, c.-à-d. tels que P(X n = i , X n−1 = i n−1 , . . . , X 1 = i 1 , X 0 = i 0 ) > 0. ) Si en plus la probabilité P(X n+1 = j | X n = i ) ne dépend pas de n, c.-à-d. si ∀n ∈ N, P(X n+1 = j | X n = i ) = P(X 1 = j | X 0 = i ) on dit que la chaîne de Markov est homogène. La propriété de Markov

Entropie ´ ˆ ´ Jerome Aze ´ Universite Paris 11 / LRI-CNRS 2009-2010 ´ ˆ ´ Jerome Aze (LRI-CNRS) Cours DataMining 2009-2010 1 / 10 Entropie Principe Plan 1 Entropie Principe ´ ˆ ´ Jerome Aze (LRI-CNRS) Cours DataMining 2009-2010 2 / 10 Entropie Principe Principe de base de l’entropie Mesure de l’information ´ Objectif : mesurer la quantite d’information utile ´ Exemple (extrait de wikipedia) ´ ´ ` Soit N boˆtes numerotees de 1 a N ı ´ Un individu

crédit vise également à apprécier la perte inattendue, celle-ci devant être couverte par les fonds propres. La perte attendue en cas de défaut (EL - expected loss) correspond au montant exposé au défaut (EAD - exposure at default) affecté de la probabilité de défaut (PD -probability of défault) et du taux de perte en cas de défaut (LGD - loss given défault) : EL = EAD x PC x LGD La perte étant aléatoire, il convient d'estimer non seulement la perte moyenne attendue (Expected loss), mais aussi la

semaines de stage en milieu professionnel doivent nous faire découvrir le monde du travail comme il est et de renforcer notre apprentissage théorique et pratique que nous apprenons au court de notre formation. Toutes ces périodes complètent nos cours et peuvent engendré une future embauche ou une formation pour un BTS. Le stage peut nous servir aussi d'apprendre ou de mieux montrer comment procède et s'organise une entreprise avec ces contraintes et ces normes de sécurité collective ou individuelle