Buse variable

Les faiseurs de marché cotent de plus en plus les options en termes de leur volatilité implicite. C’est là une façon de réhabiliter le modèle de Black et Scholes qui suppose que la volatilité du sous-jacent est constante alors qu’elle est hautement variable. Cet article, qui se veut très empirique, propose d’abord une simulation en langage Visual Basic de la volatilité stochastique dont le but est de calculer le prix d’une option dont le sous-jacent est une obligation à coupon zéro. Nous comparons le

trésorerie pour déterminer la viabilité d’un projet d’usine ; • prévision des bénéfices nets par action pour évaluer la cherté d’une action ; • prévision des taux d’intérêt pour le choix d’un mode de financement : dette à taux fixe contre dette à taux variable ; • prévision du cours d’une action pour la mise en place d’une stratégie de trading. Au niveau macro-économique, les prix des actifs financiers sont donc fonctions des anticipations des agents qui participent à leurs marchés : • le prix d’une

dans la partie I une version édulcorée d’un résultat récent sur les lois de Benford obtenu par Nicolas Gauvrit et Jean-Paul Delahaye. On propose de l’appliquer ensuite afin d’obtenir des résultats sur les lois limites de variables aléatoires de Pareto. 9) (a) Le changement de variable est généralement correctement effectué. (b) Si l’inégalité de gauche s’obtient sans trop de difficultés, celle de droite est un peu plus délicate, ce qui a échappé à de nombreux candidats. Partie I. Cette partie demandait

* Deux grands types de variables * Variables quantitatives : qui expriment des grandeurs quantifiables, mesurables à l’aide d’une unité * Variables qualitatives : grandeurs non quantifiables ne peuvent pas s’exprimer en unité. Leur modalités marques des différences qui ne sont pas numériques (diplôme, sexe) * La nature des variables conditionne le type de méthode d’analyse utilisable 3) la notion de variable * Relation de causalité : une variable indépendante X (ou explicative)

| |La limite d’une fonction composée ; | |Un changement de variable ; | |La transformation d’écriture ; | |Les limites fondamentales :

EXERCICE 1 : Partie A : CORRECTION DU 2009 nelle calédonie 1°) Il s’agit d’une succession de 20 expériences aléatoires identiques et indépendantes les une des autres. Chacune aboutissant à deux issues contraires : « le véhicule est défectueux » avec p= 0.2 et son contraire dont la probabilité est q=0.8. X suit donc une loi binomiale de paramètres 20 et 0.2. 2°) P(X=1) = 0.2 0.8 = 0.0576 3°) Au plus un véhicule signifie que un véhicule ou zéro sont défectueux . P(X=0) + P(X=1) = 0.2 0.8 + 0

méthode statistique 1.1. Les concepts de base 1.2. Les différents types de caractères et de variables statistiques 1.3. Rappels de notion mathématique. Chap. 2. Les distributions statistiques à un caractère. 2.1. Présentation générale 2.2. Les distributions à caractère qualitatif 2.3. Les distributions à caractère quantitatif 2.3.1. Les variables statistiques discrets. 2.3.2. Les variables statistiques continues. 2.3.3. L’utilisation des diagrammes semi-logarithmiques. Chap

le type de réaction, la nature du précipité, la technique est-elle qualitative ou quantitative) C. Présenter les résultats 1. Figures • • • • • • • • Tracer des courbes si en abscisse vous avez une variable quantitative (le temps, la luminosité, etc..) et des histogrammes si c’est une variable qualitative (jour/nuit). Evitez les tableaux avec plein de chiffres si possible. Les graduations des axes doivent être simples (de 10 en 10 et non laissées au choix d’Excel, quitte à les faire à la main)

probabilité de la variable aléatoire X qui représente le nombre d’épreuves n nécessaires à l’obtention de k succès, avec une probabilité de succès égale à p et une probabilité d’échec égale à q = 1-p. Pour faciliter l’explication de cette loi, prenons un exemple simple. A pile ou face, nous décidons d’obtenir exactement k fois pile et d’arrêter uniquement une fois que ce nombre sera atteint. Le nombre X de lancer nécessaire est une variable aléatoire et cette variable suit une distribution

part, grâce à leurs structures graphiques, les RBs offrent un outil naturel pour représenter les dépendances entre les différentes variables d’un système donné. D’autre part, en exploitant les indépendances conditionnelles entre les variables, ils introduisent une certaine modularité dans les systèmes complexes. Nous modélisons les dépendances entre les nœuds (variables aléatoires) en créant des interactions entre deux réseaux : un HMM-horizontal et un HMM-vertical. Le réseau HMMvertical (resp. HMM-horizontal)