Calcul stochastique

mathématiques pour aborder les séries temporelles..............................................11 3.1 Variables aléatoires......................................................................................................... 11 3.2 Processus stochastiques...................................................................................................11 3.3 Stationnarité.................................................................................................................... 12 3.4 Quelques

3ème année: Gestion de portefeuille, Économétrie, Assurance Vie et Non-Vie, Finance Stochastique, Techniques Financieres, Dérivés de Crédit, Introduction au produits structurés, Data Mining, Régression, Bases de données. 2010-2011 Université Marne la Vallee5,5,216Enseignement Supérieur,Université,Université Marne la Vallee, M2 Mathématiques et Applications Parcours Finance (ex-DEA Lamberton) Calcul Stochastique (D. Lamberton), Méthodes de Monte-Carlo (B. Lapeyre), Modèle de Taux d’Intérêt (V.Bally)

Modélisation stochastique d’une épidémie SIR Manon Costa 4 octobre 2011 Table des matières 1 Le modèle SIR 1.1 Un bref historique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Construction de Sellke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Approximation du comportement au début de l’épidémie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 2 3 2 Extension sur un graphe 2.1 Le graphe des configurations . . . . .

Nous proposons une analyse détaillée des plus récents modèles de volatilité, qui sont fondés sur des concepts théoriques divers et parfois concurrents. Ils appartiennent soit à la famille de modèles GARCH, soit à la famille de modèles à volatilité stochastique, souvent empruntant des outils méthodologiques de la physique statistique. Nous comparons leurs propriétés et concluons sur leur utilité pratique et perspectives d’application. Dans le troisième essai (Chapitre 4), la volatilité d’un indice boursier

D’IVOIRE Union-Discipline-Travail MINISTRE D’ETAT MINISTRE DU PLAN ET DU DEVELOPPEMENT ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE STATISTIQUE ET D’ECONOMIE APPLIQUEE ANALYSE CONJONCTURELLE Prévision des cours du pétrole à l’aide des modèles à volatilité stochastique ANDRIANAVALONA TANTELY HOBY HASINA BA MAMADOU DIANG Elèves Ingénieur Statisticien Economiste Sous la direction de Prof Loesse J. ESSO MAI 2013 Table des matières Résumé ....................................................................

plus tard la réflexion scientifique engendrée par ces travaux donnera naissance à la théorie de chaos. La théorie du chaos s'applique aux systèmes dynamiques. Parmi ces systèmes, on retrouve bien sûr une bonne partie des systèmes dynamiques courants (calcul de trajectoires : d'un élément mobile, d'une planète, etc...) ; mais on y retrouve aussi l'évolution des populations, des automates cellulaires, la météorologie et bien d'autres. En terme général, on dit d'un système qu'il est chaotique s'il est régi

caractérisée par les pi,j = P(Xn+1 = j|Xn = i), appelées probabilité de transition de l’état i à l’état j si la chaîne est homogène, ou plus (n) généralement pi,j = P(Xn+1 = j|Xn = i). Définition 5. Une matrice P = (pi,j , i, j ∈ I) est une matrice stochastique, ou matrice de transition, si chaque ligne pi = (pi,j , j ∈ I) est une distribution de probabilité. Pour tout i, j ∈ E pi,j peut alors s’interpréter comme la probabilité d’aller à l’état j sachant qu’on se trouve à l’état i à l’instant d’avant

8118, Oasis, Casablanca, Maroc *khadija.eddoug@gmail.com,** lissan1@yahoo.com Résumé— Dans cet article nous abordons la problématique de pilotage de flux dans une chaîne logistique de distribution multi niveau (CLDMN) dans un environnement stochastique. Ce travail vise à la mise en œuvre des solutions de gestion de flux de livraison, de réapprovisionnement, d’allocation des stocks et de transbordement pour une optimisation combinée des coûts de stocks et transport. La méthodologie adoptée

Considérons maintenant un univers incertain. Une obligation à revenus fixes est caractérisée par : sa valeur nominale ( montant inscrit sur le titre), son taux facial (également inscrit sur le titre), ces deux termes servant de base pour le calcul des revenus versés ou coupons, son prix d’émission ou sa cotation en bourse (si elle est acquise après son émission), sa durée de vie ou sa maturité (période courant de la date d’acquisition à la date de remboursement), sa valeur de remboursement

assurant que les informations seront transmises avec une certaine qualité de service (avec un taux de perte prédéterminé). Du fait que les systèmes sont de plus en plus nombreux, pourtant, il est absolument important, pour une configuration donnée, de calculer les indices de performances, afin de vérifier leur conformité avec le cahier des charges. En effet, un système sous-dimensionné n’est pas utilisable et inversement un système surdimensionné entraînera un gaspillage d’argent inutile. En exploitation