Calcul stochastique

l’évaluation aux spécificités de l’innovation ? Mots clés : Innovation, méthodes d’évaluation de projets, capital investissement, capital risque, gestion de projets, risque projet, stratégie de développement, analyse financière, modélisation stochastique, options réelles. STRATEGIE ET EVALUATION DE PROJETS D’INNOVATION Mémoire Master Finance FROSSARD Maxime Sommaire détaillé Introduction .............................................................................................

1307 Revue économique — vol. 54, N° 6, novembre 2003, p. 1307-1334 Calcul d’un coût économiquement acceptable pour la mise en pratique du principe de précaution Robert Kast* Le principe de précaution, pour être appliqué, nécessite que les mesures à mettre en oeuvre soient proportionnées. La mesure de risque en présence d’incertitudes scientifiques, l’évaluation collective de dommages possibles, la prise en compte de la dynamique des décisions, des flexibilités et des irréversibilités sont

principalement utilisées : • La méthode numérique qui repose sur le calcul algébrique. • La méthode chartiste qui repose sur l'analyse de graphiques (charts en anglais). La méthode numérique Les méthodes numériques sont fréquemment utilisées en complément de la méthode chartiste. Elles servent en effet à confirmer (ou infirmer) les tendances « dessinées ». Il existe essentiellement 2 types de calculs : • Les moyennes mobiles qui permettent d'atténuer les fluctuations

physique des march´s . . . . e 3.2.2 Les risques et leur minimisation 4 Rappels sur les processus al´atoires et premi`res applications en e e finance 4.1 Danger de l’´valuation par actualisation de l’esp´rance des flux futurs e e 4.2 Processus stochastiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1 G´n´ralit´s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e e e 4.2.2 Comparaisons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Introduction aux math´matiques financi`res

Process), avant le lancement de chaque nouveau produit ou nouvelle garantie. Le PAP assure la rentabilité et la maîtrise suffisante des risques à l’aide de modélisations stochastiques,  le calcul du « Capital Économique » qui est le capital nécessaire à l’assureur pour garantir le paiement des prestations dans plus de 99,5% des cas ( calcul du SCR),  L’allocation stratégique des actifs sous contrainte des passifs (cash-flows + garanties financières),  Validation de la politique de provisionnement

sauts.................................................................................................... 6 Modèles à Volatilités Locale...................................................................................... 6 Modèles à volatilité Stochastique............................................................................... 7 Modèles de taux.......................................................................................................... 7 Les produits mono sous-jacent.........

frontière d'efficacité 112.1.2.1. Frontière déterministe et non paramétrique 122.1.2.1.1. Le modèle CRS (Constant Returns Scale) 132.1.2.1.2. Le modèle VRS (Variable Returns Scale) 142.1.2.2. Frontière déterministe et paramétrique 142.1.2.3. Frontière stochastique 152.1.3. Modélisation des facteurs d'inefficacité 172.2. Facteurs de blocage de la production rizicole : 17Chapitre III : METHODOLOGIE ET MILIEU D'ETUDE 213.1. Méthodologie 223.1.1. La recherche documentaire 223.1.2. L'enquête sur le terrain 223

Gabriel Stoltz Introduction au Calcul Scientifique 11 septembre 2012 Ecoles des Mines - Tronc commun - 2ème année Avant-propos Un ordinateur donne toujours un résultat numérique, mais est-ce le bon ? Ce cours est, comme son titre l’indique, une introduction au calcul scientifique. Son premier objectif est donc déjà de définir ou au moins de donner une idée de ce qu’est le calcul scientifique, si possible par des exemples précis afin de plus marquer les esprits ; et également de présenter

.......................... 32 Tail facteur .................................................................................................................................................. 33 2 PARTIE II – INTRODUCTION AUX METHODES STOCHASTIQUES ................................................... 34 INTRODUCTION ................................................................................................................................................. 34 ESTIMATION, PREDICTION : EXEMPLE

Cachan - Laboratoire de Spécification et Vérification 1er juin - 16 juillet 2004 2 TABLE DES MATIÈRES Table des matières 1 Présentation du problème 1.1 Processus de décision markovien . . . . . . . . 1.2 Le problème du plus court chemin stochastique 1.3 Algorithme d’Israeli et Jalfon . . . . . . . . . . 1.4 PRISM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 3 3 3 4 4 4 5 5 6 6 7 7 7 8 8 2 Programme réalisé 2.1 Rapport entre