Calcul stochastique

et a fortiori la blogosphère. La question que je me pose, c'est de déterminer la responsabilité des mathématiques dans cette crise : en effet, les formules des produits financiers complexes qui déterminent leur niveau de risque sont le fruit de calculs mathématiques complexes. [pic][pic][pic][pic][pic]Et si, sur le fond, c'était les formules mathématiques qui avaient induit en erreur les premières les financiers ? Je ne pense pas que les grands acteurs du Crédit, tant sur les marchés nationaux

la puissance de calcul et l’intégration de la simulation au sein d’autres applications Méthodes de simulation Il existe plusieurs façons de classifier les simulations • Statique ou dynamique Notion d’évolution au cours du temps • Stochastique ou déterministe Notion d’aléatoire • A événements discrets ou continue Equations différentielles vs. logique événementielle Exemples d’outils et méthodes : • Runge-Kutta résolution d’équations différentielles • Monte-Carlo calcul de valeurs numériques

Égyptiens, qui avaient besoin de redistribuer les terres après chaque crue du Nil, ont inventé les premiers calculs de surface. Si les quadrilatères et les triangles ne leur posaient aucun problème, les surfaces limitées par des courbes, et en particulier les cercles, étaient obtenues en les assimilant à une combinaison des figures précédentes. Les scribes, qui utilisaient un système de calcul relativement simple et efficace pour obtenir des valeurs approchées de fractions, remplaçaient les cercles par

praticiennes est ce qu’on appel la méthode MACD1. Bougies Japonaises 2 : Bougie blanc et noire qui fait référence par rapport aux fluctuations haussières et baissières, à coté des moyens mobiles d’autres indicateurs sont utilisé Ex du RSI3, il se calcule de la manière suivante : 0≤RSI≤1 Le RSI est toujours comprit entre 0 et 1, Quand ya beaucoup de baisse il est proche de 0 et quand ya des hausse il est proche de 1. On peut élaborer diverses recommandations. Bandes de Bollinger :

barri`eres UI La diffusion implicite de Dupire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6.1 Les entr´ees du probl`emes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6.2 Une ´etude directe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6.3 Calcul de la fonction de volatilit´e : l’EDP forward . . . . . . . 4.6.4 Diffusion implicite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6.5 Le vrai probl`eme de calibration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

barri`res UI ` e e La diffusion implicite de Dupire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6.1 Les entr´es du probl`mes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e e 4.6.2 Une ´tude directe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 4.6.3 Calcul de la fonction de volatilit´ : l’EDP forward . . . . . . . e 4.6.4 Diffusion implicite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6.5 Le vrai probl`me de calibration . . . . . . . . . . . . . . . . . . e . . . . . . . . . . . . . . . . .

la forme : Yt=a+bxt+ut, t∈[1,n] Les hypothèses de ce modèle sont : H1 : le modèle est linéaire en xt (ou de n’importe quelles transformations de ce dernier) H2 : les valeurs xt sont observées sans erreur et donc sont non-aléatoires ou non-stochastiques H3 : l’espérance mathématique du terme d’erreur est Eut=0,∀t (si E (ut) ≠ 0 alors ut aurait une composante systématique qui aurait dû être incluse dans la partie non aléatoire du modèle. H4 : Eut2= σu2, ∀t autrement dit la variance de l’erreur

des marchés : Marchés des capitaux, Gestion des risques, Gestion de portefeuille, Mathématiques financières.  Mathématiques: Probabilité & Statistique, Méthodes numériques avancées (éléments finis-différences finies), Optimisation, Calcul scientifique, Calcul stochastique, Analyse des données, Analyse combinatoire.  Economie : Macroéconomie, Microéconomie, Marché publique, Comptabilité générale & analytique, Marketing, Gestion d’entreprise, Gestion et analyse de projets, Gestion des ressources humaines

1. Parole et technologies vocales - Introduction au traitement numérique du signal - Du signal de parole aux technologies vocales - Modélisation stochastique d'objets sonores (parole et sons) 1 Introduction au traitement numérique du signal 2 Bibliographie Cours ENSIMAG de Jim Crowley – http://www-prima.imag.fr/Prima/Homepages/jlc/Courses/Courses.html DSP First, A Multimedia Approach, J.H. McClellan, R. W. Schafer, M.A. Yoder Traitement numérique des signaux, M. Kunt, Presses

tester la cointégration en prenant en compte les éventuelles relations inter-individuelles apparaît comme la plus séduisante dans de nombreuses problématiques économiques. Une telle approche permettrait en effet par exemple de définir des tendances stochastiques au niveau international, régional, etc., suivant le panel considéré. Malheureusement, une telle approche en système “complet” n’est possible sur le plan technique que pour des panels de dimension individuelle relativement modérée. Par exemple,