Calibration

3 : Gestion des produits dérivés de crédit IV. Pricing du CDS : le modèle à intensité de défautNos travaux se sont orientés vers des modèles à intensité. Ces types de modèles ont pour but de décrire l'imminence du défaut tout en recherchant une calibration sur les données du marché.Le défaut y est décrit comme un processus de Poisson non-homogène (dans le cas fréquent) dont on cherchera à connaitre la distribution et dont l'intensité peut être aléatoire. Le défaut est décritpar un processus de Poisson

Référentiel arborescent des équipements et liste des éléments constitutifs (pièces de rechanges, consommables, articles) décrivant les sous composants d’un système. Attachez les guides de dépannage, les prescriptions de sécurité et les fiches de calibration à chaque équipement. Suivi de garanties des équipements et des réclamations. Gestion du mouvement des équipements et historique des mouvements par procédé et localisation. Planification d’arrêts des équipements par procédé, localisation et installation

evidence. GATE Working Paper, Ecully, France. Hyde, J. S., E. Fennema, and S. J. Lamon. 1990. Gender differences in mathematics performance: A meta-analysis. Psychological Bulletin 107: 139–155. Lichtenstein, S., B. Fischhoff, and L. Phillips. 1982. Calibration and probabilities: The state of the art to 1980. In Judgment under uncertainty: Heuristics and biases, edited by D. Kahneman, P. Slovic, and A. Tversky. Cambridge: Cambridge University Press. Niederle, M., C. Segal, and L. Vesterlund. 2008. How

J., “Heads I win, Tails it’s Chance: The Illusion of Control as a Function of the Sequence of Outcomes in a Purely Chance Task”, Journal of Personality and Social Psychology, 32, 1975, p. 951-955. Lichtenstein S., Fischhoff B., Phillips L. D., Calibration of Probability: The State of the Art to 1980, p. 306-334, Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases, CUP, 1982 Lichtenstein S., Slovic P., “Reversal of Preference between Bids and Choices in Gambling Decision”, Journal of Experimental Psychology

 Slovic and Tversky (1982), 48­68.   Kahneman, D., Slovic, P. and Tversky, A. (dir. de la publ.). (1982), Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases, Cambridge,  Cambridge University Press.  Lichtenstein, S., Fischoff, B. and Phillips, L. (1982), « Calibration of probabilities:  The state of the art to 1980 », in Kahneman, Slovic and Tversky (1982), 306­334.   Nisbett, R. and Ross, L. (1980), Human Inference: Strategies and Shortcomings of Social Judgment, Englewood Cliffs, Prentice­Hall.   Piattelli­Palmarini

analyses nécessiteront donc moins de personnes, ce qui va conduire à une baisse des effectifs et aussi à une réduction du coût des heures supplémentaires. Plusieurs avantages sont liés à l’utilisation de cet appareil. D’abord il permet une seul calibration des analyses, ce qui va conduit à une harmonisation des méthodes d’analyse de groupe. Ensuite, l’utilisation de cet appareil réduira les risques de pollution de l’environnement du fait de l’absence de produits chimiques. Il permet donc une meilleure

retenus. Ces comportements sont traduits en équations mathématiques tout en respectant à la fois la théorie économique de base, la logique du modèle et les simulations à effectuer. L’écriture numérique du modèle sous le logiciel GAMS, permet la calibration des paramètres du modèle et le choix des variables exogènes d’une manière à refléter l’économie marocaine à l’année de base. 4 1. Etablissement de la matrice de comptabilité sociale 1.1. Aperçu conceptuel La Matrice de Comptabilité Sociale

retenus. Ces comportements sont traduits en équations mathématiques tout en respectant à la fois la théorie économique de base, la logique du modèle et les simulations à effectuer. L’écriture numérique du modèle sous le logiciel GAMS, permet la calibration des paramètres du modèle et le choix des variables exogènes d’une manière à refléter l’économie marocaine à l’année de base. 4 1. Etablissement de la matrice de comptabilité sociale 1.1. Aperçu conceptuel La Matrice de Comptabilité Sociale (MCS)

ground statistics _________________ 53 4.4 Production and income patterns in the Jordan River Basin ___________________ 56 5 Results ____________________________________________________________ _ 61 5.1 Methodology: model specification, analysis, calibration and solution __________ 61 5.2 Empirical findings __________________________________________________ 62 5.3 Follow up _________________________________________________________ 63 References__________________________________________________ ___________

reconsidérer le nombre d’actions en portefeuille. Le Vega est important car il donne la dépendance du prix en la volatilité du sous-jacent qui est le paramètre difficile et primordial à calculer. Plus le Vega est grand, plus le risque d’erreur de calibration est grand. Le Theta mesure la diminution du prix de l’option au cours du temps. La dépendance des prix d’un Call et d’un Put sans dividendes en leurs paramètres sont les suivantes ∆ Θ V ega Call + − P ut − ? + + ρ Γ + + − +