Chaine De Markov

Economie de la Firme et des Marchés », Université de FrancheComté 7 Activités de recherche Thèmes de recherche • Statistique et économétrie spatiales ¦ Statistique spatiale exploratoire : analyse exploratoire des données spatiales, chaînes de Markov spatiale, krigeage, systèmes d’information géographique ¦ Estimation et inférence en économétrie spatiale : modèles en coupe transversale et en panel, endogénéité dans les modèles spatiaux, simulations, méthodes de filtrage ¦ Réseaux spatiaux

système est alors une chaîne de Markov d’ordre 1 si l’état du processus à un instant t ne dépend que de l’état précédent. En finance, dans une chaîne de Markov d’ordre 1, l’état futur (n+1) ne dépend que de l’état précédent et de l’époque n, c'est-à-dire que pour l’évolution future tout le passé est résumé dans l’état présent. L’historique de sa variable aléatoire et sa méthode d’évaluation sont sans importance. Le cours des actions suivent généralement le processus de Markov. En effet, lorsqu’on

consommateur a dans sa propre évaluation d’une marque. 2. Les modèles intégrateurs de choix du point de vente et du produit Les premiers travaux concernant le choix du point de vente s’inspirent largement des travaux liés aux choix de marques : processus de Markov et modèle d’apprentissage. Par ailleurs, les modèles généraux de Howard et Sheth, d’Engel, Kollat et Blakwell ainsi que les modèles multi-attributs, intègrent le processus de choix d’un point de vente et d’un produit. Toutefois, ces modèles manquent

502 GI THESE présentée par Faicel Hnaien tel-00784217, version 1 - 4 Feb 2013 Pour obtenir le grade de Docteur de l’Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Étienne Spécialité : Génie industriel Gestion des stocks dans des chaînes logistiques face aux aléas des délais d’approvisionnements Soutenance prévue à l’Ecole des Mines de Saint Etienne le 08/12/2008 Membres du jury Rapporteurs : Marie Claude Portmann Jean-Pierre Campagne Professeur, Ecole des Mines de

des laboratoires publics ou priv´es. N° d’ordre : 502 GI THESE présentée par Faicel Hnaien Pour obtenir le grade de Docteur de l’Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Étienne Spécialité : Génie industriel Gestion des stocks dans des chaînes logistiques face aux aléas des délais d’approvisionnements Soutenance prévue à l’Ecole des Mines de Saint Etienne le 08/12/2008 Membres du jury Rapporteurs : Marie Claude Portmann Jean-Pierre Campagne Professeur, Ecole des Mines de Nancy Professeur

6.3.1 Loi de Bernouilli . . . . . . . 6.3.2 Loi uniforme . . . . . . . . . 6.3.3 Loi de Poisson . . . . . . . . 6.3.4 Loi exponentielle . . . . . . . 6.4 Modèles stochastiques . . . . . . . . 6.4.1 Processus stochastiques . . . 6.4.2 Chaînes de Markov . . . . . . 6.5 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

(1965) simplex maximization technique which does not require derivatives. Derivatives are, however, needed to obtain the standard errors of the parameters. To obtain standard errors we have resorted to a Metropolis et al. (1953)–Hastings (1970) Markov Chain Monte Carlo technique (as implemented by Tierney, 1994) to draw a sample from the posterior distribution of the model and use the estimated standard errors of the parameter draws to gain an appreciation of the curvature of the log-likelihood around

2001. J.G. MacKinnon, "Numerical distribution functions for unit root and cointegration tests", 1996, Journal of Applied Econometrics, 11, 601-618 Rynkiewicz J., « Modèles hybrides intégrant des réseaux de neurones artificiels à des modèles de chaînes de Markov cachées : application à la prédiction de séries temporelles » Thèse de doctorat, Université Paris 1 Panthéon Sorbonne, 2000. 24 Rynkiewicz J., « Manuel de Regress et quelques autres programmes » Publication du SAMMOS, Université Paris

stochastique. Université de Rennes 1. [3] Caumel, Y. (2011). Probabilites et processus stochastique. Edition Springer. [4] Foata, D. & Fuchs, A. (2004). Processus stochastique : Processus de Poisson, chaîne de Markov et martingales. Edition Dunod. [5] Francois, O. Vecteur aléatoires chaînes de markov. Notes de cours. [6] Go¤ard, P. O. (2018). Processus de poisson. Université de Lyon 1. [7] Lebarbier, E. & Robin, S. (2007). Processus de Poisson processus de Naissances et Mort. [8] Lefebver, M.

sur une seule ann´e calendaire, ce qui entraˆ une sur calibration du risque de e ıne r´serves, plus particuli`rement sur les branches longues. e e L’objet de ce m´moire est d’adapter les m´thodes de provisionnement classiques comme e e la m´thode de Chain Ladder, de Bornhuetter-Ferguson ou du bootstrap pour mesurer e le risque ` un an. Il sera pr´sent´ dans ce m´moire chacune de ces m´thodes en d´tail a e e e e e dans leur version classique avec une vision du risque ` l’ultime (long terme) et dans a