Les Probabilités

Plan Réponse au Risque Projet (P2RP) 4. Tableau d’analyse des impacts risques Barème de probabilité d’apparition Peu probable 1 Assez peu probable 2 Assez probable 3 Très probable 4 Barème d’impacts sur les objectifs Peu d’impacts 1 Assez peu d’impacts 2 Assez d’impacts 3 Beaucoup d’impacts 4 Tableau des Facteurs de risques Nom du risque ……… Descriptif de(s) cause(s) ……… Niveau de probabilité d’apparition … Niveau d’impacts sur les objectifs … Effets collatéraux probables ……… ………

|[pic][pic][pic][pic][pic][pic]2.2. Approche Notations Internes (Internal Ratings Based) | |Selon cette approche, entrant en vigueur à partir du 1er janvier 2007, la banque utilise ses ratings internes et estime la probabilité| |de défaut correspondant à chaque emprunteur. Les régulateurs fournissent toutes les autres informations permettant de calculer le | |niveau de capital réglementaire requis (taux de recouvrement standard, maturité standard...).

html September 19, 2003 2 Contents 1 Rappels 1.1 Statistique descriptive . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Statistique descriptive univari´e . . . . . . . . e 1.1.2 Statistique descriptive bivari´e . . . . . . . . e 1.2 Rappels de probabilit´ . . . . . . . . . . . . . . . . . e 1.2.1 Espace probabilisable, espace probabilis´ . . . e 1.2.2 Variables al´atoires . . . . . . . . . . . . . . . e 1.2.3 Ind´pendance . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 1.3 Notions de convergence de v.a .

crédit vise également à apprécier la perte inattendue, celle-ci devant être couverte par les fonds propres. La perte attendue en cas de défaut (EL - expected loss) correspond au montant exposé au défaut (EAD - exposure at default) affecté de la probabilité de défaut (PD -probability of défault) et du taux de perte en cas de défaut (LGD - loss given défault) : EL = EAD x PC x LGD La perte étant aléatoire, il convient d'estimer non seulement la perte moyenne attendue (Expected loss), mais aussi la

Comprendre et appliquer les notions de fonctions et de plan cartésien. Comprendre, appliquer et interpréter les notions de statistique descriptive. Construire et interpréter des tableaux et des graphiques. Comprendre et appliquer les notions de probabilités et d'échantillonnage. Relier les notions acquises aux applications des divers champs de l'administration, dont la finance. Contenu Le manuel du cours est divisé en six modules qui traitent, chacun, d'un certain nombre de sujets. Voici la liste

a des probabilités équivalentes pour chacune des possibilités, l’application de lois de logique conduit à des contradictions. Exemple : Quelle est la probabilité de trouver une forme de vie sur Mars ? L’application du principe d’indifférence permet de répondre ½. Quelle est la probabilité de ne trouver aucune vie végétale sur Mars ? ½. Ou aucune vie animale ? : ½. Quelle est la probabilité de ne trouver ni présence animale ni présence végétale sur Mars ? En vertu des lois de probabilité nous

peuvent être traitées indépendamment. Partie A Un laboratoire pharmaceutique propose des tests de dépistage de diverses maladies. Son service de communication met en avant les caractéristiques suivantes : – la probabilité qu’une personne malade présente un test positif est 0,99 ; – la probabilité qu’une personne saine présente un test positif est 0,001. 1. Pour une maladie qui vient d’apparaître, le laboratoire élabore un nouveau test. Une étude statistique permet d’estimer que le pourcentage de personnes

de vue opérationnel, d’une approche mathématique objective par une vision subjective du gestionnaire aux réalités du marché. Mots clefs : Gestion Actif-Passif, Simulateurs de Scénarios Economiques, Ahlgrim, Monte-Carlo, Back-Litterman, bayésien, probabilité de ruine, actif net, duration, solvabilité. Edern Sévellec – Mémoire EURIA 2010 Page 2 sur 127 Gestion Actif / Passif par une projection stochastique bayésienne Abstract Asset and liability management, when based on an efficient modelisation

minutes. a. Déterminer la valeur de λ. b. Quelle est la probabilité qu’un client attende entre 10 et 20 minutes pour obtenir une table ? On arrondira à 10−4 . c. Un client attend depuis 10 minutes. Quelle est la probabilité qu’il doive attendre au moins 5 minutes de plus pour obtenir une table ? On arrondira à 10−4 . 2. Le deuxième restaurant a une capacité d’accueil de 70 places et ne sert que des personnes ayant réservé au préalable. La probabilité qu’une personne ayant réservé se présente au restaurant

Personne Cancer des poumons estimation du risque gravité probabilité estimation du risque gravité très grave (décès) grave (IP) moyen (arrêt) 4 3 2 faible 1 (sans arrêt) 1 2 3 probable 4 probabilité très improbable improbable très probable estimation du risque gravité très grave (décès) grave (IP) moyen (arrêt) 4 3 2 X faible 1 (sans arrêt) 1 2 3 probable 4 probabilité très improbable improbable très probable grille d'observation