Les Risques Simples Et Les Risques Aléatoires

des choix de portefeuille permettant de déboucher sur une méthode de valorisation simple des actifs financiers à l'équilibre. * Il est clair que l'un des arguments de la sélection des titres par les investisseurs est la dimension du risque. Toutefois, on a pu constater déjà combien cette notion reste difficile à cerner. * La difficulté réside donc dans une formulation astucieuse de la façon dont le risque est pris en compte par les investisseurs lorsqu'ils structurent leurs portefeuilles

................................................................................................................. 1 Introduction Un phénomène biologique sera entièrement déterminé si l’on connaît la loi de probabilité suivie par la variable aléatoire donnée dans la population. On a alors deux cas de figure : soit la loi de probabilité suivie par X est connue a priori et on vérifie a posteriori que les observations faites à partir d’un échantillon sont en accord avec elle. C’est le cas par exemple

1 Méthodes en Génétique I-Caractères simples A-Equilibre de Hardy-Weinberg B-Sélection C-Effet fondateur D-Consanguinité E-Exemple de la mucoviscidose II-Hérédité complexe A-Hérédité polygénique: modèles de maladies B-Caractères quantitatifs, héritabilité C-Importance des gènes dans les maladies courantes D-Interaction gènes-environnement III-Calcul de risque A-Caractères simples (maladies liées à l'X) B-Caractères simples (maladies dominantes) C-Hérédité complexe La génétique est

l’assurance 1) LA LOI DES GRANDS NOMBRES Plaçons-nous dans le cas simple où les dommages subis par un ensemble d'individus sont des variables aléatoires identiques et indépendantes. -VARIABLES ALÉATOIRES IDENTIQUES = tous les individus en question sont confrontés vaux mêmes risques (la même probabilité de subir un sinistre + la même distribution de probabilités des dommages en cas de sinistre) -VARIABLES ALÉATOIRES INDÉPENDANTES = la probabilité d'avoir un sinistre ne dépend pas

dit probabiliste ou aléatoire La mise en œuvre de cette méthode implique de disposer d’une base de sondage : Liste exhaustive des personnes faisant partie de la population de base Ex : Tirage au sort de 30 étudiants parmi la liste des présents en amphi. Toute méthode probabiliste repose sur la création d’un échantillon par tirage au sort Tous les éléments de la base doivent avoir la même probabilité d’être tirés au sort C’est une méthode fondée sur le hasard Les méthodes aléatoires de tirage au sort

appelle risque économique ou commercial. Pour l’exportateur, ce risque réside essentiellement dans la possibilité que l’importateur n’accepte pas la marchandise livrée ou qu’il refuse de la payer après l’avoir réceptionnée. Quant à l’importateur, il court le risque que l’exportateur ne livre pas dans les délais un produit de la qualité convenue. Dans les deux cas, les capitaux engagés, qu’ils proviennent des fonds propres de l’entreprise ou d’une facilité de crédit sont exposés. Le risque commercial

2- Deux résultats de décomposition 3- Evènements indépendants 4- Exercices III- Variables aléatoires : généralités 1- Définitions 2- Variables aléatoires discrètes, variables aléatoires à densité 3- Couples de variables aléatoires 4- Variables aléatoires indépendantes 5- Exercices IV- Caractéristiques numériques des variables aléatoires 1- Espérance 2- Variance, covariance 3- Exercices V- Variables aléatoires usuelles 1- Loi de Bernoulli (p) 2- Loi binomiale (n, p) 3- Loi uniforme 4- Loi exponentielle

the firm has external shareholder, is a good way to understand the hierarchy between the different types of the funds and to suggest why the hybrid securities appear. Classification JEL : D42, D43, D81, G32 Mots clefs : Incertitude, aversion aux risques, structure de financement, imperfection des marchés, monopole, oligopole. *LAMETA, Université de Montpellier I, Faculté des sciences économiques, avenue de la mer, BP 9606, 34054 Montpellier Cedex 1. Tel : 04 67 15 84 95 Fax : 04 67 15 84 67 E-mail

Modèle de Black-Scholes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.7.2 Modélisation probabiliste du marché : . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.7.3 Résolution de l’EDS de Black-Scholes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.7.4 Probabilité à risque neutre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.7.5 Simulation des prix de capitaux propres avec MATLAB . . . . . . . 1.7.6 Simulation de l’évolution des taux d’intérêt avec MATLAB . . . . . Equations différentielles et lien avec les EDP

Incertitudes et prise de décisions Yuri M. Ermolieu 1 Introduction Par ces notes nous souhaitons souligner certaines questions pratiques et importantes relatives à la prise de décisions sous incertitude et risques. La prise de décisions sous incertitude est un concept aussi vieux que l’humanité. César, traversant le Rubicon prononça « Alea jacta est » (le sort en est jeté) laissant entendre que nos décisions sont affectées par le hasard. L’incertitude est un élément essentiel pour chaque