Les Risques Simples Et Les Risques Aléatoires

A LA DISPERSION DU PROCESSUS 4.1. L'IT est inférieur à la dispersion du Processus 4.2. L'IT est égal à la dispersion du Processus 4.3. L'IT est supérieur à la dispersion du Processus 4.4. Conclusion 9 9 9 10 11 5. CARTES DE CONTROLE 5.1. Risques liés à l'emploi de la carte de Contrôle 11 11 _______________________________________________________________________________________________________________ 14/06/2005 Page 1 MSP1.doc Maîtrise Statistique des Procédés - I.U.T. de Mulhouse

NON PROBABILISTES Échantillon aléatoire simple Échantillon de convenance Échantillon systématique Échantillon de jugement Échantillon stratifié Proportionnel Non proportionnel Échantillon boule de neige Échantillon en grappes Un niveau Plusieurs niveaux Échantillon par itinéraires Échantillon par quotas + Niveau de complexité - - Rôle du hasard + METHODES ALEATOIRES PROBABILISTES Echantillon aléatoire simple • Forme la plus élémentaire d’échantillon

utile aux étudiants de mathématiques des premières années. Nous avons choisi de garder pour certains concepts le vocabulaire usuel même lorsqu’il n’est pas très bien choisi et représente un héritage malheureux des siècles précédents (la « variable » aléatoire !). En outre la terminologie n’est pas complètement fixée. Nous avons systématiquement indiqué les variantes les plus courantes. En tout état de cause, si l’utilisateur trouve insolite l’utilisation d’un mot dans tel ou tel manuel, il ne doit pas

sessions de cours magistral et 3 sessions d’atelier sur un projet en groupe. Ce cours de Méthodes Statistiques en Finance a pour double objectif de dépasser la méthode des Moindres Carrés Ordinaires pour l’estimation des modèles de régression linéaire simple en familiarisant l’étudiant avec d’autres approches et notamment celle du maximum de vraisemblance ; ainsi que de découvrir la régression logistique, largement utilisée en Finance dans le cadre du credit scoring par exemple. Ce cours permettra d’approfondir

OUVERTES Risques financiers : quelle modélisation mathématique ? La récente crise financière a suscité des interrogations sur le rôle des modèles mathématiques en finance. Ces modèles sont indispensables, mais il faut connaître leurs limites. Rama CONT L es modèles mathématiques pénètrent tous les secteurs de la finance moderne : gestion de portefeuilles, évaluation des produits dérivés, « régulation prudentielle » des banques, normes de contrôle et de gestion des risques. Pourtant, selon

y a toujours une risque que le débiteur soit insolvable à l'échéance. En pratique, seul l'Etat est toujours solvable : les créances sur l'Etat sont considérées comme «sans risque». De même, on est rarement certain de recevoir les recettes nettes résultant de l'activité d'une entreprise. En effet, les flux économiques futurs sont aléatoires et il existe toujours un risque que l'entreprise devienne déficitaire. On parle dans ces cas, d'actifs risqués. Si on détient un actif risqué, on se place alors

couverture des risques et ce dans le cadre du comité de Bâle II. Ratio Cooke (Bâle 1):calcul arithmétique Dispositif prudentiel établi en 1988 par le Comité de Bâle, visant à assurer la solvabilité et la stabilité du système bancaire international en fixant une limite minimale au montant de fonds propres des banques. Ratio Mc Donough(Bâle 2):calcul probabiliste Dispositif prudentiel destiné à mieux appréhender et limiter les risques des établissements de crédit. Il vise principalement le risque de crédit

Je remercie aussi Mme Cédia Harnais pour son aide précieuse concernant l’écriture de ce mémoire avec LaTex. 1 Table des matières I II 1 Introduction 4 Théorie 6 Rappels de probabilités 1.1 Espace probabilisé . . . . . . . . 1.2 Variable aléatoire réelle . . . . . 1.3 Paramètres d’une loi . . . . . . . 1.3.1 Paramètres de position . . 1.3.2 Paramètres de dispersion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 7 8 12 12 13 2 Estimateur-estimation 2.1 Rappels

décisions. A -- Classification des décisions selon leur degré de risque. Du point de vue du degré de risque attaché à la prise de décision, on parle de décision « certaines », de décisions « aléatoire », et de décision incertaines. 1-- Les décisions « certaines » : ces décisions se caractérisent par un risque nul dans la mesure où l'on connaît le résultat de la prise de décision dans 99 % des cas. Notons toutefois qu'un risque totalement nul n'existe pas (la faute d'un décideur ou un cas de

et l’analyse des coûts comme réponse à différents problèmes de gestion 19 Thème 1. Les coûts complets calculés à partir du modèle des centres d’analyse 21 Exercice 4 : Évaluation des stocks 21 Exercice 5 : Analyse des coûts (simple) 23 Exercice 6 : Répartition des charges indirectes (simple) 26 Exercice 7 : Répartition secondaire réciproque des charges indirectes 30 Exercice 8 : Sous-produits et déchets 34 Exercice 9 : Encours et rebuts 39 Exercice 10 : Généralités 41 Thème 2. Les coûts complets calculés