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Les résidents des établissements d’hébergement pour personnes âgées en Rhône-Alpes N°2006-01-L Janvier 2006 En Rhône-Alpes, 5% de la population de plus de 60 ans habite dans un établissement d’hébergement pour personnes âgées (EHPA). Le recours à ces institutions spécialisées, lié à l’isolement et au degré de dépendance, augmente avec l’âge. Il marque un saut important autour de 90 ans. 40% des résidents des EHPA sont lourdement dépendants. La plupart d’entre eux se trouvent en unité de soins

Operational Research 204 (2010) 153–163 Contents lists available at ScienceDirect European Journal of Operational Research journal homepage: www.elsevier.com/locate/ejor Innovative Applications of O.R. Technical and allocative efficiency in European banking Sophocles N. Brissimis a,b, Manthos D. Delis c,*, Efthymios G. Tsionas d a Economic Research Department, Bank of Greece, 21 E. Venizelos Ave., Athens 10250, Greece Department of Economics, University of Piraeus, 80 Karaoli & Dimitriou

about ? Created in 1975 by Benoit Mandelbrot, this word means both “broken” and “irregular”, and is used to describe the geometry of objects that present a form extremely irregular. Those objects show new details on a wide scale range and their parts looks approximately like the whole. Since, we observed that fractals are everywhere in nature. Therefore, understanding this concept allows us to understand our environment better which lead us to find a lot of applications to fractals. In the other hand

history: Available online 28 December 2009 JEL classification: C61 D51 H21 Keywords: Pareto improvement Duality Exchange process Piecemeal tax reform 1. Introduction Tax or tariff negotiations often result in piecemeal reforms. Larger reforms may be considered too expensive economically or politically, and failure to reach an agreement results in the status quo. A reasonable requirement of any agreement is that all participants benefit from it, but when Pareto improving changes are possible, there

Statistique & Apprentissage P HILIPPE B ESSE Version mars 2005 — mises a jour : www.lsp.ups-tlse.fr/Besse ` Laboratoire de Statistique et Probabilit´ s — UMR CNRS C5583 e Universit´ Paul Sabatier — 31062 – Toulouse cedex 4. e 2 Chapitre 1 Introduction 1 Objectif D` s qu’un ph´ nom` ne, qu’il soit physique, biologique ou autre, est trop complexe ou encore trop bruit´ e e e e ` pour acc´ der a une description analytique d´ bouchant sur une mod´ lisation d´ terministe, un ensemble d’ape e e

Short-Run Dynamics of Inflation: Do Monetary and Exchange Rates Policies Matter? A VECM Analysis for Burundi Jean NDENZAKO[1] African Development Bank, Tunis, Tunisia Abstract Using the generalized impulse response analysis advocated by Pesaran and Shin (1998), this paper attempts to empirically investigate the importance of monetary factors in the dynamics of inflation in Burundi. To this end, we employ a vector error autoregression (VECM) model that incorporates as its endogenous variables:

Présentation Chapitre 1 7 Vocabulaire de la statistique descriptive 15 15 15 15 16 16 16 18 19 19 21 21 21 22 23 24 24 25 25 26 26 27 27 28 1 Champ de la statistique descriptive A – Définition B – Statistique descriptive et statistique mathématique 2 Description d’une population statistique A – Unités statistiques, population, échantillons B – Caractères et variables C – Modalités ordinales, modalités nominales D – Valeurs discrètes, valeurs continues E – Unités individuelles et unités groupées F

ch/ Table des matières 1 Introduction à la technologie voix-sur-IP 1.1 Qualité de service . . . . . . . . . . . . 1.2 Codecs . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Protocoles de gestion de session et audio 1.4 Problèmes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 5 13 17 23 2 Le central Asterisk

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 3 . 3 . 4 . 6 . 7 . 9 . 11 13 13 14 14 16 1 Exemples de processus stochastiques 1.1 Variables al´atoires i.i.d. . . . . . . . . . e 1.2 Marches al´atoires et chaˆ e ınes de Markov 1.3 Urnes de Polya . . . . . . . . . . . . . . 1.4 Le processus de Galton–Watson . . . .

Options sur futures : formule de Black (1976) 1. Un contrat futures est un engagement ` vendre ou ` acheter un actif ` une date et pour un prix fix´s ` a a a e a l’avance. Ces contrats sont n´goci´s sur les march´s organis´s. Le prix futures, c’est-`-dire le prix auquel les e e e e a parties se sont engag´es ` acheter ou ` vendre l’actif, est d´termin´ sur un march´ de futures selon la loi de e a a e e e l’offre et de la demande. La valeur d’un contrat futures est nulle ` la date o` il est ´crit. Ce