Matrice stochastique

mécanique → puissance de l’approche fréquentielle → faiblesse de l’hypothèse linéaire déterministe - techniques de commande classique ( fréquentielles + temporelles) établies, exeptée la méthode d’EVANS (1948 -1950) - étude des systèmes stochastiques : filtrage fréquentiel de WIENER * premiers ouvrages théoriques entre 1940 et 1950 : S. SMITH : Automatic Control Engineering 1942 H. BODE : Network Analysis and Feedback Amplifier Design 1945 LEROY MacCOLL : Fundamental Theory of Servomechanisms

n−1 = i n−1 , . . . , X 1 = i 1 , X 0 = i 0 ) = P(X n+2 = k | X n+1 = j ) P(X n+1 = j | X n = i ) = P(X 2 = k, X 1 = j | X 0 = i ). () Exemples : vérifier dans chacun des exemples suivants que X n est une chaîne de Markov homogène et préciser sa matrice de transition. ) Promenades aléatoires : soit (Yn )n∈N∗ une suite de variables aléatoires indépendantes et de même loi à valeurs dans Z (ou Zd ), soit X 0 une variable aléatoire à valeurs dans Z (ou Zd ), indépendante des (Yn ), on pose X n = X 0

l’évaluation aux spécificités de l’innovation ? Mots clés : Innovation, méthodes d’évaluation de projets, capital investissement, capital risque, gestion de projets, risque projet, stratégie de développement, analyse financière, modélisation stochastique, options réelles. STRATEGIE ET EVALUATION DE PROJETS D’INNOVATION Mémoire Master Finance FROSSARD Maxime Sommaire détaillé Introduction .............................................................................................

pas cédé ? J’abstiens de laisser libre cours à cet esprit en quête de stimuli. En perpétuelle négociation, je m’accroche à ces hypothèses tel un markoviens mais il me pousse jusqu’à mes derniers retranchements. Très sournois, il dispose d’une matrice stochastique dont les vecteurs indiquent toujours la direction à tout esprit belliqueux. Ainsi, je tente de sauver « Surmoi » tandis que « Ca » l’y dissuade. « Moi » reste muet ! Cette discorde exprime-t-elle le paradoxe qui nous définit ? Notre but serait-ce

equation ? 2 3 1 j mj . ´ Definissons alors la matrice A = (aij ) par aij := ´ ´ Ainsi notre equation s’ecrit Am = m ou encore ` ´ Vive l’algebre lineaire ! (A − Id)m = 0. 1 0 j si j → i, sinon. Y en a-t-il plusieurs ? Ou une seule ? Comment la calculer ? Efficacement ? §3.1 17/36 §3.1 18/36 Reformulation matricielle de notre exemple Notre graphe : 5 Commentaires ´ ´ Notre construction de la matrice A assure deux proprietes : Tous les coefficients sont positifs

pays de référence, le focus a porté sur l’estimation des effets. Ainsi, après la désaisonnalisation des séries trimestrielles de la production et leur correction des jours ouvrables, les coefficients obtenus respectivement des MCO, de l’approche stochastique et de la méthode par les chaines de Markov montrent qu’un effet jour-férié est observé surtout pour le vendredi, le lundi et le jeudi. Dans l’industrie, la perte de production est de 2.6% par an et, une conjoncture favorable a 71.6% de chances

Extrapolation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.3 Méthodes automatiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Méthodes stochastiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 Principe de la méthode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.2 Réduction de variance

standards: A.1. La matrice croissance/part de marché BCG A.2 La matrice de progil d'activité A.D Little A.3 La matrice McKinsey/General Electric A.4 La matrice de politique directionnelle Schell B Les modèles sur mesure B.2 La matrice des performances du produit B.3 Les méthodes fondées sur l'analyse conjointe B.4. Le Processus de Hiérarchisation Analytique (PHA) B5 La matrice Marge/ROI C. Les modèles financiers C.1 Modèle Risque/Rentabilité C.2 Dominance stochastique D. Les modèles normatifs

stratégies A et B, laquelle est préférable ? Exercice 6 (d’après HEC 2003 voie E) Partie A a b Soient a et b deux réels strictement positifs et A la matrice définie par : A =  b a .    2 1) Calculer la matrice A − 2aA . 2) En déduire que si a ≠ b , la matrice A est inversible et calculer son inverse. 3) Si a = b , la matrice A est-elle inversible ? 4) Montrer que les valeurs propres de A sont a + b et a − b . Partie B Soit p un réel vérifiant 0 < p < 1 et soit q = 1 − p . On

prises par un groupe d’individus spécifiques. * S’il est spécifié en panel, on prend en compte à la fois la dimension temporelle et la dimension spatiale. B. Les caractéristiques des modèles économétriques. Ces modèles sont des modèles stochastiques dans la mesure où l’on inclut une ou plusieurs variables aléatoires, c'est-à-dire non déterministes. Plus précisément, un modèle économétrique comprend : * Des variables endogènes, c'est-à-dire des variables dépendantes du modèle qui sont simultanément