Matrice stochastique

domaine de l’assurance. Il s’agit du prix théorique que devrait débourser un acheteur potentiel pour acquérir la société. Plusieurs déclinaisons méthodologiques sont possibles. Dans l’ordre chronologique, il s’agit de la TEV déterministe, de l’EEV stochastique et de la MCEV cohérente avec le marché, chacune constitue une avancée méthodologique par rapport à la précédente. Le capital Economique (EC) de façon complémentaire sert à mesurer les risques. Il s’agit du montant de capital nécessaire pour faire

comme suit : Pour tout on a : Sous la forme matricielle, nous avons : Avec ; ( ; ) ( ) et ( ) ( ) Les hypothèses sur lesquelles repose ce modèle sont les hypothèses standard du modèle linéaire multiple à savoir :  Les hypothèses stochastiques H1 : les a ia les e pli ati es so t o al atoi es, est-à-dire observées sans erreur. H2 : [ ] , l esp a e de l e eu est ulle. E o e e le od le est ie spécifié. H3 : [ ] , la a ia e de l e eu est o sta te, est l h poth se d ho os dasti

mémoire disponible pour Stata avec set memory 800m (ici, le chiffre peut varier entre 32m et 2000m, essayez en plusieurs jusqu’à ce que Stata accepte le seuil). Si vous travaillez avec beaucoup de variables, il est préférable de fixer une grandeur de matrice. Selon la version de Stata employée, le seuil maximal varie 21 (version 5 = 400, version 8 = 11 000) : set matsize 400 ou set matsize 11000. Par la suite, on ouvre le fichier log et on renomme notre fichier de données : log using nouveaunom

Nous proposons une analyse détaillée des plus récents modèles de volatilité, qui sont fondés sur des concepts théoriques divers et parfois concurrents. Ils appartiennent soit à la famille de modèles GARCH, soit à la famille de modèles à volatilité stochastique, souvent empruntant des outils méthodologiques de la physique statistique. Nous comparons leurs propriétés et concluons sur leur utilité pratique et perspectives d’application. Dans le troisième essai (Chapitre 4), la volatilité d’un indice boursier

• Le modèle de Markowitz en 1952 ; • Le MADAF (modèle d’équilibre des actifs financiers) en 1964 avec Sharpe et en 1965 avec Lintner ; • L’APT (l’Arbitrage Pricing Theory) dans les apports de Roll et Ross en 1976 ; • La dominance stochastique en trois temps en 1962 avec Hadar et Russel, en 1969 avec Haouch et Levy et en 1970 avec Whitmore ; • La VaR qui a été préconisée par le groupe des 30 en 1993 ; Ces modèles reposent sur plusieurs hypothèses difficilement vérifiables

........................................................ 69 1.2. Le facteur « risque » au centre du débat ................................................................................. 70 1.3. Les approches de modélisation : déterministes, stochastiques ou robustes ...................... 73 2. LES PROBLEMES DE LOCALISATION................................................................................................. 75 2.1. Présentation ......................................................

Télédétection, 2004, vol. 4, n° 1, p. 39–49 Droit de photocopie soumis à l’autorisation  2004 CONTEMPORARY PUBLISHING INTERNATIONAL Publié sous l’enseigne Éditions scientifiques GB COMPARAISON ENTRE LA MATRICE DE COOCCURRENCE ET LA TRANSFORMATION EN ONDELETTES POUR LA CLASSIFICATION TEXTURALE DES IMAGES HRV (XS) DE SPOT TAHAR IFTENEa et ABDELMOUNAINE SAFIAb Centre national des techniques spatiales (CNTS) B.P. 13, Arzew, 31200, Oran, Algérie Téléphone : (213) 41 47 25 79 ; télécopieur : (213)

certaines relations qui donnent à l’ensemble une sorte de structure. Avant d’aller plus loin dans l’exploration de cette structure, il convient de se pencher sur une notion importante, la fonction d’autocovariance qui est aux séries temporelles ce que la matrice variance-covariance est aux variables aléatoires classiques. Soit X , t = 1 …… T une série temporelle, avec T : nombre d’observations • Moyenne et variance : Ce sont les premiers moments d’une série temporelle, la moyenne est le moment d’ordre

leurs excédents. Inversement, s’il est élevé, ils chercheront à les reconstituer. On justifie pareillement une tendance centrale pour S. Dans notre modèle et celui de Schwartz, on intègre explicitement ledit rendement à la façon d’un dividende stochastique. Ceci permet d’obtenir une dynamique qui obéit de près à une tendance centrale. Le modèle L’élaboration du modèle exige d’abord qu’on identifie les variables d’état et définisse leur dynamique. Ensuite, sachant que le prix à terme F dépend

la taille des échantillons, de telles études mettront en évidence le phénomène de fluctuation d’échantillonnage autour de la tendance centrale qui est le risque principal, mais certainement pas les risques systématiques de mortalité (mortalité stochastique et risque de longévité) qui s’avèrent relativement plus petits (cf. Planchet et Thérond (2007a) pour une étude du risque de mortalité sur un portefeuille de rentiers). Ces deux risques ne pourront être identifiés que par des études plus poussées