Matrice stochastique

.................. 166 Ratios combinés par branche avec la structure de réassurance courante .................................... 167 Ratios combinés par branche avec la nouvelle structure de réassurance ..................................... 168 Matrices de corrélations entre branches.................................................................................... 169 5 6 INTRODUCTION INTRODUCTION 1. L’appétit pour le risque Macbeth à Lady Macbeth : « Qu’une bonne digestion accompagne

consistent à supposer, d’une part, que les lois de probabilité qui régissent les distributions des variations des prix de marché sont normales et, d’autre part, que les instruments présentent un profil de risque linéaire. Sous ces hypothèses, la matrice de variances/covariances peut être appliquée assez directement aux positions détenues pour calculer la VaR. Le principal avantage et inconvénient de cette méthode est sa dépendance à l’hypothèse de la loi normale de distribution. La méthode suivante

25-juin08 26-juin08 26-juin08 26-juin08 26-juin08 26-juin08 26-juin08 26-juin08 26-juin08 26-juin08 26-juin08 26-juin08 26-juin08 26-juin08 26-juin08 26-juin08 26-juin08 27-juin08 27-juin08 27-juin08 27-juin08 Conception et réalisation de la matrice de 18 H 00 gestion des compétences de la software factory. modélisation et prévision du compte de 09 H 00 produits et charges (CPC) de Bank AlMaghrib. 09 H 00 09 H 00 Conception et réalisation d'un outil d'automatisation de tests (e-test). Elaboration

programmation d'un ensemble d'activités sous contraintes de temps et de ressources Applications – – –   planification des flux ordonnancement de tâches / affectation de ressources gestion de ressources…  Traitement – – – méthodes stochastiques vs. déterministes méthodes exactes vs. approchées approches par contraintes Gestion de Production 12 P. Lopez − LAAS-CNRS 6 Gestion d'activités : approche multi-niveaux  volume et hétérogénéité des objectifs approche globale inadaptée

maximisation d’une fonction d’utilité stochastique peut être approximé par un logit à coefficients aléatoires. Cela étant, la plus grande flexibilité de ces modèles se paye, surtout pour le logit à coefficients aléatoires, par des problèmes qui ne se posent pas - ou qui sont aisément résolubles - avec le logit mutinomial. En particulier, pour identifier ces modèles, on doit poser des conditions se traduisant par des restrictions sur les variables ou sur les termes de la matrice de variance-covariance du modèle

Quelle couleur choisissez vous ? Forme extensive (ou forme arborescente) Ensemble des nœ = uds Ensemble d’ information * Nœ ud Coup du jeu Joueur 1 Arbre de Kuhn Joueur 2 N R N Joueur 2 R Forme normale (ou forme stratégique ou matrice des payoffs) Joueur 1 « vous » Noir (N) Rouge (R) Joueur 2 « votre partenaire » Noir (N) 7,3 3,4 Rouge (R) 7,4 10,5 Se lit comme il suit : Si le joueur 1 (vous) joue Noir (N), et que le joueur 2 (votre partenaire) joue Noir, vous gagnez 7 et

. . . . . . 3.2.3 Remarques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Diviser pour régner . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.1 Principe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.2 Premier exemple : multiplication naïve de matrices 3.3.3 Analyse des algorithmes « diviser pour régner » . . 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

avons utilisé l’indice de Fey et Denison (2003) pour opérationnaliser le concept culture d’entreprise et nous avons développé en outre un nouvel instrument de mesure de l’étendue de la divulgation basé sur l’estimation d’une frontière d’efficience stochastique qui traduit les bonnes pratiques de divulgation selon la méthode SFA. Les résultats de l’analyse multivariée sur un échantillon de 39 entreprises cotées confirment la relation entre culture d’entreprise et niveau de divulgation. Mots clés 

fondamentales A 560 − 1 CALCUL DES PROBABILITÉS ____________________________________________________________ __________________________________________________ dynamiques ou chronologiques des Probabilités (fonctions aléatoires ou « processus stochastiques »), mais il est bien reconnu que l’expression mathématique qui a été ainsi donnée aux concepts fondamentaux confère à ceux-ci une clarté et une maniabilité beaucoup plus grandes. L’utilisation des notions et résultats fondamentaux de la théorie

de probabilité continues 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 Généralités Loi uniforme Loi exponentielle Loi gamma Lois bêta de types I et II Loi de Laplace-Gauss ou loi normale Loi log-normale 7 • Convolution. Fonctions caractéristiques. Convergences stochastiques 7.1 IV Convolution 45 46 49 49 52 54 56 57 58 59 67 67 69 70 71 77 80 83 84 87 89 89 90 92 95 97 100 109 112 112 7.2 7.3 7.4 7.5 Fonction caractéristique Convergence des suites de variables aléatoires Lois des grands nombres Théorème central