Méthode de Monte-Carlo

m´thodes de e e Monte-Carlo qui ont pour essence l’utilisation d’exp´riences r´p´t´es pour ´valuer e e ee e une quantit´, r´soudre un syst`me d´terministe[ELI01]. e e e e Ainsi nous repr´sentons ici la m´thode de l’optimisation dite ”algorithme de e e recuit simul´ ” qui base sur l’algorithme de Metropolis, cet algorithme est une e application directe de la m´thode de Monte Carlo dans le domaine de l’optimie sation multi-objectif. 1.1 Historique de la m´thode de monte Carlo : e On fait remonter

Méthode de Monte-Carlo - Projet Math-InfoMéthode de Monte-Carlo Projet Math-Info Hajar FASSI FIHRI Soufiane El Bechari Yassine TICHICHTE Hamza DRIOUA Yassine LACHHAB Amine MOUDIRI Ecole Centrale de Casablanca ECC Math-Info 1 / 22Plan de projet Introduction Principe de la méthode de Monte Carlo Calcul d’intégrale par la méthode de Monte Carlo Simulation de Monte Carlo : calcul d’intégrale L’erreur et la validité de la méthode de Monte Carlo Convergence de la méthode Vitesse de convergence

Rapport de projet GMM1 Responsable : Mr Michel FOGLI Introduction aux m¨¿ 1 thodes de ı 2 Monte-Carlo Bergandi Gianni Clermont-Ferrand, le 22 juin 2011 Table des matières Introduction et objectifs de ce projet 1 1 Gï¿ 1 nï¿ 1 ralitï¿ 2 s 2 2 1.1 Espace probabilisï¿ 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1 1.1.1 Tribu : Gï¿ 2 nï¿ 1 ralitï¿ 1 s . . . . . . . . . . . . . 2 2 1.1.2 Tribu borï¿ 1 lienne . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.1.3 Espace probabilisï¿ 1 . . . . . . . . . .

with the price of the underlying, as it should be. Therefore, there are biases in the estimation of the «greeks» computed with implicit volatility. Mots-clefs : ingénierie financière; simulation de Monte Carlo; volatilité stochastique; volatilité implicite. Keywords : financial engineering; Monte Carlo simulation; stochastic volatility; implicit volatility. JEL : G12; G13; G33. 2 Un très grand nombre d’articles ont été consacrés jusqu’ici à la volatilité stochastique et au «smile». Très vite

Jossart Plan de la présentation:        Introduction Un peu d’histoire Présentation de la Value At Risk Méthodes de calcul de la VaR (VaR) Comparaison des différentes méthodes Limites de la Var Conclusion Value At Risk        Introduction Un peu d’histoire Présentation de la Value At Risk Méthodes de calcul de la VaR (VaR) Comparaison des différentes méthodes Limites de la Var Conclusion Le besoin de quantifier le risque d’un portefeuille diversifiée.  Accroissement de

le modele black scholes et la methode binomiale sont des methodes frequemment utilisées pour evaluer les options. le modele black scholes fut publié en 1973, et constituait le prolongement de travaux réalisés par Paul Samuelson et Robert Merton. Le mathématicien français Louis Bachelier avait inauguré l'étude du sujet en 1900. L'intuition fondamentale de Black et Scholes fut de mettre en rapport le prix implicite de l'option et les variations de prix de l'actif sous-jacent. Leur découverte eut très

l’obtention d’une distribution à l’aide d’une modélisation stochastique, en effectuant des tirages aléatoires sur la durée de vie des adhérents. L’obtention d’une telle distribution nécessite l’utilisation de technique de simulation telle la méthode de Monte Carlo et des générateurs de loi uniforme ou normale. L’analyse de ces distributions et l’application de mesure de risque s’intègrent particulièrement dans le contexte de la réforme européenne des normes de solvabilité : Solvency II. 2 /82 Régis

TRI en avenir certain ...........................................................................................78 5.7.2 VAN et TRI en avenir incertain ........................................................................................81 5.8 Méthodes d'appréciations en avenir incertain...........................................................................83 5.8.1 Le critère de Laplace-Bayes..............................................................................................84 5.8

III-3 La simulation de Monte-Carlo : .......................................................................... 51 III-3-1 Description de la méthode de Monte-Carlo : .................................................. 51 III-3-2 Convergence et limites de la méthode : ........................................................... 52 a- La loi forte des grands nombres et la méthode de Monte-Carlo : ......................... 52 b- Théorème de la limite centrale et méthode de Monte-Carlo : .................

tacites  Constituent une partie de la mémoire des débats passés 4 Une évaluation de charge imparfaite 5 Créer un « buffer » en fin de chemin critique Planification sur la base du chemin critique Calcul des buffers par la méthode Monte-Carlo Source : www.sciforma.com 6 Allouer ce buffer aux tâches en dépassement Source : www.sciforma.com 7 6 facteurs clé de vitesse de réalisation des projets • • La direction générale comme catalyseur - Donne la direction, prend