Probabilités

sera-t-il grave ?) La probabilité d’occurrence (ou probabilité d’apparition : le dommage a-t-il de fortes chances de se produire ?) A partir de la situation, estimer la gravité ainsi que la probabilité d’occurrence du dommage Estimation de la gravité : Moyenne le dommage amènerait à un arrêt de travail Estimation de la probabilité d’apparition : Probable car il emprunte les escaliers tous les jours Estimation du risque Niveau de gravité Niveau de probabilité d’apparition du dommage

Université Saint Thomas d’Aquin PLAN Introduction I) Description Générale 1) Définition 2) Importance II) Les indicateurs RAROC 1) La prime de risque 2) Le capital économique III) Démarche et méthode de calcul du RAROC 1) Estimation de la probabilité de défaut 2) Calcul du RAROC 3) Les différentes approches de la méthode RAROC IV) Intérêts et Limites 1) Intérêts 2) limites V) Simulation avec deux clients Conclusion 2 Université Saint Thomas d’Aquin Introduction L’élaboration de la

sorte que, lors d’une étape, la probabilité de passer par le sommet S est égale à celle de passer par le sommet X et la probabilité de passer par le sommet S est le double de celle de passer par le sommet I donc P(S) = P(X) = 2P(I). Or à chaque étape, le robot à pour possibilité de passer soit par le sommet S, soit par le sommet I, soit par le sommet X. 1 Donc P(S) + P(I) + P(X) = 1 ⇔ 2P(I) + P(I) + 2P(I) = 1 ⇔ 5P(I) = 1 ⇔ P(I) = . 5 1 A chaque étape, la probabilité que le robot passe par le sommet

.......................................... 1.3.1 Modèle d’échantillonnage.................................................................. 1.3.2 Exemples fondamentaux ................................................................... Lois de probabilités classiques en statistique................................. Loi normale unidimensionnelle.................................................................. Loi du khi-deux ........................................................................

représentatifs de la population. Quelle que soit la technique de sondage à utiliser, il faut toujours préciser au départ le mode de tirage des éléments qui vont composer l'échantillon (avec et/ou sans remise) et la nature de la probabilité de tirage de chaque élément (à probabilités égales et/ou inégales). A chaque plan de sondage doivent être associés un plan d'estimation de la variable à étudier, un plan d'extrapolation des données, un plan d'évaluation de la qualité de l'échantillion et un plan de calcul

prix d’un litre de carburant a augmenté de 5 % par an, le prix d’un litre de carburant en 2008, au centime près, était de : a. 1, 14 b. 1, 20 c. 1, 128 E XERCICE 2 d. 1, 15 5 points Les parties A et B sont indépendantes. Les résultats des probabilités seront donnés sous forme décimale. Partie A Un magasin vend des appareils électroménagers. Une enquête statistique sur ses clients a montré que : • 10 % des clients achètent un réfrigérateur ; • parmi les clients qui achètent un réfrigérateur,

Permutations……………………………….. 4. Dénombrement des Combinaisons…………………………………………………….. Partie 4 : Probabilité…………………………………………………………………….. 1. Vocabulaire…………………………………………………………………………….. 2. Calcul des probabilités de base………………………………………………………… 2.a Loi de probabilité sur un univers Ω………………………………………………… 2.b l' équiprobabilité……………………………………………………………………... 2.c Calcul de la probabilité de A ∪ B…………………………………………………... 2.d Probabilités conditionnelles et Indépendance………………………………………. 3. Variables aléatoires……………………………………………………………………

la variable aléatoire égale au nombre d'accidents recensés par jour; les valeurs possibles de X sont entières (variable discrète) et varient de 0 à 5. A chacune de ces valeurs Xi, on associe sa probabilité de réalisation Pi: nombre de jours d'apparitions divisé par 200. Nombre Xi d'accidents Probabilités Pi 0,43 ° 1 0,41 2 0,11 3 0,035 4 0,01 5 0,005 Le nombre moyen d'accidents par jours est alors l'espérance mathématique de X : E(X) = LXiPi = (0 x 86 + 1 x 82 + 2

modèle discret pour la dynamique du sous-jacent. L'évaluation de l'option est calculée par application de la probabilité risque-neutre pour laquelle les prix actualisés sont des martingales. Il suppose qu’à chaque période, le sous-jacent ne peut prendre que deux valeurs : • une valeur à la hausse (Up ou u) avec une probabilité (p) • une valeur à la baisse (Down ou d), avec une probabilité (1-p) Il suit donc une loi binomiale. La représentation du sous-jacent s’apparente à un treillage et reste

réalisation de cette tâche, nous avons choisi d’appliquer deux modèles de gestion de risque : CreditMetrics et CreditRisk+ tout en faisant appel aux outils informatiques : SPSS, SGBD Access et EXCEL. Mots clés : risque de crédit, la perte, la probabilité de défaut, rating, la VaR, CreditMetrics, CreditRisk+, Bâle II. Citation « BETTER RISK MEASUREMENT, BETTER RISK MANAGEMENT » Projet de fin d’étude -2- Rapport Table des matières Tables des matières : Remerciement : ....