Processus p

S0 `a la p´eriode initiale et qui, `a chaque p´eriode, peut ˆetre haussier (et avoir un rendement u) avec une probabilit´e p ou baissier (rendement d) avec une probabilit´e q = (1 − p). Sur 3 p´eriodes on a ´ Renaud Bourl` es - Ecole Centrale Marseille Math´ ematiques pour la finance L’ensembles des ´etats finaux est Ω = {uuu, uud, udu, udd, duu, dud, ddu, ddd}. Le prix de l’actif `a chaque p´eriode (sauf `a t=0) est une variable al´eatoire. S1 = S2 S3 S0 .u S0 .d avec probabilit´e p avec probabilit´e

NOVANCIA 2ème année Le processus de Poisson Exemple : Les arrivées des automobiles à un péage entre 13h et 15h ont été observées pendant une certaine période. On constate que : Il y a en moyenne une arrivée toutes les minutes. Les arrivées au cours d'une période (ici une minute ) sont indépendantes des événements survenus au cours des autres périodes. Dans un intervalle de temps d'une minute, il n'est pas impossible mais rare qu'un autre automobiliste se présente. Le nombre moyen

téléphoniques et étendue plus récemment aux réseaux IP ; ils sont essentiels pour comprendre la transmission dans les réseaux de télécommunication et les performances qui en résultent, à savoir : * La modélisation des durées d'appels * Le processus d’apparition et de fin d’appel * Les taux de blocage * La mise en attente Dans la plupart des cas les réseaux de files d’attente n’ont pas une solution simple et ceci provient de la difficulté d’étudier les propriétés des flux à l’intérieur

Rapport final Remerciements Nous tenons tout d’abord à remercier notre suiveur Madame MAUMY-BERTRAND pour l’attention et l’intérêt qu’elle a porté à notre sujet tout au long de ce deuxième semestre. Notre professeur du module MAT4051 de « processus stochastiques », Monsieur LOUANCHI dont les supports de cours et les connaissances transmises en séances ont été vitales pour la bonne réussite de ce projet. Madame DABAGHI, responsable à l’IFP (Institut Français du Pétrole) qui a eu la gentillesse

de facteurs communs 15.3. Le modèle AD et la relation d’équilibre stationnaire 15.4. Le modèle AD et le modèle de correction d’erreur (ECM) 15.5. Exemple économique XVI. Racines unitaires et cointégration 16.1. Processus stochastiques 16.2. Stationnarité faible 16.3. Processus stochastiques intégrés 16.4. Le test de Dickey-Fuller augmenté 16.5. Variables cointégrées 16.6. Régressions de cointégration 16.7. Régressions factices 16.8. Conclusions Troisième partie: systèmes d’équations

Recherche opérationnelle Les réseaux de files d’attente ˆ Jean-Francois Heche ¸ ´ ´ ´ Ecole Polytechnique Federale de Lausanne ´ ˆ Recherche operationnelle, J.-F. Heche, EPFL – p.1 Réseaux de files d’attente Un réseau de files d’attente est simplement un système composé d’une ou plusieurs files d’attente reliées entre elles. Les clients (dans les cas les plus simples, tous « identiques »), une fois leur service terminé dans une station (file), se déplacent vers une autre station ou quittent

moyenne mobile 2- Application sous le logiciel SPSS Chapitre 2 : Introduction à la modélisation des séries temporelles univariées - Stationnarité des processus stochastiques - Fonction d’Autocorrélation d’un processus stochastique Application sous Eviews - cours boursier CTM, CIH, taux de change - Méthodes de stationnarité des processus non stationnaires - Modèle autorégressif * spécification du modèle * stationnarité du modèle autorégressif *identification du modèle *Estimation

5, p. 199-220. de la société française. Mais on doit remarquer que les jeunes d’origine étrangère sont aussi socialisés par l’école, dans un cadre culturel français, largement partagé par l’ensemble des jeunes, quelle que soit leur provenance. Les spécificités culturelles des pays sont alors souvent réinterprétées pour coller aux valeurs de la société française. Une crise de civilisation. L’accroissement du nombre des violences interpersonnelles peut être interprété comme la fin du processus de «

... 4 2. Simulation du portefeuille de couverture : ..................................................................................... 6 3. Calcul de la moyenne et de la variance de P&L final : ..................................................................... 9 3. Etude de la moyenne et de la variance du P&L final : ................................................................... 10 4. Modèle de volatilité stochastique : .................................................................

d’intégration. Ainsi, après avoir vérifié l’ordre d’intégration par le test de Dickey-Fuller (DF) et par le test de Dickey-Fuller Augmenté (DFA), on proccèdera à l’estimation de la relation de long terme par les MCO. A. TESTS DE STATIONNARITE Un processus stochastique Yt, tϵZ est dit stationnaire si ∀t=1,2,…,n, sa moyenne et sa variance sont des constantes, avec des covariances également indépendantes de t. on a les expressions mathématiques suivantes : * EYt= μ