Processus stochastique

temps peut le conduire à se retrouver, à intervalles réguliers, au même endroit : il est alors qualifié de systématique au sens où il semble obéir à un ordre préétabli, ou déterministe. L’hypothèse contraire correspond à un mouvement aléatoire ou stochastique. Parmi les mouvements systématiques certains sont à sens unique (ne changent jamais de sens) et d’autres ont des retournements, on parle alors d’alternance. Mais il faut bien évidemment que les diverses phases se succèdent avec régularité.

M1 MMSES Outils pour la modélisation stochastique Gabriel Lang UMR 518 MIA,AgroParisTech-INRA 10 octobre 2011 1 1 Introduction Ce document présente un ensemble de modèles aléatoires couramment utilisés. Il est construit pour servir de repère avant de se reporter à des ouvrages spécialisés sur des modèles particuliers. La notion principale introduite est la notion de dépendance entre variables aléatoires, qui confère une structure aux phénomènes aléatoires. Les modèles présentés

Une méthode alternative de provisionnement stochastique en Assurance Non Vie : Les Modèles Additifs Généralisés Lheureux Elise B&W Deloitte 185, av. Charles de Gaulle 92524 Neuilly-sur-Seine cedex France Direct: +33(0)1.55.61.65.32 Fax: +33 (0)1.55.61.61.31 Elheureux@bw-deloitte.com Résumé Cet article traite des modèles de provisionnement stochastique à travers les Modèles Additifs Généralisés. Leur méthodologie repose sur le lissage non paramétrique qui offre une grande flexibilité dans l’ajustement

8118, Oasis, Casablanca, Maroc *khadija.eddoug@gmail.com,** lissan1@yahoo.com Résumé— Dans cet article nous abordons la problématique de pilotage de flux dans une chaîne logistique de distribution multi niveau (CLDMN) dans un environnement stochastique. Ce travail vise à la mise en œuvre des solutions de gestion de flux de livraison, de réapprovisionnement, d’allocation des stocks et de transbordement pour une optimisation combinée des coûts de stocks et transport. La méthodologie adoptée

cycle ¾ dans À à partir de ܽ. Rallongeons le cycle ½ en insérant à partir du sommet Ü ½ le cycle ¾ pour former un cycle ¼ de ܼ à ܼ . ½ Si ce cycle ¼ possède toutes les arêtes de , ¼ est le cycle eulérien cherché. ½ ½ Sinon, on continue ce processus, qui se terminera car les sommets du graphe sont en nombre fini. Remarques – Le théorème d’Euler reste valable pour des multigraphes connexes. – La démonstration fournit un algorithme de construction de cycle eulérien Exemples i. ½ ½

définition et l’interaction. [D. Sympson, 2008]. Importance de la vitesse de disposition Coût de distribution Méthodes de marketing Facilement identifiable Cohérente Directe entre les différents partenaires Bien connues Visibilité du processus Plus transparent Gestion des stocks Négociation B. Définition Aux termes de flux inverse du produit, cette logistique inverse regroupe plusieurs profils à savoir : le retour du produit suite à la non satisfaction d’un critère, la réutilisation

système informatique où deux processus s’exécutent en parallèle et partagent une ressource critique (par exemple, deux utilisateurs qui se partagent une imprimante), on veut vérifier que, quelque soit l’état du système, la ressource critique ne peut être utilisée par plus d’un processus (exclusion mutuelle). Cette propriété est une propriété d’invariance. De même, dans un réseau de communication, si une machine M1 attend un message d’une machine M2 pour poursuivre son processus et en même temps la machine

Gouvernance et efficience des banques tunisiennes : étude par l’approche de frontière stochastique Salima TAKTAK GOUVERNANCE ET EFFICIENCE DES BANQUES TUNISIENNES : ETUDE PAR L’APPROCHE DE FRONTIERE STOCHASTIQUE Salima TAKTAK1 Résumé Cette recherche se propose d’étudier les particularités de la gouvernance bancaire (l’opacité et la réglementation) et l’effet des mécanismes internes de gouvernance des banques tunisiennes cotées sur leur efficience durant la période 2002-2006. Les analyses

3ème année: Gestion de portefeuille, Économétrie, Assurance Vie et Non-Vie, Finance Stochastique, Techniques Financieres, Dérivés de Crédit, Introduction au produits structurés, Data Mining, Régression, Bases de données. 2010-2011 Université Marne la Vallee5,5,216Enseignement Supérieur,Université,Université Marne la Vallee, M2 Mathématiques et Applications Parcours Finance (ex-DEA Lamberton) Calcul Stochastique (D. Lamberton), Méthodes de Monte-Carlo (B. Lapeyre), Modèle de Taux d’Intérêt (V.Bally)

référence à la théorie physico-mathématique de la complexité stochastique (c’est-à-dire aléatoire) des systèmes dynamiques. Or, la théorie des systèmes dynamiques, lesquels détiennent parfois une capacité « d’auto-organisation », s’édifia substantiellement au sein de la communauté scientifique internationale au cours des années 1970. Pour le discours scientifique, la notion de complexité stochastique (ou aléatoire) implique l’idée de processus dynamiques indéterministes, non descriptibles par les