Quantile

nous permettre de créer une autre mesure synthétique du risque pouvant hiérarchiser les 3 indices plus correctement, c’est-à-dire reconnaissant dans l’indice 3 l’actif financier le plus risqué en termes de pertes potentielles. Cette mesure est le quantile de perte maximale que peut subir l’actif ou le portefeuille avec une probabilité d’occurrence faible mais non négligeable pour l’investisseur : on la dénomme la Value-at-Risk ou VaR. Ainsi, pour nos trois indices, nous avons les VaR suivantes définies

modèles probabilistes Sensibilité du portefeuille de contrats d’une compagnie d’assurance vie par rapport à une modification des taux zéro-coupons. Concentration du portefeuille de risques, expositions nominales − Avec modèles probabilistes Quantiles sur les distributions des pertes 6 La VaR ::un benchmark pour la mesure des risques La VaR un benchmark pour la mesure des risques Le champ des risques couverts : − à l’origine, risques de marché − Une mesure synthétique du risque : « 4:15

nous permettre de créer une autre mesure synthétique du risque pouvant hiérarchiser les 3 indices plus correctement, c’est-à-dire reconnaissant dans l’indice 3 l’actif financier le plus risqué en termes de pertes potentielles. Cette mesure est le quantile de perte maximale que peut subir l’actif ou le portefeuille avec une probabilité d’occurrence faible mais non négligeable pour l’investisseur : on la dénomme la Value-at-Risk ou VaR. Ainsi, pour nos trois indices, nous avons les VaR suivantes définies

nous permettre de créer une autre mesure synthétique du risque pouvant hiérarchiser les 3 indices plus correctement, c’est-à-dire reconnaissant dans l’indice 3 l’actif financier le plus risqué en termes de pertes potentielles. Cette mesure est le quantile de perte maximale que peut subir l’actif ou le portefeuille avec une probabilité d’occurrence faible mais non négligeable pour l’investisseur : on la dénomme la Value-at-Risk ou VaR. Ainsi, pour nos trois indices, nous avons les VaR suivantes définies

[modifier] Article détaillé : Loi de Cauchy. La loi de Cauchy n'admet aucun moment (donc ni moyenne ni variance, entre autres). Loi de Tukey-Lambda [modifier] La Loi de Tukey-Lambda est connue de façon implicite par la distribution de ses quantiles : elle a par la suite été généralisée. Définition mathématique [modifier] En théorie des probabilités, une loi (ou mesure) de probabilité est une mesure positive sur un espace mesurable , telle que . Le triplet est appelé espace probabilisé

d’évaluer le débit de pointe pour les périodes de retour 10, 20,50 et 100 ans, la capacité du dalot existant et le débit de fuite. La démarche suivante a été adoptée : Délimitation du bassin versant sur support topographique 1/1000 ; Estimation des quantiles des débits de pointe Q (T) par la méthode rationnelle. 2.2 Caractéristiques du bassin versant Le plan joint en annexe affiche la délimitation du bassin versant étudié. Le tableau suivant résume ses caractéristiques physiques : Ouvrage A (km²) L

géométrique, harmonique, quadratique.  mode, ou classe modale.  médiane. 3 Un abus de langage fréquemment commis consiste à appeler aussi histogramme un diagramme en barres verticales. 5 Paramètres de dispersion :  étendue, ou amplitude.  quantiles, ou fractiles, ou percentiles: quartiles, déciles, centiles. Intervalle interquartile, rapport interdécile.  écart absolu moyen.  écart type, qui mesure la dispersion autour de la moyenne arithmétique. Les deux paramètres les plus utilisées sont

20 20 20 20 Tableau 7.1 : répartition des achats en 5 classes de même effectif La répartition des observations est intéressante en fait par les bornes qu’elle donne, qui sont des « quantiles ». Dans le cas ci-dessus, chaque classe regroupe 20% des observations : les bornes sont les quintiles. La notion de quantile est détaillée dans le chapitre 2. 3. HISTOGRAMMES. Dans toutes les analyses statistiques, on donne une représentation graphique particulière de la répartition des observations, appelée

......................................................................................................................... 45 47 50 54 56 56 57 58 58 58 59 59 60 60 60 61 63 65 65 66 66 67 75 80 Annexe commune aux séries ES, L et S Boîtes et quantiles .................................................................................................................................. 83 P réambule Ce fascicule regroupe les documents d’accompagnement des programmes de première S et ES, applicables

Mesures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2 Intégration de Lebesgue . . . . . . . . . . . 1.2 Applications en probabilité . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Espérance de variables aléatoires . . . . . . 1.2.2 Fonction de répartition et quantiles d’une loi 1.2.3 Indépendance . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4 Principales lois de probabilités . . . . . . . . 1.2.5 Vecteurs aléatoires . . . . . . . . . . . . . . 1.2.6 Fonctions caractéristiques . . . . . . . . . . 1.2.7 Convergence de