Var

s´electionn´e `a plusieurs reprises =⇒ nS est al´eatoire) =⇒ sondage al´eatoire Variables indicatrices d’inclusion : pour tout i ∈ U , • Ii = 1 si i ∈ S 0 sinon P(Ii = 1) = P(i ∈ S) = pi P(Ii = 0) = P(i ∈ / S) = 1 − pi =⇒ Ii ∼ Bin(1, pi) E(Ii) = pi =⇒ Var(Ii) = pi(1 − pi) • • i∈U Ii = nombre d’individus de U qui font partie de l’´ech. S = nS 14 • i∈U pi = i∈U E(Ii) = E i∈U Ii = E(nS ) Exemple : Pour le sondage PESR : n n =N· =n pi = N N i∈U i∈U 15 2.5 ESTIMATEUR Objectif Estimer un param`etre-population

Universit´ Lyon 1 e Mai 2007 Optimisation de portefeuille selon le crit`re de la Value at Risk e Guillaume Nolain, Yahia Salhi, Serge Werl´ e Table des mati`res e Introduction 1 La Value at Risk 1.1 Adoption de la VaR . . . . . . . . . . . . . 1.2 Le concept de la VaR . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Pr´sentation . . . . . . . . . . . . . e 1.2.2 Particularit´s . . . . . . . . . . . . . e 1.2.3 Approche Classique . . . . . . . . . 1.3 Le probl`me des distributions non Normales e 1.4 Les m´thodes

--with-libpcap-includes=/usr/include/pcap --with-libpcaplibraries=/usr/lib --with-mysql=/var/lib/mysql Pour avoir toutes les options de compil, ouvrez le fichier configure, et recherchez la section Optional Packages. $]# make $]# make install $]# mkdir /etc/snort $]# mkdir /etc/snort/rules $]# cp etc/* /etc/snort/ $]# /usr/sbin/useradd snort –d /var/log/snort –s /sbin/nologin –c “Program SNORT” $]# chown –R snort:snort /var/log/snort Downloadez les rules minimales sur http://www.snort.org. Il va vous falloir

A Method To Find Historical VAR For Portfolio That Follows S&P CNX Nifty Index By Estimating The Index Value Ramesh. K.V.N.M* Email:rameshkvnm@gmail.com Developer/Executive BCGS Mobile #: +65 83221677 60B Orchard Road The Atrium@Orchard #10-00 Singapore-238891 Abstract: Financial institutions face the important task

précision5. Ce CAPM correspond à un investisseur représentatif, appelé « investisseur moyen », en agrégeant les CAPM conditionnels de chaque agent. Le CAPM de l’investisseur moyen s’écrit : E m ( ri ) − rf = cov m ( ri , rm | I a ) ×  E m ( rm ) − rf  m  Var ( rm | I a )  (5) où E m ( ri ) représente la moyenne des rentabilités conditionnelles des investisseurs ; Ia représente l’information de l’investisseur a ; ri est la rentabilité de l’actif risqué i et rm représente la rentabilité du portefeuille

L’ ENSEIGNEMENT Ce cours, de 3 séances de 5 heures, est composé de deux parties : la première porte sur les fondements et premières formalisations de la Value-at-Risk (VaR), mesure essentielle du risque extrême ; la seconde est une application des méthodes statistiques de la Théorie des Valeurs Extrêmes (TVE) au calcul de la VaR. La philosophie de ce cours est d’aborder en profondeur les techniques statistiques appliquées à la mesure du risque de marché, essentiellement via la Value-at-Risk, de

par rapport à une variable expand(expr, Factoriser une expression dans  (coefficients rationnels) Factorisation complète dans  factor(expr) Factorisation dans  coefficients rationnels complète Touches b33 var) Touches b32 ( b3A2) factor(expr, var) cFactor(expr) cFactor(expr, var) Réduire au même dénominateur comDenom(expr) Valeur d’une expression en un point Touche * (sachant que) à droite sous la touche bleu /. © T³ France 2008 / Photocopie autorisée Touches b374 Aide-mémoire

PESR) = µ µ D´m. : e E(ˆ PESR) = E µ = 1 n yi i∈S =E 1 n yiIi i∈U 1 n i∈U 1 = n i∈U 1 = n i∈U 1 = N yi E(Ii) yi pi yi n N car E(Ii) = pi car pi = n N (PESR) yi = µ i∈U 24 ˆ c) Pr´cision de µPESR : e 2 1 1 σcorr 2 µ Var(ˆ PESR) = − σcorr = (1 − f ) n N n o` u n 1 2 f= et σcorr = (yi − µ)2 N N −1 i∈U ˆ La variance et donc la pr´cision de µPESR d´pendent de e e trois ´l´ments : ee • la taille n de l’´chantillon : plus l’´chantillon est grand, e e plus l’estimation

édition (ed. 1) de son ouvrage Species Plantarum (Sp. Pl.). - Sous-espèce, variété, sous-variété et forme L’identité d’un taxon nécessite parfois que soit fait mention de la (ou des) subdivision(s) au rang infraspécifique : sous-espèce (subsp.), variété (var.) ou même plus exceptionnellement sous-variété (subvar.) et forme (forma ou f.). La tendance actuelle vise à ne retenir que les subdivisions réellement caractérisées et d’éviter les éclatements de taxons qui ne soient que le fait de variations morphologiques

(les variables évoluent en sens inverse). Var j Var j r=1 Var i Var i Th. Couronne Th. Couronne r = -1 Les analyses factorielles 19 Corrélation nulle Si r=0 alors il n’y a aucun lien linéaire entre les deux variables. Par contre, il peut y avoir un lien d’une autre nature (quadratique par exemple). r=0 Var j r=0 Var j Var j Var i Th. Couronne Th. Couronne Var i Les analyses factorielles r=0 Var i 20 Lien entre corrélation et covariance