Méthode de Monte-Carlo

Classifications des approches de gestion des risques d'un projet 1)Les approches de la gestion des risques d’un projet 2) Les approches fondées sur certaines caractéristique des projets étudiés II) les méthodes théorique de la gestion des risques d'un projet 1) Les méthodes d'analyse «descendantes» 2)Les méthodes « ascendantes» I) Classifications des approches de gestion des risques d'un projet 1)Les approches de la gestion des risques d’un projet a) Les approches «quantitatives» : •)  Les approches

stratégie, celle-ci étant plus générale et permanente et moins détaillée. On parle toutefois de planification stratégique lorsqu'une stratégie est particulièrement concrète et précise. Parmi les outils de planification, on trouve l'analyse (par exemple méthodes QQOQCCP, SWOT...), la prévision, le budget, les scénarios (entre lesquels choisir), les probabilités, les solutions alternatives ou de repli (pour être préparé en cas d'obstacle lors de l'exécution du plan) etc. Domaines d'applications[modifier

M´thodes de Monte-Carlo e Annie MILLET∗ Universit´s Paris 7 et Paris 1 e Master 2 `me ann´e : Sp´cialit´ Mod´lisation Al´atoire e e e e e e Recherche et Professionnel Parcours : Statistique et Mod`les Al´atoires en Finance e e Parcours : Probabilit´s, Statistique et Applications : e Signal, Image, R´seaux e 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 −1 −2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 * Laboratoire de Probabilit´s et Mod`les Al´atoires, Universit´s Paris 6 et Paris 7, e e e e

. . . . . . . . . . . . . . . ÉCO 4.10.2 Recherche de densité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.11 Simulation de suites de variables aléatoires indépendantes . . . 4.11.1 Inversion de la fonction de répartition . . . . . . . . . . 4.11.2 Méthode du rejet . . . . . . . . . . . . . . U E . . . . . . IQ . . 4.12 Exercices sur le chapitre 4 . . . . . . . . H.N . . . . . . . . . . . . 4.7 5 EC LY T Convergences et loi des grands nombres PO LE 5.1 Convergences de variables aléatoires . . . ÉCO

1. Présentation de la VaR A. B. C. La VaR : un standard Concept Définition 2. Approche théorique A. B. C. Distribution des Mark-to-markets Risques de marchés VaR historique et paramétrique 3. Les différentes méthodes de calcul A. B. C. Méthodes Historiques Méthodes Paramétriques Bilan Nicolas MARTIN – Josselin TOBELEM 2 ESSI - 15/02/2004 1 – Présentation de la VaR A. La VaR : un standard • origines 1973 : l’effondrement en 1973 du système de taux de change fixes instauré

Faculté Polytechnique de Mons 03/12/2007 03/12/2007 Plan de la présentation Contexte général de l’étude Etat de l’art des techniques d’évaluation de la fiabilité Mise en œuvre d’une simulation Monte Carlo Non Séquentielle Développement de modèles statistiques de vent pour une simulation Monte Carlo Non Séquentielle Impact de la production éolienne sur la fiabilité du réseau électrique belge : Résultats de simulation Optimisation de la gestion prévisionnelle de la production éolienne : Capacité

conséquent l'acide ascorbique est souvent utilisé comme agent anti-oxydant dans l'industrie alimentaire Objectif du TP: déterminer la masse de vitamine C contenue dans un comprimé (500 mg par comprimé d’après le fabricant) et utiliser la méthode Monte-Carlo afin d’estimer l’incertitude sur cette masse et de comparer la valeur de la masse obtenue à la valeur attendue. Produits à disposition Matériel à disposition - solution aqueuse de thiosulfate de sodium (Na+ + S2O3 2-) à la concentration

METHODES D’EVALUATION DES OPTIONS AMERICAINES Projet de Fin d’Année Master Spécialisé Ingénierie des Affaires et de Décision Réalisé par : TASSINE AbdelKarim FARAH Asmaa KASSI Mohammed Amine Encadré par : Mr. Elihssini METHODES D’EVALUATION DES OPTIONS AMERICAINES REMERCIEMENTS On remercie, vivement, Monsieur le Professeur EL HISSINI pour avoir dirigé ce travail, pour sa disponibilité et pour ses qualités humaines et scientifiques qu’on n’a pas intelligemment exploitées

Modélisation Monte-Carlo de transistors MOSFETs et à Nanotube de Carbone Sylvie RETAILLEAU, Nha NGUYEN, Damien QUERLIOZ, Jérôme SAINT-MARTIN, Arnaud BOURNEL, Philippe DOLLFUS Institut d’Electronique Fondamentale (IEF) CNRS, Université Paris-Sud-11 (UMR 8622), Orsay 1 Sommaire Introduction : évolution vers la nanoélectronique → Importance des effets quantiques Transport semi-classique : simulation particulaire Monte Carlo (Boltzmann) - Méthode Monte Carlo particulaire Résultats modélisation

calculs sont trop complexes.  Les méthodes de simulation et de rééchantillonnage permettent de substituer à une étude théorique, une démarche expérimentale où les lois exactes sont approchées par des répartitions empiriques.  La simulation aléatoire consiste à engendrer sur ordinateur des échantillons artificiels, à effectuer pour chacun de ces échantillons les calculs nécessaires, qui sont ensuite synthétisés. 2 D’où vient le nom de Monte Carlo?  Travaux menés à Los Alamos  N