Méthode de Monte-Carlo

obtenir le grade de DOCTEUR D’UNIVERSITE tel-00196405, version 1 - 12 Dec 2007 présentée par Cheick Oumar THIAM Discipline : Physique Spécialité : Physique Corpusculaire Dosimétrie en radiothérapie et curiethérapie par simulation Monte-Carlo GATE sur grille informatique Thèse soutenue publiquement le 12 Octobre 2007 devant la commission d’examen : Président Rapporteur Rapporteur Directeur de thèse Co-directrice de thèse Examinateur Invité Alain BALDIT Roberto BARBERA Jean BARTHE

Mots clés : principe de Pareto, distributions statistiques, simulation Monte Carlo, solveur. Résumé : Dans le cadre de l’amélioration du service offert par la société de transport TIMAR, le département d’exploitation et particulièrement son service import, mène un projet de restructuration et donc une redistribution des tâches sur son équipe est envisagée. Pour ce faire l’usage de quelques méthodes et techniques d’affectation s’avère indispensable afin de livrer au service quelques

implicite est de 20.271% et le spread de crédit de l’émetteur à 79.2 bps. Les coupons potentiels doivent être calculés à partir des performances absolues simulées année sur année du CAC 40. Il faut développer un modèle en utilisant la méthode Monte Carlo afin de simuler plusieurs trajectoires des niveaux du CAC 40 afin de calculer les performances absolues année sur année et simuler le niveau final du

HEC MONTRÉAL Méthodes Monte Carlo pour l’évaluation des paramètres de sensibilité des valeurs d’options sur plusieurs actifs sous-jacents Mémoire présenté à HEC Montréal en vue de l’obtention du grade de Maître ès Sciences de Gestion (M.Sc.) en Ingénierie Financière c Kadiata Kane, 2006 Sommaire Ce mémoire traite de l’estimation des paramètres de sensibilité des produits dérivés à m dimensions et ce à partir des résultats de Broadie et Glasserman 1996 “Estimating Security Price Derivatives

espérer développer des jeux vidéo. Autres exemples : * PROBABILITE : importance dans le développement des jeux de hasard. Méthode de Monte-Carlo : Le terme méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, désigne toute méthode visant à calculer une valeur numérique en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer

est un ajustement rapide, d’un point de vue opérationnel, d’une approche mathématique objective par une vision subjective du gestionnaire aux réalités du marché. Mots clefs : Gestion Actif-Passif, Simulateurs de Scénarios Economiques, Ahlgrim, Monte-Carlo, Back-Litterman, bayésien, probabilité de ruine, actif net, duration, solvabilité. Edern Sévellec – Mémoire EURIA 2010 Page 2 sur 127 Gestion Actif / Passif par une projection stochastique bayésienne Abstract Asset and liability management

Created more than a century ago by the actuaries to calculate the probability of bankrupt or the stocks of solvency, the value-at-risk is a widely used risk measure of the loss on a specific portfolio of financial assets. Until the late 80’s, the methods used to detect and manage risks were adapted to specific products; it was impossible to compare the risk measures between the different “tables” of the same trading floor. Thanks to the value-at-risk and its generalisation in the different markets

d'options Semaine « éléments finis », ENSMP 29 novembre 2006 Jean-Didier Garaud (ONERA, DMSE/LCME) Plan 2 Actions et produits dérivés Modèle de Black-Scholes Hypothèses & équations Calcul d'Itō EDP de Black-Scholes Différentes méthodes de résolution Options « panier » Sous-jacents Exemples de sous-jacents: Actions Obligations, PEL Indices (ex: CAC 40) Devises (ex: $ vs. €) 3 Sous-jacents Exemples de sous-jacents: Actions Obligations, PEL Indices (ex: CAC 40) Devises

1 Méthodes numériques en finance Arthur Charpentier ENSAE-ENSAI-CREST & Katholieke Universiteit Leuven http://www.crest.fr/pageperso/charpent/charpentFR.htm 2006/2007 Ces notes de cours ne sont qu’un complément au cours de Méthodes Numériques en Finance. Merci de ne pas citer, merci de ne pas diffuser. “I prefer the judgement of a 55-year old trader to that of a 25-year old mathematician” (Greenspan (1997)) Arthur CHARPENTIER - Méthodes numériques en Finance 2 CONTENTS Contents 1 Préambule

capital IV/ Calcul de la valeur actuelle nette-----------------------------------------------------12 a) Selon Scénario pessimiste b) Selon Scénario optimiste V/ Réalisation d’une simulation Monte Carlo du projet de quai--------------------13-15 a) Simulation Monte Carlo VI/ Suggestions et Recommandations -----------------------------------------------------16 VII/ Conclusion---------------------------------------------------------------------------------17 I/Présentation