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La Modélisation du Risque - Simulations de Monte Carlo PDF

Hervé Thiriez

Le risque est aujourdhui identifié comme une composante essentielle de lenvironnement de lentreprise, mais cette prise de conscience demeure assez récente. En conséquence, la façon dont lentreprise appréhende le risque est rarement organisée et se limite fréquemment à des nomenclatures de risques ou à des analyses de scénarios qui se limitent le plus souvent à trois éléments : hypothèse basse, hypothèse probable et hypothèse haute. La première partie de ce lis°re expose les grandes méthodes de modélisation du risque : lanalyse de scénarios, la théorie des jeux, la théorie de la décision et la simulation de Monte Carlo (simulation probabiliste). La seconde partie présente la construction de divers modèles de simulation avec Excel, et montre comment créer, grâce à un add-in très performant, des modèles spécifiques appliqués à différentes situations de gestion. Chacun de ces cas fait lobjet dun chapitre spécifique et fournit loccasion de voir comment passer dun, modèle de simulation conceptuel à sa mise en œuvre pratique dans Excel pour la création de modèles professionnels. Le lecteur y trouvera de nombreux conseils de modélisation avec Excel. Dans la conclusion, lauteur propose une dizaine dexemples complexes de simulations probabilistes développées dans le cadre de son activité de conseil.

Noté /5. Retrouvez La Modélisation du risque : Simulations de Monte Carlo et des millions de livres en stock sur Amazon.fr. Achetez neuf ou d'occasion

9.59 MB Taille du fichier
9782717848229 ISBN
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Modèles et méthodes actuarielles pour l'évaluation ... di érentes approches de modélisation permettant de contourner ces problèmes : de mortalité et aussi le risque dépendance. La troisième partie intéressera à l’optimisation du capital économique en mettant en œuvre la réas-surance comme outil de gain en capital économique en proposant des approches de choix optimal en réassurance. Mots clés: Solvabilité II, modèles internes

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La simulation de Monte-Carlo évalue le niveau de rendement attendu ... La méthode de Monte Carlo est une application directe de ce résultat permet- tant le calcul 'pratique' ... l'approximation risque d'être efficace. Nous allons voir son rôle ... relativement au nombre de simulation N. En fait cette variance peut être.