B. Prise de décisions en univers incertain. 1. Valeurs espérées

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "B. Prise de décisions en univers incertain. 1. Valeurs espérées"

Transcription

1 B. Prise de décisions en univers incertain Une grande par*e des choix réalisés par les producteurs et les consommateurs étant réalisés en univers incertain, les agents sont amenés à prendre des décisions sans vraiment savoir ce qui va se passer demain. 1. Valeurs espérées Les décideurs n étant pas sûrs de ce qu ils vont obtenir au moment où ils font leur choix, la théorie de la forma*on des choix peut être u*lisée pour décrire les comportements individuels en univers incertain. Soit un individu devant choisir entre deux paris : un pari A qui rapporte 100 avec une probabilité de ½ et 0 avec une probabilité de ½; un pari B qui lui rapporte 60 avec une probabilité ½ et 20 avec une probabilité ½. Il est possible de calculer les valeurs espérées des deux paris et de les comparer.

2 Pour le pari A, la probabilité d obtenir 100 est ½ et celle d obtenir 0 est ½. La valeur espérée du pari, notée EVa = ½ (100)+1/2 (0) = 50 Pour le pari B, la probabilité d obtenir 60 est ½ et celle d obtenir 20 est ½. La valeur espérée du pari, notée, EVb= ½ (60) + ½ (20)= 40 Comme EVa > Evb, un décideur voulant maximiser son revenu espéré va choisir le pari A, celui qui lui rapporte la valeur espérée la plus élevée. Notons que lorsque la valeur espérée est le critère de choix u*lisé par un décideur, la valeur de 1 pour le décideur est indépendante de sa richesse actuelle. En d autres termes, le décideur donne la même valeur à 1 quans sa richesse est de 100 et à 1 quand sa richesse est de Une hypothèse très forte. 11. Un jeu juste Considérons un jeu dont la valeur espérée est E[X] et notons C le coût de par*cipa*on à ce jeu. Ce jeu est dit juste si et seulement si E[X] = C. Autrement dit, les gains espérés sont égaux au prix qu il faut payer pour par*ciper. Dans le cas contraire, le jeu est dit injuste. Dans notre exemple, le pari A est un jeu juste si le coût de par*cipa*on est fixé à 50. Le pari B est un jeu juste si le coût de par*cipa*on est égal à 40.

3 Exemple : On lance une pièce, si l on ob*ent face, on perd 1, si l on ob*ent pile, on gagne 1. A quelle condi*on, ce jeu est juste? 12. Le paradoxe de Saint- Petersbourg Le concept d u*lité espérée ne permet pas d expliquer tous les choix des agents en univers incertain. En effet, même si un jeu est juste, il est possible qu un agent (pourtant ra*onnel) ne souhaite pas y par*ciper si la valeur espérée de ce jeu est très élevée. Même s il dispose de ressources suffisantes, sera t il prêt à prendre part au jeu dont le coût de par*cipa*on s élèvera à plusieurs milliers d euros. Considérons le jeu suivant : - Un individu lance une pièce, s il ob*ent face (F), le jeu se termine et il reçoit 2 1 = 2 S il ob*ent pile (P), il lance à nouveau la pièce? - Si le résultat du second lancer est face, le jeu se termine et le joueur reçoit 2 2 = 4 Si c est pile, il lance la pièce une troisième fois. - Si le résultat du troisième lancer est face, le jeu se termine et le joueur reçoit 2 3 = 8 Si c est pile, il lance la pièce une quatrième fois. - Le jeu con*nue de la même manière jusqu à ce que le joueur ob*enne face pour la première fois.

4 Le tableau ci- dessous présente les gains qui peuvent être obtenus à ce jeu. Séquence Probabilité Prix F 1/2 2 PF 1/4 4 PPF 1/8 8 PPPF 1/16 16 PPPPF 1/ La valeur espérée du jeu est égale à : EV = 1 2 (2)+ 1 4 (4)+ 1 8 (8)+... = 1 2 i 2i = = i=1 La valeur espérée est ainsi infinie.

5 Combien un individu sera t il prêt à payer pour y par*ciper? Selon le critère de la valeur espérée, un montant infini. Et pourtant, il est plus probable que ce ne sera pas le cas. C est ce que l on appelle le paradoxe de Saint- Petersbourg. Daniel Bernouilli (1738) a résolu ce paradoxe de la manière suivante : «La détermina:on de la valeur d un objet peut ne pas être basé sur son prix, mais plutôt sur l u:lité qu il apporte. Il ne fait aucun doute que le gain d un millier de ducats est plus important pour un homme pauvre que pour un homme riche, même si les deux ob:ennent la même somme». Bernouilli a ainsi introduit la no*on d u*lité marginale et observé la loi de l u*lité décroissante. Notons cependant que le concept d u*lité cardinale de Bernouilli repose sur une hypothèse forte : il est possible de comparer les u*lités d individus différents, idée qui sera défini*vement abandonnée dans la seconde moi*é du 20 e siècle. Afin d exprimer la décroissance de l u*lité marginale, Bernouilli a suggéré de prendre la fonc*on log pour représenter l u*lité. Dans notre exemple, l u*lité espérée du jeu sera : EU = 1 2 ln ln ln8+... = 1 2 i ln(2i ) = ln 4 Le jeu qui avait une valeur espérée infinie a une u*lité espérée finie et plutôt pe*te. Si l on considère que la fonc*on d u*lité u(r)=ln (R) est cardinale et définie par rapport au revenu noté R, alors ln 4 unités d u*lité valent exp ln 4 = 4. Selon cese spécifica*on de la fonc*on d u*lité u, un individu ra*onnel voulant maximiser son u*lité espérée est prêt à payer jusqu à 4 pour par*ciper à ce jeu. i=1

6 2. La théorie de l u<lité espérée Soit X un ensemble fini de N résultats, prix ou événements Soit L un ensemble de loteries définies sur X, une loterie type étant définie par : l = (x 1, p 1 ; x 2, p 2 ;...; x N, p N ) avec p i 0 pour i =1..., N et p i =1 Une loterie est donc simplement une liste de résultats (x) associés à leurs probabilités respec*ves. Dans l exemple précédent, l ensemble des résultats est X = [0, 20, 60, 100), le pari A est décrit par (0, ½,; 20, 0; 60, 0; 100, ½) et le pari B est décrit par (0, 0; 20, ½; 60, ½; 100, 0). Par défini*on, la fonc*on d u*lité U a la forme d une fonc*on d u*lité espérée si et seulement s il existe des valeurs N i+1 u 1,... u N pour lesquelles U(l) = N i=1 p i u i pour tout l L u*lité est une somme pondérée par les probabilités

7 B. AFtudes face au risque La no*on de risque fait généralement référence à la variabilité du résultat d une ac*vité incertaine. Considérons la situa*on suivante : on a le choix entre deux scénarios, l un avec un paiement garan* et l autre avec un paiement aléatoire. Dans le scénario avec paiement garan*, on reçoit 50 avec cer*tude. Par conséquent, le résultat n est pas variable. Dans le scénario avec incer*tude, une pièce est lancée pour déterminer si l on reçoit 100 ou rien. On reçoit donc 0 ou 100. La variabilité peut être mesurée à l aide de la variance. Dans l exemple précédent, la moyenne est égale à 50 dans le scénario avec incer*tude. La variance est égale à : V = 1 2 (0 50) (100 50)2 = 2500 Ce qui correspond à un écart type V = 50 Dans le scénario certain, la variance est V = 0.

8 Les individus adoptent des attudes différentes face au risque : - Un individu qui préfère le scénario certain au scénario incertain est dit averse au risque - Un individu qui est indifférent entre le scénario certain et le scénario incertain est dit neutre au risque - Un individu qui préfère le scénario incertain au scénario certain est dit recherchant le risque. 1. Aversion pour le risque Considérons une agent dont les préférences peuvent être décrites par une fonc*on d u*lité. Sa richesse R est une variable aléatoire (con*nue ou discrète). Soit E(.), son espérance. Un individu est averse au risque s il préfère un gain sûr à un gain plus important mais aléatoire. On a E [ U(R) ] <U [ E(R) ] Un individu aime le risque s il préfère le gain aléatoire plus important au gain sûr mais moins important : On a E [ U(R) ] >U [ E(R) ] Un individu est neutre au risque s il est indifférent entre les deux choix: E [ U(R) ] =U [ E(R) ]

9 U(100) Commentaires : Dans le cas de l aversion pour le risque, l individu préfère recevoir 50 avec cer*tude plutôt que de recevoir 0 avec une probabilité ½ et 100 avec une probabilité ½. U [ E(R) ] =U(50) > 1 2. U(0) U(100) Dans la figure ci- dessous, la fonc*on d u*lité correspondante est strictement concave. U*lité U(E(R)) E[U(R)] U Un individu averse au risque a une fonc*on d u*lité strictement concave, un individu neutre au risque a une fonc*on d u*lité linéaire, un individu aimant le risque, a une fonc*on d u*lité strictement convexe. U(0) R 0 50=E(R) 100

10 Quand une fonc*on d u*lité est deux fois con*nument dérivable, elle est strictement concave si et seulement si U (R) < 0, c est à dire que : du '(R) dr < 0 L aversion au risque implique que l u*lité marginale de l argent est décroissante : le gain d u*lité procuré par une augmenta*on marginale du revenu diminue avec la richesse R. Un individu averse au risque refusera toujours de par*ciper à un jeu juste. En effet, dans un jeu juste, le gain espéré net du coût de par*cipa*on au jeu, est nul. L individu préfère ne pas jouer car cela diminue son u*lité. En conséquence, un individu averse au risque est prêt à payer pour ne pas avoir à par*ciper à un jeu juste ou des situa*ons qui peuvent être représentées par des jeux justes. Il préfèrera avoir recours à une assurance et payer une prime risque.

11 2. Assurance et prime de risque La prime de risque est le montant qu un individu averse au risque est prêt à payer pour éliminer le risque. Soit une personne dont la richesse est de euros. Elle peut perdre euros avec une probabilité de ¼ (exemple d un vol de voiture) et conserver le même niveau de richesse avec une probabilité de 3/4. Ses préférences peuvent être représentées par une fonc*on d u*lité et par une fonc*on d u*lité de Bernouilli (u(r)=lnr). Dès lors, une prime d assurance juste est de 20000/4 = 5000 (soit 25% de ) si la compagnie d assurance n a pas d autre coût que le paiement de en cas de vol. Supposons que s assurer coûte Afin de déterminer si cese personne va s assurer contre le vol, il convient de comparer ses niveaux d u*lité avec et sans assurance. Elle choisit de d assurer si son u*lité avec assurance est plus élevée que son u*lité sans assurance. Si cese personne ne s assure pas contre le risque de perdre , son u*lité espérée sera de : U 1 = 1 4 u( )+ 3 4 u(100000) =11457

12 Si cese personne décide de s assurer, son u*lité espérée sera égale à : U 2 = 1 4 u( )+ 3 4 u( ) = u(95000) =11461 Comme U2 > U1, cese personne choisira de s assurer contre le risque. Elle sera prête à payer plus que la prime de 5000 pour être assurée. On appelle r, la prime maximale qu elle sera prête à payer. La prime r est telle que la personne est indifférente entre payer une assurance ou être confrontée aux risques sans être assurée. r peut être défini de la manière suivante : 1 4 u( r)+ 3 4 u(10000 r) =U 1 u( r) =U 1 r =10000 exp U 1 $ r = exp 1 4 ln( )+ 3 ' ln % & 4 ( ) = 5 426

13 Si cese personne averse au risque est prête à payer 5426 afin de recevoir en cas de vol. Plus un individu est averse au risque, plus il sera disposé à payer pour s assurer contre le risque. Soit une fonc*on d u*lité de Bernouilli u et une variable aléatoire R, l équivalent certain d un jeu J, noté c(j,u), est le montant pour lequel l individu est indifférent entre le jeu et un certain montant c(j,u). On a : u(c(j,u)) = E [ u(r) ] ou c(j,u) = u 1 (E [ u(r) ] où u 1 est l'inverse de la fonction d 'utilité L équivalent certain correspond au montant monétaire certain que l individu souhaite recevoir en comparaison avec le résultat incertain du jeu. Pour les individus averses au risque, l équivalent certain du jeu est strictement inférieur à sa valeur espérée. Soit une fonc*on d u*lité de Bernouilli u et une variable aléatoire R. La prime de risque maximale ρ qu un individu est prêt à payer pour éviter le risque associé au jeu J est défini par : ρ = E[R] c(j,u)

14 U*lité U(100000) U(E(R)) u La prime de risque est le montant qu un individu est prêt à payer pour éliminer en*èrement le risque. C est le montant addi*onnel qu un individu averse au risque est prêt à payer pour éviter d être confronté au risque E[U(R)] U(80000) R C(J,u) E(R) Quel est l équivalent certain du jeu dans lequel une personne dont la richesse est de peut perdre avec une probabilité ¼?

15 u c(j,u) ( ) = E[ln(R)] = 1 4 ln( )+ 3 4 ln(100000) $ c(j,u) = exp& 1 4 ln(80000)+ 3 % 4 ln(100000) ' ) = ( La valeur espérée du jeu est : E[R] = 1 4 (80000)+ 3 (100000) = La prime de risque est de : ρ = = 426

16 Exercice 1 Des météorologues prédisent que la probabilité pour qu il y ait une sécheresse en juillet prochain est de 50%. Supposons que Paul souhaite maximiser son u*lité espérée avec une fonc*on Bernouilli u(x) = ln (x). La richesse ini*ale de Paul est de 0. Paul a le choix entre deux planta*ons (blé, colza) qui lui rapportent les gains suivants en euros: Pluie normale Sécheresse Blé colza Les rendements d échelle des gains de chaque produc*on sont constants. 1. Si Paul veut faire une récolte, quelle culture va t il planter? 2. Paul veut choisir n importe quelle combinaison entre les planta*ons de blé et de colza. Quelle combinaison de planta*on va t il choisir? 3. Paul consacre une moi*é de ses terres à la culture du blé et l autre moi*é à la culture du colza. Il peut assurer sa culture de colza contre la sécheresse, il paie une police d assurance de et reçoit une prime de en cas de sécheresse. Paul décide t il de souscrire une assurance?

17 1. Si Paul ne plante que du blé, son u*lité espérée est égale à : U(blé) = 1 2 ln(5000)+ 1 ln(40000) = 9, 56 2 Si Paul ne plante que du colza, son u*lité espérée est égale à: U(colza) = 1 2 ln(20000)+ 1 (12000) = 9, 65 2 Paul va donc choisir le colza. 2. Soit α la frac*on de terre que Paul consacre au colza. Pour tout 0 α 1, son u*lité espérée est égale à : Ux = 1 2 ln{(1 α) α 20000}+ 1 ln{(1 α) α 12000} 2

18 Son programme d op*misa*on est donc égal à : Max 0 α 1 U α Max 0 α 1 Cese équa*on du second degré du type : (1+ 3α)(10 7α) 21α α +10 Les condi*ons de premier ordre (dérivée première) : α = 23/42 Uα = 1 )" 23% 23 ln+ 1 2 # $ 42& ' * ,.+ 1 )" 23% 23 ln+ 1-2 # $ 42& ' * ,. = 9,80 - En u*lisant les deux premières équa*ons (Blé et colza), on a : U > U colza >U blé Une propor*on de 23/42 de la terre sera u*lisée pour la culture de colza et une propor*on 19/42 sera u*lisée pour le blé.

19 3/ Avec une assurance, son u*lité sera égale à : U(avec assurance) = 1 " 5000 ln % $ 5000'+ 1 " ln$ # 2 & 2 # 2 U(sans assurance) = 1 " 5000 ln % $ '+ 1 " ln$ # 2 & 2 # 2 2 Paul choisira de ne pas souscrire d assurance % ' = 9,80 & % ' = 9, 63 &

20 Exercice 2 Un exportateur français étudie la possibilité de signer un contrat de 10 millions d euros avec un importateur situé au Venezuela. La probabilité d un coup d Etat dans ce pays, qui remesrait en cause ce contrat, est de p = Il entreprend donc une démarche d assurance auprès de la COFACE et les experts de cese dernière lui proposent une police d assurance garan*ssant un remboursement R en cas de coup d Etat, en contrepar*e d une prime représentant k = 20% de cese somme. L attude de l exportateur par rapport au risque peut être représentée par une fonc*on de Von Neumann Morgenstern telle que : U(R) = R 1/2 L exportateur *ent à entreprendre ce projet mais quel sera le montant du remboursement R? (u*lisa*on de la fonc*on de Lagrange)

21 On cherche à maximiser l espérance mathéma*que de l u*lité du gain : E(U) = p. U(R 1 )+ (1 p). U(R 2 ) sous la contraint e k. R 1 + (1 k)r 2 = (1 k).g R 1 = (1 k). R et R 2 = (1 k). G G = 10 millions d euros, k=20%, p=0.10 probabilité d un coup d état R1 et R2 revenus espérés en cas de coup d Etat ou pas R revenu assuré (remboursement) F(R 1, R 2, λ) = p. U(R 1 )+ (1 p). U(R 2 )+ λ. [(1 k). G k. R 1 (1 k). R ] 2

22 Condi*ons de 1 er ordre (1) F R 1 = 0 = p. U '(R 1 ) λ.k (2) F R 2 = 0 = (1 p). U '(R 2 ) (1 k). λ (3) F λ = 0 = (1 k). G kr 1 (1 k). R 2 Comme U '(R) = 1 2. R 1/2 et k = 2.p On obtient : U '(R 1) U '(R 2 ) k.(1 p) = p. (1 k) = (2.p 2.p2 ) (p 2.p 2 ) d 'où R 2 1/2 / R 1 1/2 = 2.25 et R 2 = 5, R 1 En remplaçant dans (3), on obtient : R 1 = et R 2 = , R = =

23 Exercice 3 Mr Durant est un salarié de chez Renault, avec une richesse ini*ale w = 1000, il a une fonc*on d u*lité de Bernouilli : u(x) = Son salaire mensuel est de Il peut être licencié avec une probabilité de Une compagnie d assurance lui propose un contrat d assurance contre le chômage. Mr Durant devra payer une prime d assurance de 200 afin de recevoir 2000 en cas de licenciement. Il n y a que deux périodes : durant la première période les décisions sont prises; durant la seconde, l incer*tude est levée. 1 Montrer que Mr Durant a une aversion pour le risque 2 Mr Durant doit il choisir de s assurer contre le chômage? 3 Calculez la prime d assurance juste qui devrait être demandée par la compagnie d assurance pour assurer Mr Durant contre le risque 4 Quelle est la prime maximale que la compagnie d assurance doit demander si elle veut que Mr Durant souscrive un contrat? 5 Quelle est la prime de risque que Mr Durant est prêt à payer pour éviter le risque? x

24 3. Qualité et incer<tude Au delà des concepts tels que la valeur et l u*lité espérées, l aversion ou la neutralité pour le risque; la décision en univers incertain peut également prendre les traits d une asymétrie d informa*ons, d une an*- sélec*on ou du hasard moral. à Dans certaines situa*ons, à cause des asymétries d informa*on, deux agents ne parviennent pas à échanger alors qu ils sont poten*ellement prêts à le faire. Prenons l exemple suivant : Mr X possède une épicerie qu il souhaite revendre. Il sait que s il conserve le magasin, il ob*endra un profit Rx. Il ne souhaite donc le vendre le magasin que si le prix d achat est supérieur à Rx. Un individu souhaite acheter le magasin de Mr X. Il ne connaît pas la valeur de Rx, mais il sait que Rx est distribué de manière con*nue et uniforme sur l intervalle [0,100]. Cela signifie que Rx peut prendre n importe quelle valeur réelle entre 0 et 100 et que la probabilité de toutes les valeurs entre 0 et 100 et la même. Le profit que l acheteur re*rera du magasin Ry, sera une fois et demi Rx. De manière formelle : Ry=1.5 Rx L acheteur poten*el doit faire une offre à M. X qui peut choisir de l accepter ou de la refuser.

25 50 est généralement considérée comme une offre raisonnable. Dans ce cas, si Mr X rejese l offre, le profit de l acheteur est 0. S il accepte, cela signifie que Rx se situe dans l intervalle [0, 50] car, sinon, Mr X aurait rejeté l offre. Etant donné que tous les nombres entre 0 et 50 ont la même probabilité, la valeur espérée de Rx est 25. La valeur espérée de Ry, est donc : 1.5 x 25 = 37.5, ce qui est moins que le prix d achat n est donc pas une bonne offre. De façon plus générale, si l individu propose q, la valeur espérée de Rx est 0.5 x q et son profit espéré est 0.75 x q. Son profit espéré doit au moins être égal à son offre q q La seule offre q compa*ble avec cese inégalité est q = 0. C est le seul prix pour lequel il est profitable pour l acheteur de faire une offre à Mr X. Il achètera le magasin de Mr X s il n a pas de valeur pour aucun individu (Rx=Ry=0). Le profit que l acheteur réaliserait est plus grand que celui réalisé par Mr X, Ry > Rx, dès que ce dernier est posi*f (Rx>0). En d autres termes, dans toutes les circonstances dans lesquelles il n y a pas d échange, la valeur du magasin est plus élevée pour l acheteur que pour Mr X: un échange mutuellement avantageux existe mais n est pas exploité.

26 La cause de ce problème est l asymétrie d informa*ons. Mr X a plus d informa*ons sur le magasin que l acheteur. Cela conduit à un surprenant échec du marché. Nous reviendrons sur ce point lorsque nous aborderons le marché des voitures d occasion et les travaux d Akerlof. à Le modèle agent principal donne une nouvelle illustra*on du problème de l asymétrie d informa*ons. Considérons deux agents, la par*e informée (informa*on u*le pour le bien être commun) et la par*e non informée. Un agent propose un contrat à un autre agent ( le contrat est une offre), il est appelé le principal. La personne qui accepte ou refuse le contrat, est appelée l agent. Deux phénomènes peuvent ici se produire: - Un problème d an*- sélec*on : quand une caractéris*que de l agent est imparfaitement observée par le principal. Quand une entreprise embauche un salarié, elle ne peut pas savoir exactement ce qu elle a embauché. L incer*tude porte sur les capacités naturelles du travailleur, son adéqua*on au poste, son comportement une fois embauché, son niveau de produc*vité - Un problème de hasard moral quand un individu ou une ins*tu*on n assume pas toutes les conséquences de ses ac*ons. Il a tendance à agir de manière moins prudente qu il ne l aurait fait autrement, faisant endosser à une *erce par*e une part de ses responsabilités.

27 Exemple : un individu assuré contre le vol de sa voiture, prêtera peut être moins d asen*on au fait de fermer sa voiture à clé, car les conséquences néga*ves du vol de sa voiture sont par*ellement supportées par la compagnie d assurance. Notons que certaines situa*ons peuvent impliquer à la fois des problèmes de sélec*on adverse et de hasard moral. Quand une compagnie d assurance vend un contrat d assurance santé à un client, elle ne sait pas avec cer*tude si son client est très risqué et comment il va se comporter une fois assuré (va t il être prudent : manger équilibrer ).

Chapitre 4 La prise en compte de l informa6on dans le modèle de marché

Chapitre 4 La prise en compte de l informa6on dans le modèle de marché Chapitre 4 La prise en compte de l informa6on dans le modèle de marché Microéconomie 2014/2015 Rappel Chapitre 1 Hypothèses du modèle canonique concurrence pure et parfaite: Atomicité des agents Biens

Plus en détail

Economie de l incertain et de l information Partie 1 : Décision en incertain probabilisé Chapitre 1 : Introduction à l incertitude et théorie de

Economie de l incertain et de l information Partie 1 : Décision en incertain probabilisé Chapitre 1 : Introduction à l incertitude et théorie de Economie de l incertain et de l information Partie 1 : Décision en incertain probabilisé Chapitre 1 : Introduction à l incertitude et théorie de l espérance d utilité Olivier Bos olivier.bos@u-paris2.fr

Plus en détail

Attitude des ménages face au risque. M1 - Arnold Chassagnon, Université de Tours, PSE - Automne 2014

Attitude des ménages face au risque. M1 - Arnold Chassagnon, Université de Tours, PSE - Automne 2014 Attitude des ménages face au risque - M1 - Arnold Chassagnon, Université de Tours, PSE - Automne 2014 Plan du cours 1. Introduction : demande de couverture et comportements induits pa 2. Représentations

Plus en détail

M2 IAD UE MODE Notes de cours (3)

M2 IAD UE MODE Notes de cours (3) M2 IAD UE MODE Notes de cours (3) Jean-Yves Jaffray Patrice Perny 16 mars 2006 ATTITUDE PAR RAPPORT AU RISQUE 1 Attitude par rapport au risque Nousn avons pas encore fait d hypothèse sur la structure de

Plus en détail

CHAPITRE 5. Stratégies Mixtes

CHAPITRE 5. Stratégies Mixtes CHAPITRE 5 Stratégies Mixtes Un des problèmes inhérents au concept d équilibre de Nash en stratégies pures est que pour certains jeux, de tels équilibres n existent pas. P.ex.le jeu de Pierre, Papier,

Plus en détail

Chapitre 1: Introduction à la théorie de l équilibre à prix fixes

Chapitre 1: Introduction à la théorie de l équilibre à prix fixes Chapitre 1: Introduction à la théorie de l équilibre à prix fixes L3 Eco-Gestion/ Faculté de Droit, Sciences Economiques et de Gestion Plan 1 Rappels sur l utilité espérée La représentation des événements

Plus en détail

L Assurance. L Assurance

L Assurance. L Assurance L Assurance Benjamin Leroy et Sébastien Vidal L Assurance Définition et Historique Assurance directe et privée Assurance indirecte et Assurance sociale Mutuelle Fondement économique de l assurance 2 Définition

Plus en détail

L assurance une toute petite introduction à l assurance 2008/2009 Arthur Charpentier http://blogperso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/index.

L assurance une toute petite introduction à l assurance 2008/2009 Arthur Charpentier http://blogperso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/index. L assurance une toute petite introduction à l assurance 2008/2009 http://blogperso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/index.php/ L assurance «The contribution of the many to the misfortune of the few»

Plus en détail

Economie de l Incertain et des Incitations

Economie de l Incertain et des Incitations Economie de l Incertain et des Incitations CHAPITRE 2 Eléments de théorie des jeux en information symétrique et asymétrique Equilibres Bayesiens - Université de Tours - M1 AGE - Arnold Chassagnon - Automne

Plus en détail

Simulation centrée individus

Simulation centrée individus Simulation centrée individus Théorie des jeux Bruno BEAUFILS Université de Lille Année 4/5 Ce document est mis à disposition selon les termes de la Licence Creative Commons Attribution - Partage dans les

Plus en détail

TP1 Méthodes de Monte Carlo et techniques de réduction de variance, application au pricing d options

TP1 Méthodes de Monte Carlo et techniques de réduction de variance, application au pricing d options Université de Lorraine Modélisation Stochastique Master 2 IMOI 2014-2015 TP1 Méthodes de Monte Carlo et techniques de réduction de variance, application au pricing d options 1 Les options Le but de ce

Plus en détail

La demande Du consommateur. Contrainte budgétaire Préférences Choix optimal

La demande Du consommateur. Contrainte budgétaire Préférences Choix optimal La demande Du consommateur Contrainte budgétaire Préférences Choix optimal Plan du cours Préambule : Rationalité du consommateur I II III IV V La contrainte budgétaire Les préférences Le choix optimal

Plus en détail

Probabilités III Introduction à l évaluation d options

Probabilités III Introduction à l évaluation d options Probabilités III Introduction à l évaluation d options Jacques Printems Promotion 2012 2013 1 Modèle à temps discret 2 Introduction aux modèles en temps continu Limite du modèle binomial lorsque N + Un

Plus en détail

CONSOMMATION INTERTEMPORELLE & MARCHE FINANCIER. Epargne et emprunt Calcul actuariel

CONSOMMATION INTERTEMPORELLE & MARCHE FINANCIER. Epargne et emprunt Calcul actuariel CONSOMMATION INTERTEMPORELLE & MARCHE FINANCIER Epargne et emprunt Calcul actuariel Plan du cours Préambule : la contrainte budgétaire intertemporelle et le calcul actuariel I II III Demandes d épargne

Plus en détail

CHAPITRE 3. Application à la Mutualisation des Risques & à la Demande d Assurance

CHAPITRE 3. Application à la Mutualisation des Risques & à la Demande d Assurance CHAPITRE 3 Application à la Mutualisation des Risques & à la Demande d Assurance Ce chapitre présente une première application des concepts développés dans la première partie de ce cours Il s agit de modéliser

Plus en détail

Évolu>on et maintenance

Évolu>on et maintenance IFT3912 Développement et maintenance de logiciels Évolu>on et maintenance Bruno Dufour Université de Montréal dufour@iro.umontreal.ca Modifica>on des logiciels Les modifica>ons sont inévitables Des nouveaux

Plus en détail

Le modèle de Black et Scholes

Le modèle de Black et Scholes Le modèle de Black et Scholes Alexandre Popier février 21 1 Introduction : exemple très simple de modèle financier On considère un marché avec une seule action cotée, sur une période donnée T. Dans un

Plus en détail

4. Les options Une option donne à son propriétaire le droit d acheter ou de vendre un contrat à terme à un prix et une échéance prédéterminés.

4. Les options Une option donne à son propriétaire le droit d acheter ou de vendre un contrat à terme à un prix et une échéance prédéterminés. 4. Les options Une option donne à son propriétaire le droit d acheter ou de vendre un contrat à terme à un prix et une échéance prédéterminés. C est un droit et non une obligation. L acheteur d une option

Plus en détail

LES PROBLEMES D ASYMETRIE D INFORMATION AU SEIN DE L ENTREPRISE

LES PROBLEMES D ASYMETRIE D INFORMATION AU SEIN DE L ENTREPRISE LES PROBLEMES D ASYMETRIE D INFORMATION AU SEIN DE L ENTREPRISE Les relations au sein de l entreprise tendent à se complexifier depuis quelques années. L ouverture internationale multiplie en effet le

Plus en détail

ECONOMIE MANAGÉRIALE NESSRINE OMRANI ECOLE POLYTECHNIQUE NESSRINE.OMRANI@POLYTECHNIQUE.EDU

ECONOMIE MANAGÉRIALE NESSRINE OMRANI ECOLE POLYTECHNIQUE NESSRINE.OMRANI@POLYTECHNIQUE.EDU ECONOMIE MANAGÉRIALE NESSRINE OMRANI ECOLE POLYTECHNIQUE NESSRINE.OMRANI@POLYTECHNIQUE.EDU 1 CHAPITRE 3: L ASYMÉTRIE D INFORMATION NOTIONS IMPORTANTES: Asymétrie d information Antisélection (ou sélection

Plus en détail

Chapitre 1. L intérêt. 2. Concept d intérêt. 1. Mise en situation. Au terme de ce chapitre, vous serez en mesure de :

Chapitre 1. L intérêt. 2. Concept d intérêt. 1. Mise en situation. Au terme de ce chapitre, vous serez en mesure de : Chapitre 1 L intérêt Au terme de ce chapitre, vous serez en mesure de : 1. Comprendre la notion générale d intérêt. 2. Distinguer la capitalisation à intérêt simple et à intérêt composé. 3. Calculer la

Plus en détail

Probabilités. Rappel : trois exemples. Exemple 2 : On dispose d un dé truqué. On sait que : p(1) = p(2) =1/6 ; p(3) = 1/3 p(4) = p(5) =1/12

Probabilités. Rappel : trois exemples. Exemple 2 : On dispose d un dé truqué. On sait que : p(1) = p(2) =1/6 ; p(3) = 1/3 p(4) = p(5) =1/12 Probabilités. I - Rappel : trois exemples. Exemple 1 : Dans une classe de 25 élèves, il y a 16 filles. Tous les élèves sont blonds ou bruns. Parmi les filles, 6 sont blondes. Parmi les garçons, 3 sont

Plus en détail

un environnement économique et politique

un environnement économique et politique Vision d un économiste sur le risque agricole et sa gestion un sol un climat un environnement économique et politique Jean Cordier Professeur Agrocampus Ouest Séminaire GIS GC HP2E Prise en compte du risque

Plus en détail

Microéconomie. Objectifs du cours. Méthode de Travail. Incertain et Information. Cours d outillage et de méthode

Microéconomie. Objectifs du cours. Méthode de Travail. Incertain et Information. Cours d outillage et de méthode Microéconomie Incertain et Information Objectifs du cours Cours d outillage et de méthode Vous familiariser avec l utilisation des modèles et méthodes de la microéconomie contemporaine. Vous habituer à

Plus en détail

Guide du démembrement

Guide du démembrement Guide du démembrement Inves&r dans l immobilier grâce au système du démembrement Les solu&ons actuellement à votre disposi&on sont mul&ples (placements boursiers, immobilier, ac&ons, livrets d épargne,

Plus en détail

Programme «INVESTISSEUR»

Programme «INVESTISSEUR» La plateforme de missions photos Laissez la communauté prendre ou trouver des photos juste pour vous Programme «INVESTISSEUR» Offrez- vous une startup dès 100 Version : 10 février 2015 Dossier confiden,el,

Plus en détail

Les indices à surplus constant

Les indices à surplus constant Les indices à surplus constant Une tentative de généralisation des indices à utilité constante On cherche ici en s inspirant des indices à utilité constante à définir un indice de prix de référence adapté

Plus en détail

CHOIX OPTIMAL DU CONSOMMATEUR. A - Propriétés et détermination du choix optimal

CHOIX OPTIMAL DU CONSOMMATEUR. A - Propriétés et détermination du choix optimal III CHOIX OPTIMAL DU CONSOMMATEUR A - Propriétés et détermination du choix optimal La demande du consommateur sur la droite de budget Résolution graphique Règle (d or) pour déterminer la demande quand

Plus en détail

Consultants, trouvez de nouveaux marchés grâce aux médias sociaux animé par Valérie March au Salon des micro- entreprises 2012

Consultants, trouvez de nouveaux marchés grâce aux médias sociaux animé par Valérie March au Salon des micro- entreprises 2012 Consultants, trouvez de nouveaux marchés grâce aux médias sociaux animé par Valérie March au Salon des micro- entreprises 2012 Conseils pra,ques et ou,ls pour Prospecter plus efficacement Faire connaître

Plus en détail

Actuariat I ACT2121. septième séance. Arthur Charpentier. Automne 2012. charpentier.arthur@uqam.ca. http ://freakonometrics.blog.free.

Actuariat I ACT2121. septième séance. Arthur Charpentier. Automne 2012. charpentier.arthur@uqam.ca. http ://freakonometrics.blog.free. Actuariat I ACT2121 septième séance Arthur Charpentier charpentier.arthur@uqam.ca http ://freakonometrics.blog.free.fr/ Automne 2012 1 Exercice 1 En analysant le temps d attente X avant un certain événement

Plus en détail

I. Introduction. 1. Objectifs. 2. Les options. a. Présentation du problème.

I. Introduction. 1. Objectifs. 2. Les options. a. Présentation du problème. I. Introduction. 1. Objectifs. Le but de ces quelques séances est d introduire les outils mathématiques, plus précisément ceux de nature probabiliste, qui interviennent dans les modèles financiers ; nous

Plus en détail

ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #12

ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #12 ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #12 ARTHUR CHARPENTIER 1 Une compagnie d assurance modélise le montant de la perte lors d un accident par la variable aléatoire continue X uniforme sur l intervalle

Plus en détail

Les méthodes Agiles. Introduc)on aux méthodes Agiles Exemple : Scrum

Les méthodes Agiles. Introduc)on aux méthodes Agiles Exemple : Scrum Les méthodes Agiles Introduc)on aux méthodes Agiles Exemple : Scrum Défini)on de base Les méthodes Agiles sont des procédures de concep)on de logiciel qui se veulent plus pragma)ques que les méthodes tradi)onnelles

Plus en détail

Exercices supplémentaires sur l introduction générale à la notion de probabilité 2009-2010

Exercices supplémentaires sur l introduction générale à la notion de probabilité 2009-2010 Exercices supplémentaires sur l introduction générale à la notion de probabilité 2009-2010 Exercices fortement conseillés : 6, 10 et 14 1) Un groupe d étudiants est formé de 20 étudiants de première année

Plus en détail

0DWKpPDWLTXHVGHO DUJHQW. édité par Mr. G.Moumoulidis (OTE)

0DWKpPDWLTXHVGHO DUJHQW. édité par Mr. G.Moumoulidis (OTE) 3/$,78'RF) 0DWKpPDWTXHVGHO DUJHQW HW OHVpWXGHVWHFKQTXHVpFRQRPTXHV édité par Mr. G.Moumoulidis (OTE) 8,2,7(5$7,2$/('(67(/(&2008,&$7,26,7(5$7,2$/7(/(&2008,&$7,28,2 8,2,7(5$&,2$/'(7(/(&208,&$&,2(6 - - 0DWKpPDWTXHVGHO

Plus en détail

Probabilités conditionnelles Loi binomiale

Probabilités conditionnelles Loi binomiale Exercices 23 juillet 2014 Probabilités conditionnelles Loi binomiale Équiprobabilité et variable aléatoire Exercice 1 Une urne contient 5 boules indiscernables, 3 rouges et 2 vertes. On tire au hasard

Plus en détail

Correction du baccalauréat ES/L Métropole 20 juin 2014

Correction du baccalauréat ES/L Métropole 20 juin 2014 Correction du baccalauréat ES/L Métropole 0 juin 014 Exercice 1 1. c.. c. 3. c. 4. d. 5. a. P A (B)=1 P A (B)=1 0,3=0,7 D après la formule des probabilités totales : P(B)=P(A B)+P(A B)=0,6 0,3+(1 0,6)

Plus en détail

ESSEC Cours Wealth management

ESSEC Cours Wealth management ESSEC Cours Wealth management Séance 9 Gestion de patrimoine : théories économiques et études empiriques François Longin 1 www.longin.fr Plan de la séance 9 Epargne et patrimoine des ménages Analyse macroéconomique

Plus en détail

Probabilités sur un univers fini

Probabilités sur un univers fini [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 7 août 204 Enoncés Probabilités sur un univers fini Evènements et langage ensembliste A quelle condition sur (a, b, c, d) ]0, [ 4 existe-t-il une probabilité P sur

Plus en détail

USER EXPERIENCE ET DATA : AUGMENTER LES CONVERSIONS GRÂCE À UN PARCOURS UTILISATEUR OPTIMISÉ

USER EXPERIENCE ET DATA : AUGMENTER LES CONVERSIONS GRÂCE À UN PARCOURS UTILISATEUR OPTIMISÉ PARTENAIRES : E-COMMERCE USER EXPERIENCE ET DATA : AUGMENTER LES CONVERSIONS GRÂCE À UN PARCOURS UTILISATEUR OPTIMISÉ PROGRAMME Comment améliorer le parcours des client en temps réel avec les données collectées

Plus en détail

Comment parier jute sur les sites de paris sportifs

Comment parier jute sur les sites de paris sportifs Comment parier jute sur les sites de paris sportifs Ne pariez pas sur Internet avant d avoir lu en totalité cet ebook, vous risqueriez de perdre votre argent bêtement. Si vous voulez mettre de l argent

Plus en détail

EXERCICES - ANALYSE GÉNÉRALE

EXERCICES - ANALYSE GÉNÉRALE EXERCICES - ANALYSE GÉNÉRALE OLIVIER COLLIER Exercice 1 (2012) Une entreprise veut faire un prêt de S euros auprès d une banque au taux annuel composé r. Le remboursement sera effectué en n années par

Plus en détail

Quelle est la meilleure solution :

Quelle est la meilleure solution : Quelle est la meilleure solution : un FERR ou une rente? Question : Je viens tout juste d avoir 71 ans et j ai reçu un avis selon lequel je dois transformer mon régime enregistré d épargne retraite (REER)

Plus en détail

Cabinet de Conseil STRATÉGIE MANAGEMENT ORGANISATION JURIDIQUE FORMATION AVEC BW CONSULTANTS CHOISISSEZ DE GARANTIR VOTRE DEVELOPPEMENT

Cabinet de Conseil STRATÉGIE MANAGEMENT ORGANISATION JURIDIQUE FORMATION AVEC BW CONSULTANTS CHOISISSEZ DE GARANTIR VOTRE DEVELOPPEMENT Cabinet de Conseil STRATÉGIE MANAGEMENT ORGANISATION JURIDIQUE FORMATION 1 Pourquoi nous choisir? Le chef d entreprise, surtout s il est propriétaire, déteste l aventure. Notre Objec>f est de vous accompagner

Plus en détail

Baccalauréat ES Antilles Guyane 12 septembre 2014 Corrigé

Baccalauréat ES Antilles Guyane 12 septembre 2014 Corrigé Baccalauréat ES Antilles Guyane 12 septembre 2014 Corrigé EXERCICE 1 5 points Commun à tous les candidats 1. Réponse c : ln(10)+2 ln ( 10e 2) = ln(10)+ln ( e 2) = ln(10)+2 2. Réponse b : n 13 0,7 n 0,01

Plus en détail

Chapitre 4 Quelles sont les principales défaillances du marché?

Chapitre 4 Quelles sont les principales défaillances du marché? CONCEPTION ET MISE EN PAGE : PAUL MILAN 12 octobre 2014 à 18:25 Chapitre 4 Quelles sont les principales défaillances du marché? Introduction Dans la réalité les marchés peuvent être défaillants dans le

Plus en détail

Exercices Alternatifs. Quelqu un aurait-il vu passer un polynôme?

Exercices Alternatifs. Quelqu un aurait-il vu passer un polynôme? Exercices Alternatifs Quelqu un aurait-il vu passer un polynôme? c 2004 Frédéric Le Roux, François Béguin (copyleft LDL : Licence pour Documents Libres). Sources et figures: polynome-lagrange/. Version

Plus en détail

Exercices Alternatifs. Quelqu un aurait-il vu passer un polynôme?

Exercices Alternatifs. Quelqu un aurait-il vu passer un polynôme? Exercices Alternatifs Quelqu un aurait-il vu passer un polynôme? c 2004 Frédéric Le Roux, François Béguin (copyleft LDL : Licence pour Documents Libres). Sources et figures: polynome-lagrange/. Version

Plus en détail

SÉLECTIONNER LES MEILLEURS CANDIDATS : L APPORT DES OUTILS D ÉVALUATION AU RECRUTEMENT ET À LA MOBILITÉ INTERNE

SÉLECTIONNER LES MEILLEURS CANDIDATS : L APPORT DES OUTILS D ÉVALUATION AU RECRUTEMENT ET À LA MOBILITÉ INTERNE PARTENAIRE RESSOURCES HUMAINES SÉLECTIONNER LES MEILLEURS CANDIDATS : L APPORT DES OUTILS D ÉVALUATION AU RECRUTEMENT ET À LA MOBILITÉ INTERNE PROGRAMME Il est primordial pour une organisation de savoir

Plus en détail

DOCUMENTATION KAPTravel Module de gestion des appels de disponibilité

DOCUMENTATION KAPTravel Module de gestion des appels de disponibilité DOCUMENTATION KAPTravel Module de gestion des appels de disponibilité 01/06/15 KAPT Tous Droits Réservés 2 PRÉSENTATION Ce+e présenta3on va vous perme+re de prendre en main la plateforme de ges3on KAPTravel

Plus en détail

Propriétés des options sur actions

Propriétés des options sur actions Propriétés des options sur actions Bornes supérieure et inférieure du premium / Parité call put 1 / 1 Taux d intérêt, capitalisation, actualisation Taux d intéret composés Du point de vue de l investisseur,

Plus en détail

Chapitre 2/ La fonction de consommation et la fonction d épargne

Chapitre 2/ La fonction de consommation et la fonction d épargne hapitre 2/ La fonction de consommation et la fonction d épargne I : La fonction de consommation keynésienne II : Validations et limites de la fonction de consommation keynésienne III : Le choix de consommation

Plus en détail

Avis légal. I 2 FISCALLIANCE 2011 L Incorporation des Courtiers Immobiliers du Québec

Avis légal. I 2 FISCALLIANCE 2011 L Incorporation des Courtiers Immobiliers du Québec Avis légal L incorporation des courtiers est un sujet très complexe, lequel ne saurait évidemment être traité en profondeur dans le présent document. Ce fascicule vise à sensibiliser les courtiers quant

Plus en détail

Probabilités conditionnelles Exercices corrigés

Probabilités conditionnelles Exercices corrigés Terminale S Probabilités conditionnelles Exercices corrigés Exercice : (solution Une compagnie d assurance automobile fait un bilan des frais d intervention, parmi ses dossiers d accidents de la circulation.

Plus en détail

Qu est-ce que l effet de levier?

Qu est-ce que l effet de levier? EMPRUNTER POUR INVESTIR : CE N EST PAS POUR TOUT LE MONDE Qu est-ce que l effet de levier? L effet de levier consiste à investir en empruntant une partie ou la totalité des sommes. De cette façon, vous

Plus en détail

Probabilité. Table des matières. 1 Loi de probabilité 2 1.1 Conditions préalables... 2 1.2 Définitions... 2 1.3 Loi équirépartie...

Probabilité. Table des matières. 1 Loi de probabilité 2 1.1 Conditions préalables... 2 1.2 Définitions... 2 1.3 Loi équirépartie... 1 Probabilité Table des matières 1 Loi de probabilité 2 1.1 Conditions préalables........................... 2 1.2 Définitions................................. 2 1.3 Loi équirépartie..............................

Plus en détail

Banque nationale suisse

Banque nationale suisse IFFP Institut fédéral des hautes études en formation professionnelle Combinaison des politiques budgétaires et monétaires 22.01.2010, Lausanne 8h45 12h 12h45 16h David Maradan, chargé de cours UNIGE et

Plus en détail

Probabilités et Statistiques. Feuille 2 : variables aléatoires discrètes

Probabilités et Statistiques. Feuille 2 : variables aléatoires discrètes IUT HSE Probabilités et Statistiques Feuille : variables aléatoires discrètes 1 Exercices Dénombrements Exercice 1. On souhaite ranger sur une étagère 4 livres de mathématiques (distincts), 6 livres de

Plus en détail

Deuxième partie es jeux non-coopératifs avec information complète 3. É quilibre de Nash (1951) 4. D ynamique et rétroduction 5.

Deuxième partie es jeux non-coopératifs avec information complète 3. É quilibre de Nash (1951) 4. D ynamique et rétroduction 5. Deuxième partie Les jeux non-coopératifs avec information complète 3. Équilibre de Nash (1951) 35 4. Dynamique et rétroduction 61 5. Jeux répétés 85 3. Équilibre de Nash (1951) John Nash a généralisé

Plus en détail

Moments des variables aléatoires réelles

Moments des variables aléatoires réelles Chapter 6 Moments des variables aléatoires réelles Sommaire 6.1 Espérance des variables aléatoires réelles................................ 46 6.1.1 Définition et calcul........................................

Plus en détail

Baromètre Direct Assurance des cyberconsommateurs

Baromètre Direct Assurance des cyberconsommateurs Avril 2013 DIRECT ASSURANCE Baromètre Direct Assurance des cyberconsommateurs 3 ème vague Paris Toronto Shanghaï Buenos Aires Connection creates value Méthodologie Échan0llon Pour ce(e étude, un échan0llon

Plus en détail

Commerce interna,onal Master 1 Weller Interna,onal Business school 2015 24/02/15

Commerce interna,onal Master 1 Weller Interna,onal Business school 2015 24/02/15 Commerce interna,onal Master 1 Weller Interna,onal Business school 2015 24/02/15 1 Méthode pédagogique Session 1 mardi 24 fev 2015 Session 2 - mardi 24 fev 2015 Session 3 Théma&que abordée Analyse des

Plus en détail

Politiques monétaire et fiscale Cours de M2R Printemps 2006

Politiques monétaire et fiscale Cours de M2R Printemps 2006 Politiques monétaire et fiscale Cours de M2R Printemps 2006 Ekkehard Ernst OCDE Ekkehard Ernst 1 Introduction et résumé du cours Objectifs Connaître et apprendre les concepts modernes d analyse monétaire

Plus en détail

ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #16

ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #16 ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 201 #16 ARTHUR CHARPENTIER 1 Dans une petite compagnie d assurance le nombre N de réclamations durant une année suit une loi de Poisson de moyenne λ = 100. On estime que

Plus en détail

Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications

Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications A. Optimisation sans contrainte.... Généralités.... Condition nécessaire et condition suffisante

Plus en détail

LE PERP retraite et protection

LE PERP retraite et protection LE PERP retraite et protection Benoit Rama http://www.imaf.fr Le PERP (Plan d Épargne Retraite Populaire) est une mesure d encouragement à la préparation de la retraite destinée aux salariés. Il copie

Plus en détail

Principes de Finance

Principes de Finance Principes de Finance 9 et 10. Politique de financement Daniel Andrei Semestre de printemps 2011 Principes de Finance 9 & 10. Financement Printemps 2011 1 / 62 Plan I Introduction II La structure financière

Plus en détail

COORDINATION NON COOPÉRATIVE: MÉTHODES D ENCHÈRES

COORDINATION NON COOPÉRATIVE: MÉTHODES D ENCHÈRES COORDINATION NON COOPÉRATIVE: MÉTHODES D ENCHÈRES Cours 6c Principe Protocole centralisé, un commissaire-priseur/vendeur (auctioneer) et plusieurs enchérisseurs/acheteurs (bidders) Le commissaire-priseur

Plus en détail

Stratégie d assurance retraite

Stratégie d assurance retraite Stratégie d assurance retraite Département de Formation INDUSTRIELLE ALLIANCE Page 1 Table des matières : Stratégie d assurance retraite Introduction et situation actuelle page 3 Fiscalité de la police

Plus en détail

4795-00F-MAR15. Brochure de produit

4795-00F-MAR15. Brochure de produit 4795-00F-MAR15 Brochure de produit ParPlus et ParPlus Junior Assomption Vie, une des rares compagnies mutuelles d assurance vie au Canada, est fière d offrir ses plus récents produits d assurance vie entière

Plus en détail

Probabilités. Une urne contient 3 billes vertes et 5 billes rouges toutes indiscernables au toucher.

Probabilités. Une urne contient 3 billes vertes et 5 billes rouges toutes indiscernables au toucher. Lycée Jean Bart PCSI Année 2013-2014 17 février 2014 Probabilités Probabilités basiques Exercice 1. Vous savez bien qu un octet est une suite de huit chiffres pris dans l ensemble {0; 1}. Par exemple 01001110

Plus en détail

CHAPITRE 1 : LES BASES DU MARCHE DES CHANGES

CHAPITRE 1 : LES BASES DU MARCHE DES CHANGES CHAPITRE 1 : LES BASES DU MARCHE DES CHANGES Marché des changes : techniques financières David Guerreiro david.guerreiro@univ-paris8.fr Année 2014-2015 Université Paris 8 Objectifs du cours Connaissances

Plus en détail

Erreurs les plus classiques en Bourse. TradMaker.com - 2013 Tous droits réservés Tel: 01 79 97 46 16 - CS@TRADMAKER.COM

Erreurs les plus classiques en Bourse. TradMaker.com - 2013 Tous droits réservés Tel: 01 79 97 46 16 - CS@TRADMAKER.COM 20 Erreurs les plus classiques en Bourse TradMaker.com - 2013 Tous droits réservés Tel: 01 79 97 46 16 - CS@TRADMAKER.COM De ne jours, la Bourse est à la portée de tous, le volume d échange et le nombre

Plus en détail

Efficience des marchés et finance comportementale

Efficience des marchés et finance comportementale Efficience des marchés et finance comportementale Martin Vlcek, Quantitative Investment Manager (BCV) 06.12.2013 Contenu 1. Introduction 2. Théorie de l efficience du marché 3. Finance comportementale

Plus en détail

Transactions de l agriculteur 1.5 /kilo 2.0 /kilo 2.5 /kilo Vente de la récolte 187 500 250 000 312 500. l agriculteur

Transactions de l agriculteur 1.5 /kilo 2.0 /kilo 2.5 /kilo Vente de la récolte 187 500 250 000 312 500. l agriculteur Chapitre 11, assurance et diversification Réponses aux Questions et problèmes 1. Transactions de 1.5 /kilo 2.0 /kilo 2.5 /kilo Vente de la récolte 187 500 250 000 312 500 62 500 payés à 0 62 500 payés

Plus en détail

Concurrence imparfaite

Concurrence imparfaite Concurrence imparfaite 1. Le monopole 2. Concurrence monopolistique 3. Hotelling et Salop 4. Concurrence à la Cournot 5. Concurrence à la Bertrand 6. Concurrence à la Stackelberg Monopole Un monopole,

Plus en détail

Vous achetez une première habitation? Sachez RAPer sans déraper!

Vous achetez une première habitation? Sachez RAPer sans déraper! Vous achetez une première habitation? Sachez RAPer sans déraper! Recherche et rédaction Julien Michaud (Autorité des marchés financiers) Collaborateurs Vincent Ardouin (Cégep Marie-Victorin) Marylaine

Plus en détail

La valeur présente (ou actuelle) d une annuité, si elle est constante, est donc aussi calculable par cette fonction : VA = A [(1-1/(1+k) T )/k]

La valeur présente (ou actuelle) d une annuité, si elle est constante, est donc aussi calculable par cette fonction : VA = A [(1-1/(1+k) T )/k] Evaluation de la rentabilité d un projet d investissement La décision d investir dans un quelconque projet se base principalement sur l évaluation de son intérêt économique et par conséquent, du calcul

Plus en détail

Ce rêve est devenu réalité.

Ce rêve est devenu réalité. Vous venez de trouver une règle mise en ligne par un collectionneur qui, depuis 1998, partage sa collection de jeux de société et sa passion sur Internet. Imaginez que vous puissiez accéder, jour et nuit,

Plus en détail

LE ROLE DES INCITATIONS MONETAIRES DANS LA DEMANDE DE SOINS : UNE EVALUATION EMPIRIQUE.

LE ROLE DES INCITATIONS MONETAIRES DANS LA DEMANDE DE SOINS : UNE EVALUATION EMPIRIQUE. LE ROLE DES INCITATIONS MONETAIRES DANS LA DEMANDE DE SOINS : UNE EVALUATION EMPIRIQUE. Synthèse des travaux réalisés 1. Problématique La question D7 du plan d exécution du Programme National de Recherches

Plus en détail

«Valuation» et gestion du risque dans la biotech. 5 Février 2007

«Valuation» et gestion du risque dans la biotech. 5 Février 2007 «Valuation» et gestion du risque dans la biotech 5 Février 2007 Points abordés Principes de la «valuation» Concepts clés Paramètres d entrée et calcul d une rnpv Applications «Licensing» Levée de fond/

Plus en détail

3. Caractéristiques et fonctions d une v.a.

3. Caractéristiques et fonctions d une v.a. 3. Caractéristiques et fonctions d une v.a. MTH2302D S. Le Digabel, École Polytechnique de Montréal H2015 (v2) MTH2302D: fonctions d une v.a. 1/32 Plan 1. Caractéristiques d une distribution 2. Fonctions

Plus en détail

Programmation linéaire

Programmation linéaire Programmation linéaire DIDIER MAQUIN Ecole Nationale Supérieure d Electricité et de Mécanique Institut National Polytechnique de Lorraine Mathématiques discrètes cours de 2ème année Programmation linéaire

Plus en détail

Canevas théoriques du projet sur le poker Partie A

Canevas théoriques du projet sur le poker Partie A Partie A Dans une partie de poker, particulièrement au Texas Hold em Limit, il est possible d effectuer certains calculs permettant de prendre la meilleure décision. Quelques-uns de ces calculs sont basés

Plus en détail

REER, CELI ou prêt hypothécaire : comment faire le bon choix?

REER, CELI ou prêt hypothécaire : comment faire le bon choix? REER, CELI ou prêt hypothécaire : comment faire le bon choix? Jamie Golombek L épargne est une pratique importante. Elle nous permet de mettre de côté une partie de nos revenus actuels afin d en profiter

Plus en détail

TARIFICATION EN ASSURANCE COMPLEMENTAIRE SANTE: il était une fois, un statisticien, un actuaire, un économiste de la santé

TARIFICATION EN ASSURANCE COMPLEMENTAIRE SANTE: il était une fois, un statisticien, un actuaire, un économiste de la santé TARIFICATION EN ASSURANCE COMPLEMENTAIRE SANTE: il était une fois, un statisticien, un actuaire, un économiste de la santé Plan de l intervention 1 2 3 Généralités sur le fonctionnement de l assurance

Plus en détail

Calcul et gestion de taux

Calcul et gestion de taux Calcul et gestion de taux Chapitre 1 : la gestion du risque obligataire... 2 1. Caractéristique d une obligation (Bond/ Bund / Gilt)... 2 2. Typologie... 4 3. Cotation d une obligation à taux fixe... 4

Plus en détail

Quelle est l influence d une réduction des prestations d 1/5, via le crédit-temps et l interruption de carrière, sur le revenu du ménage?

Quelle est l influence d une réduction des prestations d 1/5, via le crédit-temps et l interruption de carrière, sur le revenu du ménage? Etudes Quelle est l influence d une réduction des prestations d 1/5, via le crédit-temps et l interruption de carrière, sur le revenu du ménage? Table des matières Introduction...7 Objectif, méthodologie

Plus en détail

Lagrange, où λ 1 est pour la contrainte sur µ p ).

Lagrange, où λ 1 est pour la contrainte sur µ p ). Chapitre 1 Exercice 1 : Portefeuilles financiers Considérons trois types d actions qui sont négociées à la bourse et dont les rentabilités r 1, r 2 et r 3 sont des variables aléatoires d espérances µ i

Plus en détail

Biostatistiques Biologie- Vétérinaire FUNDP Eric Depiereux, Benoît DeHertogh, Grégoire Vincke

Biostatistiques Biologie- Vétérinaire FUNDP Eric Depiereux, Benoît DeHertogh, Grégoire Vincke www.fundp.ac.be/biostats Module 140 140 ANOVA A UN CRITERE DE CLASSIFICATION FIXE...2 140.1 UTILITE...2 140.2 COMPARAISON DE VARIANCES...2 140.2.1 Calcul de la variance...2 140.2.2 Distributions de référence...3

Plus en détail

Le théorème des deux fonds et la gestion indicielle

Le théorème des deux fonds et la gestion indicielle Le théorème des deux fonds et la gestion indicielle Philippe Bernard Ingénierie Economique& Financière Université Paris-Dauphine mars 2013 Les premiers fonds indiciels futent lancés aux Etats-Unis par

Plus en détail

DAY 2 #HUBMWC TRENDS MOBILE WORLD CONGRESS 2015. HUBinstitute.com

DAY 2 #HUBMWC TRENDS MOBILE WORLD CONGRESS 2015. HUBinstitute.com DAY 2 #HUBMWC TRENDS MOBILE WORLD CONGRESS 2015 HUBinstitute.com LE MOBILE WORLD CONGRESS La mobilité : un objec1f stratégique pour les entreprises La deuxième journée du Mobile World Congress 2015 s est

Plus en détail

Baccalauréat ES Amérique du Nord 4 juin 2008

Baccalauréat ES Amérique du Nord 4 juin 2008 Baccalauréat ES Amérique du Nord 4 juin 2008 EXERCICE 1 Commun à tous les candidats f est une fonction définie sur ] 2 ; + [ par : 4 points f (x)=3+ 1 x+ 2. On note f sa fonction dérivée et (C ) la représentation

Plus en détail

Méthode : On raisonnera tjs graphiquement avec 2 biens.

Méthode : On raisonnera tjs graphiquement avec 2 biens. Chapiittrre 1 : L uttiilliitté ((lles ménages)) Définitions > Utilité : Mesure le plaisir / la satisfaction d un individu compte tenu de ses goûts. (On s intéresse uniquement à un consommateur rationnel

Plus en détail

LE GUIDE COMPLET PRETS A PARIER

LE GUIDE COMPLET PRETS A PARIER LE GUIDE COMPLET PRETS A PARIER Ce guide va vous proposer deux manières de profiter des jeux «Prêts à Parier» disponibles sur le site Promoturf. Ces pronostics sont le résultat d une amélioration majeure

Plus en détail

Estimation et tests statistiques, TD 5. Solutions

Estimation et tests statistiques, TD 5. Solutions ISTIL, Tronc commun de première année Introduction aux méthodes probabilistes et statistiques, 2008 2009 Estimation et tests statistiques, TD 5. Solutions Exercice 1 Dans un centre avicole, des études

Plus en détail

OSGOODE HALL LAW SCHOOL Université York MÉMOIRE PRIVILÉGIÉ ET CONFIDENTIEL

OSGOODE HALL LAW SCHOOL Université York MÉMOIRE PRIVILÉGIÉ ET CONFIDENTIEL OSGOODE HALL LAW SCHOOL Université York MÉMOIRE PRIVILÉGIÉ ET CONFIDENTIEL À : &' 1$,'6 M. Richard Drouin, O.C., c.r. Président, Commission d examen sur la rémunération des juges 2CVTKEM,/QPCJCP DATE :

Plus en détail

THÈME 1. Ménages et consommation

THÈME 1. Ménages et consommation THÈME 1 Ménages et consommation 1 Comment les revenus et les prix influencent-ils les choix des consommateurs? SENSIBILISATION Étape 1 D où provient l argent des ménages? Revenus «primaires» Du travail

Plus en détail

DCG 6. Finance d entreprise. L essentiel en fiches

DCG 6. Finance d entreprise. L essentiel en fiches DCG 6 Finance d entreprise L essentiel en fiches DCG DSCG Collection «Express Expertise comptable» J.-F. Bocquillon, M. Mariage, Introduction au droit DCG 1 L. Siné, Droit des sociétés DCG 2 V. Roy, Droit

Plus en détail