Trading de Volatilité

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Trading de Volatilité"

Transcription

1 M émoire moire d Eude d Approfodisseme Tradig de Volailié Chrisia DIDION & Thomas JANNAUD Valdo DURRLEMAN Ecole Polyechique

2 Sommaire Iroducio. Modèle de Blac-Scholes. Iroducio 44. Modèle de Blac & Scholes Sesibiliés e couverure associée Les «Grecques» Simulaios de rajecoires e erreur associée Volailié implicie Ifluece de la volailié sur les prix Volailié empirique Imporace de l erreur de couverure Les «Grecques» e le radig de volailié Volailié.9.5 Applicaio au radig..4. Le modèle CEV Coclusio Aexes. Iroducio.4 3. Des élémes de calculs Desié de probabilié Formule du Call Approximaios Approximaio de Schroder Approximaio de Saara Volailiés Impac du faceur e de la maurié Simulaios 4

3 Iroducio Le radig de volailié es ue des caracérisiques esseielles des marchés d opios : la volailié es ue mesure de quaificaio du risque de reme e de prix dʌu acif fiacier. E effe pour de ombreux observaeurs les marchés d opios so ava ou des marchés où se cofroe l offre e la demade de volailié Nadi e Wagoer [] : les orgaismes fiaciers s egage das l acha ou la vee d opios misa pricipaleme sur leur habilié à prévoir la volailié fuure des acifs sous-jaces ou e se couvra core les variaios de prix. D ailleurs lʌuilisaio du modèle e de la formule Blac-Scholes es rès répadue sur les marchés fiaciers à el poi que ceraies coaios e se doe qu e iveau de volailié e o plus e prix absolu. Das ue première parie ous aborderos e déails le modèle de Blac & Scholes afi d e dégager les grades liges e les sraégies classiques de radig qui y so associées mais aussi les limies de ce modèle oamme cocera l absece de prise e compe du caracère o cosa de la volailié. Aisi ous élargiros l éude au modèle CEV ue exesio classique du modèle de Blac & Scholes permea l iroducio d ue volailié sochasique e aisi de mieux décrire cerais ypes de marchés. Les algorihmes implémeés das ce ravail o éé écris à lʌaide du lagage scilab e les codes de ces algorihmes se rouve e aexe à la fi du rappor. Nous avos uilisé d aures logiciels do oamme Maple pour l éude de cerais calculs qui apparaîro doc pixellisés au leceur aeif. Nous eos d ores e déjà à remercier Mosieur Niar Toui pour sa formaio e Mahémaiques Sochasiques à l Ecole Polyechique e plus pariculièreme Mosieur Valdo Durrlema qui ous a apporé ou so souie e sas qui cee éude aurai pas éé possible. 3

4 . Modèle de Blac-Scholes. Iroducio Ue opio fiacière es u produi fiacier qui doe le droi e o lʌobligaio - dʌacheer ue acio appelée sous-jace «S» : o parlera das ce cas de call «c» - ou de vre le sous-jace : pu «p» - à u prix prédéermié à lʌavace appelé le srie «K» éude - à ue échéace doée pour les opios européees qui fero l obje de cee Cee opio se égocie sur u marché dʌopios spécialisé core ue prime : o parlera du prix de l opio. Le résula dʌue opio à so échéace le «pay-off» e dép que du prix du sous-jace. Le résula - pour lʌacheeur dʌu call sera - pour le veur dʌu call sera La formule de Blac-Scholes perme le calcul de la valeur héorique dʌue opio à parir des doées suivaes : - la valeur acuelle de lʌacio sous-jacee : S - le emps qui rese à lʌopio ava so échéace : T- - le prix dʌexercice fixé par lʌopio : K - le aux dʌiérê sas risque : r - la volailié du prix de lʌacio : sigma Le prix héorique dʌue opio dʌacha call es caracérisé par so pay off: Nore bu es de calculer ere aure le prix de l opio qui es doé par lʌespérace du pay off fial acualisé 4

5 . Modèle de Blac & Scholes Pour ce faire il covie d explicier les hypohèses du modèle de Blac Scholes u modèle à deux acifs : l u risqué l aure pas. À l isa le prix de l acif sas risque es R e le prix de l acio es S. O a les hypohèses suivaes : - S sui u mouveme browie géomérique - σ la volailié es coue à lʌavace e es cosae - L acha e la vee de sous-jace es possible à ou mome e sas frais ce qui s ue limie au modèle au vu de la réalié des rasacios - L acha e la vee es illimiée : l iroducio d u plafod complique sérieuseme le modèle - Les vees à découver so auorisées or ous les marchés e permee pas e héorie cee hypohèse - Il Ʌy a pas de divide - r le aux dʌiérê es cou à lʌavace e es cosa - L opio es européee O suppose que : où R représee le aux d iérê isaaé. E fai o va prre Ro. Le prix de l acio {S} es régi par l équaio différeielle sochasique où µ es u paramère réel pee de la parie liéaire e le paramère σ s appelle la volailié de {W} mouveme Browie sadard e quaifie le degré du caracère aléaoire de l évoluio de S. Das le modèle de Blac Scholes origiel les paramères r µ e s so des cosaes. O a das ce cas O cherche u porefeuille auofiaça pouva répliquer parfaieme ue opio. U porefeuille de valeur v a ou isa cosiue de acios e d ue quaié de cash v S es auofiaça si 5

6 dv v S r d ds Ue focio v S suffisamme coiue elle que v v S devrai vérifier par la formule d Iô : dv v ½ σ² S² vʌʌ xx d vʌ x s Aisi si ue elle focio exise écessaireme Aisi v es soluio de v S r vʌ ½ σ² S² vʌʌ xx e vʌ x. v x vʌ x r vʌ ½ ² x² vʌʌ xx e vt x hx afi que le porefeuille soi égal au pay-off e T. Aisi si ue elle focio v exise alors v S réplique exaceme l opio. E effecua le chageme de variable vxexpru/σl[x-r-/σ²] o es rameé à u problème de Diriche admea comme uique soluio uxe[pxw] xw]] où pexp-rthexpr-/σ²t σx Ceci prouve l exisece e l uicié d ue elle focio v. Le prix de l opio es doc doe par v So. Ecoomiqueme parla puisqu il exise ue sraégie «répliquae» de l opio avec u el prix p l opio e peu êre vue à u prix plus hau ou plus car il y aurai das le cas coraire des possibiliés d arbirage. Il es remarquable que l o puisse écrire C sous la forme d u pay off fial acualisé : Le pay off fial acualisé es 6

7 d où Soi e uilisa l expressio iégrale de ST doe avec Limies du modèle: : lʌexpériece more quʌe réalié la volailié dép du prix dʌexercice e de la maurié e plus des hypohèses de o plafoeme e de la grauié des rasacios. Grâce à cee formule ous allos pouvoir défiir ue sraégie d ivesisseme e ea de réduire le risque à éro pour cela o va uiliser la codiio d auofiaceme qui perme de déermier la dyamique de la valeur d u porefeuille. 7

8 .3 Sesibiliés e couverure associée Si ue baque commercialise des opios ou des produis dérivés pour u clie e dehors du marché fiacier elle se rouve face à u problème pour gérer ce risque. Si l opio es coée sur u marché elle peu aiséme euraliser so risque. Elle v l opio e achèe la même sur le marché e réalisa juse ue opéraio de courage. Cepa aux vues du développeme acuel du marché u cora peu êre vu pour u besoi spécifique sas qu il ai forcéme de cora correspoda coé sur le marché. Le risque supporé par la baque devie plus difficile de gérer. Par ue sraégie de couverure elle peu euraliser so risque ce que l o va morer e uilisa u algorihme sous scilab..3. Les «Grecques» La sesibilié de l opio es mesurée par ciq paramères qu o appelle grecques : - le Dela mesure la sesibilié éa la dérivé de la valeur d ue opio par rappor aux variaios du prix du sous-jace : o s iéressera ici beaucoup au Dela qui joue u rôle pariculier c C S - le Gamma mesure la sesibilié de l opio aux variaios du Dela Γ S C - le Thea mesure la sesibilié d ue opio au emps resa jusqu à l échéace au emps T Θ C C τ - le Vega mesure la sesibilié de l opio par rappor à σ V C C S τ Φ d σ σ - le Rho mesure la sesibilié d ue opio au aux d iérê à cour erme : o se s iéressera pas ici au Rho aux vus des modèles uilisés 8

9 Dela : Le Dela mesure la variaio de l opio lorsque le sous-jace varie d ue uié. D après la relaio d auofiaceme le Dela ous doe le ombre d acios à uiliser pour couvrir ue opio. O rappelle que pour le Call : c C Cs N d S Sous-jace Ifluece du prix du sous jace sur la valeur du call Sous-jace Ifluece du prix du sous jace sur la valeur du pu 9

10 K K Ifluece du sous-jace sur le dela avec Kprix du srie Pour couvrir sa posiio le veur de call ue posiio e Dela-eure. Il cosiue u porefeuille d acios. Sur u cerai ombre d acios il respece oujours deux codiios: acheer acios par call vu gérer e coiu Exemple cocre Soi calculé par des méhodes de pricig. Pour couvrir la vee d u call la baque achèe doc acios par opio vue. Si elle v opios d achas o a doc la posiio suivae: - La posiio acheeur logue es : acios - La posiio veur coure es : opios. Le dela global d ue posiio es le gai posiif ou égaif réalisé lorsque le cours de l acio augmee d ue uié. O cosidère ici que le prix de l acio e du call so ormalisés à ue uié moéaire. Si l acio moe de o a alors les gais suivas - Gai posiio coure pour opios :. - Gai posiio o logue pour acios :. Le global vau doc. O peu uiliser ce processus pour - u acheeur de call aussi avec ue posiio iversée posiio de veurs d acifs par call acheé - u acheeur de pu posiio logue pu couvere par ue posiio logue acio

11 - u veur d opio de pu posiio coure pu couvere par ue posiio coure l acio O fera des simulaios avec scilab e emps discre car bie évidemme la oio de emps coiu es impossible à respecer au sei du marché pour des raisos évidees de emps d ajuseme aisi que paieme des rasacios qui e so pas grauies. Le Gamma Γ Gamma es la variaio du dela d ue opio quelcoque lorsque l acif sous-jace varie d ue uié. Γ S C Css Φ d Sσ τ Φ es la focio de desié de la loi ormale cerée réduie. Lorsque le sous-jace es près du srie le es isable pour impore quelle opio d où u Γ élevé. Loi de cee posiio le es sable K Le Gamma e focio du sous-jace Le Γ es impora das ue sraégie dela eure. Si le Γ es élevé les rééquilibrages sero ombreux à cause de la fore isabilié de la couverure. La sraégie idéale de dela eure correspod à u Γ e u proche de. Thêa Θ Θ doe la sesibilié de l opio par rappor au emps. La valeur d ue opio dimiue avec le emps : Θ es oujours égaif. Das cee éude o s iéressera peu au rôle de Θ lors de la sraégie de dela eure.

12 Pour le call : Θ C C τ K Thêa e focio du sous-jace Remarque : Pour u call o a : Θ rs /σ²s²γ rc Le Véga V V mesure la sesibilié du prix de l opio par rappor aux variaios de la volailié de l acio. Pour le call o a: V C S d σ C τ Φ σ Il es iéressa de oer que la valeur de l opio d acha es ue focio croissae de la volailié. E effe ue volailié fore augmee les chaces d exercer le call e augmee doc so prix. Das le cas du modèle de Blac ad Scholes V sera peu uilisé car σ es cosae.

13 Vega e focio du sous-jace à σ cosa. K Rho ρ : Rho mesure la sesibilié du prix de l opio par rappor au aux d iérê r. Cela mesure le risque lié à la variaio du aux d iérê à cour erme. Das le modèle de Blac ad Scholes rho a peu d iérê car r es supposé cosa e e praique sur la durée de vie de l opio r e varie pas rop. Au vu de ces doées ous avos simulé des rajecoires d acios afi de calculer à chaque pas δτττ le dela associé afi de oujours coserver das ore porefeuille ue posiio à risque eure : o cosidère que l o uilise seuleme des posiios sur des calls e le sous- jace associé. Le programme se rouve e aexe. O peu redoer quelques repères fodameaux : - u call a u posiif compris ere e ; - u pu a u égaif compris ere e ; - le sous-jace a u de ; l acif sas risque a u ul. - ue opio proche de la moaie a souve u voisi de ½ ou - - ue opio rès «das la moaie» a u ~ ou - car elle a ue fore probabilié d êre exercée - ue opio rès e dehors de la moaie a u ~ : o e l exerce pas Remarque sur la dépace du prix de l opio par rappor au srie: Le call par exemple a plus de chace d êre exercé si le srie es faible. De ce fai la prime es corrélée égaiveme par rappor au srie. P P P 3 K K K 3 3

14 .3. Simulaios de rajecoires e erreur associée Simulaio : Pour oues os simulaios ous avos choisi u S 3 e u srie K Voici les résulas associés à os simulaios : E ver : ue rajecoire e oir le dela associé e e bleu le dela moye à u isa doe. K Le dela se sabilise rès foreme à l approche de la maurié : le prix de l opio éa coiu si celui ci es bie au dessus du srie ava maurié puisqu il va ceraieme falloir payer le call a l acheeur il es ormal de chercher à s assurer core ce risque e posséda lʌacio. e iverseme si le prix ava maurié es bie e dessous du srie. Rappel Hisogramme de lʌerreur sur simulaios. 4

15 De ombreuses aures simulaios coduise à cee forme pour l erreur. Derma more que la volailié vérifie [] : O a doc comparé os valeurs simulées avec la formule de Derma résulas résumés brièveme ci-dessous. O a pu prouver que lʌespérace de lʌerreur vers comme /N. La démosraio de ce résula es e aexe. pas T d sigma² formule_derma Les représee les valeurs de logsigma² pour T 5 e focio de logpas. La pee de la courbe bleue es de. La courbe bleue représee la formule approchée de Derma. O remarque aussi que σ e dép que de peu de paramères au vu du ableau. O a aisi logσ a logpas ie σ ² e es le ombre d iervalles 5

16 Hisogramme de lʌerreur sur simulaios. E rouge le racé d ue gaussiee de même variace cerée. Ce graphe es pariculièreme iéressa : a priori e para d u porefeuille de valeur ulle o e peu pas créer de richesse de maière ceraie. Le modèle de Blac Scholes idique d ailleurs quelle sraégie perme d obeir u risque ul. Cepa e discre puisque das la réalié o e peu avoir de sraégie e emps coiu si la moyee de l erreur semble êre ulle l erreur elle e l es pas. O revira sur ce poi ulérieureme. Nous allos ous iéresser aux causes de l erreur : Quelles formes du sous jace coduise à ue erreur posiive ou égaive? Eude des cas exrêmes : - Cas : le sous jace augmee oujours e sui ds µ Sd σ S d - Cas : le sous jace dimiue oujours e sui ds µ Sd σ S d Ces cas correspode à de «faux» mouvemes browies : ue marche aléaoire où il y a pas de rebrousseme de chemi. Das le premier cas Erreur -83 Das le secod Erreur -7 6

17 Alors que l o pourrai s are a ue erreur posiive e l aure égaive il e es rie. Eude des rajecoires Nous avos effecué d aures simulaios e avos exhibé les rajecoires du prix de l acio coduisa a u résula fial rès gaga ou rès perda cʌes-à-dire lorsque l erreur es supérieure à e valeur absolue. E ver les rajecoires perdaes e bleu les gagaes. rajecoires perdaes rajecoires gagaes. 7

18 Comme me o peu le remarquer sur les graphes précédes il e semble pas a première vue y avoir de poi commu ere rajecoires de même ype : par exemple o aurai pu peser à des caracérisiques commues du syle dépar for suivi d ue pere de viesse ou iverseme. O va ici comparer simulaéme des rajecoires gagaes e perdaes. Sur ces deriers graphes comparés o e peu pas o plus relever simpleme des pois commus. Sur le premier graphe la rajecoire gagae es bie e dessous de la perdae puis presque égale par la suie. La gagae es bie au dessus de la perdae ava que ces rajecoires e se rejoige. Il covira doc de s iéresser à u aure faceur : la volailié 8

19 .4 Volailié Remarque sur le modèle de BS. Le modèle de Blac e Scholes e dép fialeme que d u paramère o direceme observable : la volailié. C es ue mesure de l ampliude du phéomèe aléaoire qui régi le cours d ue acio. De plus les formules de prix e les sraégies de couverure associées so avec ce modèle héorique e prea des acifs simples comme u call ou u pu rès facileme calculables d où sa porabilié au mode de l ereprise sacha qu e plus ce modèle aule e héorie le risque lié aux opéraios de couverure Remarque des fodaeurs de cee héorie Il exise u phéomèe iéressa relaé par Fisher Blac lui-même : l uilisaio massive de ce modèle par les praicies a pour effe d impacer par so exisece le cours des acifs. «Les opéraeurs save maiea uiliser la formule e les variaes. Ils l uilise elleme bie que les prix de marché so gééraleme proches de ceux doés par la formule même lorsqu il devrai exiser u écar impora».4. Volailié implicie C es le seul paramère o direceme observable. Ceraies opios simples so coées sur des marchés orgaisés d où il es aisé d obeir des reseigemes sur ce paramère e se serva des doées du marché. Il fau exraire la volailié par u moye précis. Ue méhode qui pourrai êre uilisée es celle de l esimer saisiqueme à parir de l observaio des cours. O e l emploi pas du fai que la culure des milieux fiaciers es a-saisique mais aussi parce les fiaciers o beaucoup plus cofiace das le marché que das le modèle. Du coup o iverse le problème: la formule de Blac-Scholes doa le prix de l opio d acha es ue focio de paramères cous à l isa ie S K T e d u paramère icou : la volailié sigma. O vérifie que la formule de Blac-Scholes es ue focio sriceme croissae e coiue de sigma bijecive sur l esemble des valeurs a priori possibles de l opio. O uilise alors le prix de marché pour exraire umériqueme la volailié implicie soluio uique à l isa de l équaio C S TK σ implicie Prime coée K T pour ue coaio de l acif S. Das le cas de Blac e Scholes la volailié implicie devrai e héorie égaler la volailié hisorique se défiissa par l écar ype des remes du sous jace. 9

20 E réalié o observe u comporeme différe : La volailié implicie dép de la maurié e du srie de l opio. Cee dépace éa d aua plus fore que la maurié de l opio es coure. La forme de la courbe es ou à fai sigificaive o parle d u smile de volailié. Volailié implicie du call e focio du srie Ce graphique ous idique la dépace au srie de la volailié d ue opio d acha européee. σ σ K De maière plus géérale la volailié implicie es ue focio σ σ i TK représeée das u espace 3D par ue«appe de volailié». O voi que le smile es l iersecio de cee appe e d u pla orhogoal à l axe T. L iersecio avec u pla orhogoal à l axe K es ue courbe die de srucure par ermes. Il exise ypes de ace cocera les courbes de smile comme moré sur le graphique : le smile opios sur devises covexe d abord décroissa puis croissa e le smile pour opios sur acios covexe e décroissae sur ous les sries.

21 Opios sur devises Opios sur acios.4. Ifluece de la volailié sur les prix T srie So 3 r 5% Prix de l opio e focio de sigma

22 sigma e focio du prix de l opio Sur ces deux graphiques l u es bie eu le symérique de l aure par rappor a la droie d équaio y x o peu se rre compe que σ e p so liés par ue relaio quasi-liéaire. La croissace du prix d ue opio par rappor à σ peu s expliquer de la maière suivae : Le prix es boré iférieureme par Le prix d ue acio es pas boré supérieureme Plus ue acio es volaile plus elle aeidra des valeurs grades e plus o a de chaces d exercer l opio. Ceci r le call rès aracif pour le clie qui gage S K où K es fixé à l avace. Par u raisoeme d offre e de demade ou bie de coû pour le veur iérê à vre ue elle opio o peu doc comprre que plus sigma es grad plus le prix de l opio es élevé. O peu relier ceci au Vega do o a parlé précédemme ici la courbe es quasiliéaire de par le fai que das Blach Scholes σ es ue cosae. O peu aussi simuler la surface de volailié associée comme décri das le paragraphe précéde e uilisa le modèle de Blac Scholese ce afi de relier le prix p aux paramères T e K :

23 .4.3 Volailié empirique Lors des simulaios précédees des rajecoires gagaes e perdaes o a a priori pas rouvé de poi commu ere oues les rajecoires gagaes : cepa il covie de s aarder sur la volailié empirique ie réalisée. E simula le prix S du sous jace par rappor à ue volailié sigma il se peu que l o soi sur ue rajecoire ω Ω elle que S varie rès peu ou au coraire rès foreme pour la même raiso si o simule u mouveme browie o peu obeir des rajecoires sas rebrousseme. O peu alors cosidérer que S a suivi l équaio : ds µ Sd σ ' SdW Avec σ la volailié réalisée : o cherche alors quel es ce σ qui correspod le plus à ore rajecoire. O rappelle volailié réalisée l expressio défiie comme sui uiqueme pour ue acio qui sui Blac & ScholesBS : Si σ '² Varl S i E effe si ds µ Sd σ SdW Alors e prea la forme iégrée de Blac & Scholes o a immédiaeme Si l S µ σ ² / Wi W S σ i i D où Si Varl σ '² S i Si l acif suivai u modèle BS de paramère σ que l o e coai pas o pourrai a priori le calculer aisi coaissa S pour ou. E effe sur ue rajecoire du browie doée presque sureme N Wi Wi² > doc quad le pas vers o a bie la formule de la variace éocée plus hau Cepa ici o e coai qu u ombre fii de valeurs de S e doc même si le sous jace suivai effeciveme le modèle de Blac & Scholes o aurai σʌ différe de σ. o oera oujours σ Ʌ la volailié réalisée. 3

24 Das les simulaios même si S es simulée avec le modèle de Blac Scholes e le paramère σ c es σʌ qui es le paramère perie. O esime le prix du pay-off fuur e pesa que S va avoir ue volailié σ mais fialeme S sui ue rajecoire avec ue volailié réalisée de σʌ ce qui fai que le pay-off a plus comme valeur fiale mais ue valeur fiale o ulle. Plus claireme le prix d u call es ue focio croissae de sigma d où les propriéés suivaes. O pese que S va avoir ue volailié σ doc o fai payer le prix correspoda au clie. Or S a esuie ue volailié réalisée de σ Ʌ. Si σ Ʌ < σ le clie paie le call plus cher que ce qu il aurai du. Nous ous rerouvos doc avec V ii V auofia résidu residu >. V auofia es le prix du call avec σ Ʌ comme paramère. Il perme d obeir u P&L fial ul sas risque. Nous ous rerouvos doc gagas si σ Ʌ < σ Le même raisoeme ie ecore si σ Ʌ > σ Il fau bie comprre que si S suivai vériableme le modèle de Blac Scholes avec σ comme paramère puisque l o e fai pas de quelcoque moyee sur les rajecoires du browie mais que l o e choisi ue e pariculier alors ou peu se produire : le mouveme browie peu êre oujours croissa par exemple ou bie il peu osciller ere - e sur ue rès logue période avec ue «pee» le browie es p.s o dérivable rès faible. Mais si e moyee le browie au carré es e b.sqr e chaque ; o peu à juse ire peser que ce browie es plus suscepible d avoir ue volailié b que σ. Il e fau pas cofodre volailié réalisée e implicie. Le marché pese que l acio a ue volailié égale à la volailié implicie. Il e dédui u prix pour le call correspoda. C es e chercha pour quelle volailié o obie le prix du marché que l o peu e déduire la volailié implicie. Ceci peu se faire rès simpleme par dichoomie lorsque l o a la focio Prix fσ qui es ue focio croissae. Programme réalisé code e aexe 4

25 graphique de σ ² σ² e focio de l erreur Au vu de ce graphique l erreur es claireme corrélée à la volailié réalisée du sous jace. A la lumière de cee remarque o peu éudier de ouveau les rajecoires gagaes e perdaes e o peu se rre compe qu effeciveme les rajecoires gagaes e bleu semble plus «aplaies» e ce ses qu elles so mois volailes que les perdaes. 5

26 .5 Applicaio au radig.5. Imporace de l erreur de couverure O morera que l erreur de couverure es proporioelle à la racie du pas de emps que l o oera /. Aisi pour diviser l erreur par il fau doc réacualiser le porefeuille 4 fois plus souve. T3>T T>T T Gamma d u call opio call pour des mauriés différees. T 365 j T 3 j T 7 j Hisogrammes de l erreur de couverure pour différes pas de réacualisaio. - L erreur de couverure es cerée e idépae du faceur haussier ou o de l acio - L erreur de couverure es d aua plus grade que la réacualisaio es faible - Le Gamma es plus éroi e plus impora pour des mauriés plus imporaes cʌes-à-dire proches du emps d exercice : il es plus difficile de se couvrir juse ava l échéace surou au voisiage du srie. - E Aexe ous avos mis ue démosraio cocera u ecadreme de cee erreur 6

27 .5. Les «Grecques» e le radig de volailié O rappelle que pour u porefeuille de call das le modèle de Blac ad Scholes : Θ rs /σ²s²γ rv Or ue sraégie classique d ue baque voire plus préciseme des mare-maers qui e parie pas pari sur le ses de lʌévoluio du sous-jace es d avoir u dela proche de : o parle de sraégie dela eure. Θ /σ²s²γ rv Pour ue baque la plupar du emps V c es-à-dire que les posiios coures fiace les posiios logues d où Θ /σ²s²γ O peu aussi se rameer à cee équaio de maière plus simple e prea r ce que l o peu faire e gééral e cosidéra des valeurs acualisées : das ce cas o peu aussi éudier la sraégie d u rader qui va eer d uiliser la volailié pour faire u gai. O voi doc claireme que le Θ e le Γ défii précédemme d u porefeuille dela-eure so de siges coraires. O rappelle qu u Θ > es u avaage car le porefeuille pr de la valeur avec le emps : de ce fai o peu se demader s il vau oujours mieux avoir u Θ > quie à avoir u Γ <. Or ceci es pas évide car selo que le sige du gamma du porefeuille iiialeme la variaio du cours de l acio S aura ue coséquece différee sur le dela e sur la valeur de ce porefeuille. Si gamma es posiif iiialeme éa la dérivée secode du porefeuille par rappor à S la valeur V du porefeuille sera iiialeme ue focio covexe de S e sa variaio sera posiive quelque soi la variaio de S. Ue posiio gamma posiive bééficie doc de ou mouveme de cours du sous-jace alors que les mêmes mouvemes coduiraie à des baisses de la valeur d u porefeuille gammaégaif. De ce fai e radig l avaage d u porefeuille gamma-posiif es évide. E gros e maière de volailié si la volailié augmee ere le mome où le rader achèe e exerce so opio il es gaga. Cepa cee aalyse a de ses que localeme. La posiio es assimilable à ue parabole qu aux eviros du prix auquel la couverure d-eure a éé raiée. Il e fau pas oublier que ou le challege cosise à gérer so Thêa e so Gamma qui so oujours de siges opposés. 7

28 V La variaio du porefeuille d ue posiio dela-eure dû à la variaio δs du prix s écri localeme : δv V ½.Γ. δs² S VS es doc localeme ue parabole do l exrémum correspodse présee doc localeme comme ue parabole do l exremum correspod au cours S pour lequel. Ue posiio gamma posiive das ce cas-là es gagae quelque soi le ses de variaio. Acheer ue opio es équivale à acheer de la volailié doc o a iérê à ce que la volailié fuure soi la plus fore possible pour le call. Das ce cas le fai de gérer des opios e uilisa le gamma es u pari sur la différece ere la volailié iiiale e la volailié fuure. Cepa comme évoqué précédemme le fai d avoir u Γ posiif es modéré par le fai d avoir u Θ égaif e de plus cee peie aalyse a de ses que de maière locale. La parabole es ue modélisaio qu au voisiage du prix pour laquelle o a fai ue couverure dela-eure e e gééral o symérique. Nous allos désormais cosidérer u iervalle de emps. Nous allos doc aalyser le résula d ue posiio e prea e compe le emps ie e prea e compe l impac du Θ sur le porefeuille. V ½.Γ. δs² Θ. Pa deux phéomèes se compese : Θ fai baisser le porefeuille o suppose qu o a Γ> adis qu ue variaio de S l augmee. O a doc ue variaio δs c du cours de l acio qui compese exaceme la dépréciaio de l opio par le emps. 8

29 E résolva V avec l approximaio faie précédemme o coclu que c appelé commuéme poi mor es égal à c. Θ. Γ ie c σ S O remarque que le sau miimal de S dép liéaireme de σ. Plus la volailié es imporae plus o a de chace pour u call d êre gaga avec cee sraégie. L ar du rader es doc de jouer avec u esemble de paramères qui dégage des aces ou sesibiliés pluô à cour erme afi de dégager u profi. Nous veos de voir succiceme u exemple où o pouvai faire du radig de volailié. Aisi l esemble des modèles proposés das cee éude aura permis de dégager des caracérisiques sur les ieracios ere les différees variables mis e jeu lorsque l o fai du radig. Nous allos rapideme morer que l aalyse es pas ou à fai symérique selo qu o ravailler sur les pus e les calls. Si o pr u call e u pu do le sous-jace vau 5 de srie 5 e de maurié 9 jours. Le aux dʌiérê es de 95 % e volailié es esimée à 55 % e hebdomadaire. O a : T- 9/ ; σ 55.sqr54 ; r 975 ; d 457 ; d - 84 ; Nd ; Nd ; d où C 5 Nd K.exp-rT-. Nd 36 P C-S K.exp-rT-. 44 Le dela du call es égal à Nd 56 celui du pu à -494 : lʌélasicié du call.s/c es à 7 e celle du pu à -56 : le call es 7 fois plus sesible e le pu 56 fois plus sesible que le sous-jace. E règle géérale les opios so plus sesibles que leur sous-jaces e il y a pas de symérie Pu-Call. Aisi ous avos eé de morer quelques aspecs de l uivers du radig sas pour aua avoir eu l ambiio de balayer l esemble du domaie car beaucoup rop vase. Cepa ous ous sommes aachés à illusrer l iérê de l aalyse du modèle de BS aisi que ces limies. C es pour cela que ous allos eer d éudier u modèle qui pr e compe ue volailié o cosae : le modèle CEV 9

30 . Le modèle CEV. Iroducio Sur les marchés europées de maière hisorique o a moré que lorsque le prix de l acio moai le comporeme des ages sur le marché avai comme impac ue baisse de la volailié e iverseme lorsque le prix de l acio dimiue la volailié augmee comme si le marchai s affolai. Nous eos à préciser que ce ype de comporeme es pas prése sur le marché asiaique où c es pluô l iverse. Le modèle CEV pour le pricig des opios suppose aisi que le prix de l acio S es régi par le processus de diffusio suiva : ds µ Sd σ S dw où dw es u mouveme browie Le CEV modèle suppose la relaio suivae ere les cours des acios S e de la volailié σ S. σ S σ S * Où es ue cosa posiive. O remarque que l élasicié de la variace par rappor au prix es égal à. E effe e cosidéra pour l élasicié alors o a dσ σ ds S. Après iégraio des deux membres o a doc log σ log S logσ soi σ σ S ie la formule *. 3

31 Remarque: - Das le cas < la volailié e les prix so iverseme proporioels. Scholes. - Si alors l élasicié vau e les prix so disribués comme das Blac ad. Des élémes de calculs.. Desié de probabilié Si o cosidère désormais l équaio suivae: ds µ S d σ S dz avec Alors µ S rs as e σ S σ S ds r a Sd σ S dz < Soi S Y S. Par la formule d Io o a Y S Y Y S S S soi dy r a Y σ d σ Y dz. O irodui la oio de desié de probabilié f ST ; S T >. 3

32 3 Si X sui la loi : dw X d X dx σ µ si ; X X f > es la desié de probabilié de X codiioelleme à X alors f par cosrucio vérifie les équaios de Kolmogorov suivaes : Kolmogorov Bacward Equaio f X f X X f X µ σ Kolmogorov Forward or Foer-Plac Equaio ] [ ] [ f f X X f f X X µ σ Si o uilise la e équaio de Kolmogorov o obie pour Y [ ]. f Y a r Y Yf Y f σ σ avec ; ; J T y Y f T S S f T T > > où S J. E prea T Y x Y x h a r b a T τ σ σ

33 33 O obie ; * x I e x T S S f x T > avec [ ]. * * * τ τ σ T a r a r S e S x e a r e x I K es la focio de Bessel modifié Γ! r r r r x x I Remarque: r es le aux d iérê sas risque a es le aux de divide versé de maière coiue Cee desié de probabilié rasiioelle ; T S S f T > a éé doée pour la première fois par Cox. Cox a obeu la formule suivae pour le call: * * Γ Γ x r x K G x e Ke K G x e e S C τ ατ où Γ v m u du u e m G m v ] [ es la focio de disribuio gamma. Nous e feros pas la preuve de cee formule qui a oamme éé préseée par Che ad Lee. Le bu es d approcher ces formules par des focios du χ. Ue boe approximaio a éé rouvée par Saara : ous allos doc l uiliser direceme après avoir moré les approximaios rouvées par Schroder.

Exercices de révision

Exercices de révision Exercices de révisio Exercice U ivesisseur souscri à l émissio d u bille de résorerie do les caracérisiques so les suivaes : - Nomial : 5 M - Taux facial : 3,2% - Durée de vie : 9 mois L ivesisseur doi

Plus en détail

S euls les flux de fonds (dépenses et recettes) définis s ent l investissement.

S euls les flux de fonds (dépenses et recettes) définis s ent l investissement. Choix d ives i s s eme e cer iude 1 Chapire 1 Choix d ivesissemes e ceriude. Défiiio L es décisios d ivesissemes fo parie des décisios sraégiques de l erepris e. Le choix ere différes projes d ivesisseme

Plus en détail

n 1 LES GRANDS THÈMES DE L ITB > 2009 Les intérêts simples et les intérêts composés ( ) C T D ( en mois)

n 1 LES GRANDS THÈMES DE L ITB > 2009 Les intérêts simples et les intérêts composés ( ) C T D ( en mois) LES GRANDS THÈMES DE L ITB Les iérês simples e les iérês composés RAPPELS THÉORIQUES Les iérês simples : l'iérê «I» es focio de la durée «D» (jour, quizaie, mois, rimesre, semesre, aée) de l'opéraio (placeme

Plus en détail

Lycée Fénelon Sainte-Marie. Mardi 19 Mars 2013 Durée : 3 heures DTL N 4

Lycée Fénelon Sainte-Marie. Mardi 19 Mars 2013 Durée : 3 heures DTL N 4 Lycée Féelo Saie-Marie Termiale ES Aée 0-0 Mahémaiques Mardi 9 Mars 0 Durée : heures DTL N La calcularice es auorisée. Le suje compore u oal de exercices. Le barème es fouri à ire idicaif. EXERCICE (6

Plus en détail

Simulation de trajectoires de processus continus

Simulation de trajectoires de processus continus Simulaio de rajecoires de processus coius F. Plache 1 ad P.-E. Thérod Résumé. Les processus sochasiques coius so des ouils largeme employés e fiace e e assurace, oamme pour modéliser aux d iérês e cours

Plus en détail

Simulation de trajectoires de processus continus

Simulation de trajectoires de processus continus Simulaio de rajecoires de processus coius - Frédéric PLANCHET (Uiversié Lyo, Laboraoire SAF, JWA - Acuaires) - Pierre THEROND (Uiversié Lyo, Laboraoire SAF, JWA - Acuaires) 005.6 (WP 04) Laboraoire SAF

Plus en détail

Exercice 1: Déterminer si les intégrales suivantes sont convergentes, et le cas échéant calculer leur valeur :

Exercice 1: Déterminer si les intégrales suivantes sont convergentes, et le cas échéant calculer leur valeur : Eercice : Eercices : Iégrales gééralisées Déermier si les iégrales suivaes so covergees, e le cas échéa calculer leur valeur :.. d (+ ) d 3. 4. e d d 5. 6. 3 d e d Eercice : Déermier si les iégrales suivaes

Plus en détail

Concours des Grandes Ecoles INTEGRALES-Correction. PARTIE A. SUJET INTEGRAL Année universitaire 2009/2010

Concours des Grandes Ecoles INTEGRALES-Correction. PARTIE A. SUJET INTEGRAL Année universitaire 2009/2010 SUJET NTEGRAL Aée uiversiaire 9/ PARTE A. Cocours des Grades Ecoles NTEGRALES-Correcio..La focio f défiie par f : f ( ) ( )cos( ) es bie coiue sur l iervalle fermé boré [ ; ]. Les focios si( ) so de classe

Plus en détail

Intégration SUP/ESC MPSI/PCSI/ESC. x dx C

Intégration SUP/ESC MPSI/PCSI/ESC. x dx C MPS/PCS/ESC égraio SUP/ESC Méhodes d iégraio - : égrale immédiae - : Somme ou différece de focios - : Composée de focio -4 : Décomposiio e fracios raioelles -5 : Par subsiuio (chageme de variable) -6 :

Plus en détail

Intégrales généralisées

Intégrales généralisées 3 Iégrles géérlisées Pour ce chpire, les focios cosidérées so priori défiies sur u iervlle réel I o rédui à u poi, à vleurs réelles ou complees e coiues pr morceu. L défiiio e les propriéés de l iégrle

Plus en détail

MATHÉMATIQUES II. Nota : les trois parties du problème peuvent être abordées indépendamment. Partie I - Propriétés de la transformée de Legendre

MATHÉMATIQUES II. Nota : les trois parties du problème peuvent être abordées indépendamment. Partie I - Propriétés de la transformée de Legendre MATHÉMATIQUES II Noa : les rois paries du problème peuve êre abordées idépedamme Parie I - Propriéés de la rasformée de Legedre Das oue la parie I -, I désige u iervalle de IR e f ue focio à valeurs réelles,

Plus en détail

Intégrales dépendant d un paramètre

Intégrales dépendant d un paramètre [hp://mp.cpgedupuydelome.fr] édié le 3 avril 5 Eocés Iégrales dépeda d u paramère Covergece domiée Exercice [ 9 ] [correcio] Calculer les limies des suies do les ermes gééraux so les suivas : a) u = π/4

Plus en détail

ISFA Université Lyon 1 β WINTER & Associés γ RÉSUMÉ

ISFA Université Lyon 1 β WINTER & Associés γ RÉSUMÉ Allocaio d acifs selo le crière de maximisaio des fods propres écoomiques e assurace o-vie : préseaio e mise e œuvre das la réglemeaio fraçaise e das u référeiel de ype Solvabilié Frédéric PLANCHET Pierre-E

Plus en détail

Le modèle linéaire général simple à deux variables

Le modèle linéaire général simple à deux variables L3 Mahémaique e Saisique Les esimaeurs des MCO M Le modèle liéaire gééral simple à deu variables Iroduio géérale U modèle es ue représeaio simplifiée, mais la plus ehausive possible, d ue eié éoomique

Plus en détail

Université de Picardie Jules Verne 2013-2014 UFR des Sciences

Université de Picardie Jules Verne 2013-2014 UFR des Sciences Uiversié de Picardie Jles Vere 13-14 UFR des Scieces Licece meio Mahémaiqes - Semesre 3 Saisiqe Exame de ldi 7 javier 14 Drée h To docme ierdi - Calclarices aorisées Exercice 1 1) Das e poplaio doée, o

Plus en détail

Chapitre I- LA LOGIQUE DU MARCHE FINANCIER & DES INVESTISSEURS

Chapitre I- LA LOGIQUE DU MARCHE FINANCIER & DES INVESTISSEURS Chapire I- LA LOGIQUE DU MARCHE FINANCIER & DES INVESTISSEURS Le calcul de l ivesisseur fiacier es fodé sur l exame de 2 ypes de rémuéraio. D ue par, ue rémuéraio sas risque qui es celle du emps basé sur

Plus en détail

Rentabilité et financement d un investissement

Rentabilité et financement d un investissement REFI01 : Reabilié e fiaceme COURS Jui 2000 Reabilié e fiaceme d u ivesisseme 1 OBJECTIFS O cherche : à assurer la compéiivié de l ereprise sur plusieurs aées ; après avoir examié l opporuié d u ivesisseme

Plus en détail

10 Chapitre 10. Alfred Logarithme, un arrondi catastrophique

10 Chapitre 10. Alfred Logarithme, un arrondi catastrophique Chapire 0 Chapire 0. Alfred Logarihme, u arrodi caasrophique Das cerais calculs, les erreurs d'arrodis peuve deveir si imporaes qu'elles ôe ou ses aux résulas obeus : cela ie à la représeaio des ombres-machie

Plus en détail

2. Quelle est la valeur de la prime de l option américaine correspondante? Utilisez pour cela la technique dite de remontée de l arbre.

2. Quelle est la valeur de la prime de l option américaine correspondante? Utilisez pour cela la technique dite de remontée de l arbre. 1 Examen. 1.1 Prime d une opion sur un fuure On considère une opion à 85 jours sur un fuure de nominal 18 francs, e don le prix d exercice es 175 francs. Le aux d inérê (coninu) du marché monéaire es 6%

Plus en détail

Calculer comment se constituer un capitale ; Calculer comment rembourser une dette en effectuant des versements réguliers.

Calculer comment se constituer un capitale ; Calculer comment rembourser une dette en effectuant des versements réguliers. CHAP: 8 Objecifs de ce chpire : Clculer comme se cosiuer u cpile ; Clculer comme rembourser ue dee e effecu des versemes réguliers. RAPPELS : Qu'es-ce qu'ue vleur cquise? Qu'es-ce qu'ue vleur cuelle? Le

Plus en détail

Développement en Série de Fourier

Développement en Série de Fourier F-IRIS-5.ex Développeme e Série de Fourier Développer e série de Fourier les focios de période T défiies aisi : a b { f impaire T = f = si ] ; { f paire T = f = si ; ] Faire das chaque cas ue représeaio

Plus en détail

Réponse temporelle des systèmes dynamiques continus LTI

Réponse temporelle des systèmes dynamiques continus LTI UV Cour Répoe emporelle de yème dyamique coiu LI ASI 3 Coeu! Iroducio! Eude de yème du premier ordre " Iégraeur " Syème du er ordre! Eude de yème du ème ordre " Syème du ème ordre avec répoe apériodique

Plus en détail

CAPES EXTERNE. Partie I : Première approche de la constante d Euler

CAPES EXTERNE. Partie I : Première approche de la constante d Euler SESSION 2 CAPES EXTERNE MATHÉMATIQUES Prie I : Preière roche de l cose d Euler Soi N L focio es coiue e décroisse sur ],+ [ e doc sur [,+] Doc our ou réel de [,+], o + D rès l iéglié, o O e dédui que +

Plus en détail

UNIVERSITÉ DU QUÉBEC À MONTRÉAL UNE ÉTUDE EMPIRIQUE DE L INTERVENTION DE LA BANQUE CENTRALE SUR LE MARCHÉ DES CHANGES

UNIVERSITÉ DU QUÉBEC À MONTRÉAL UNE ÉTUDE EMPIRIQUE DE L INTERVENTION DE LA BANQUE CENTRALE SUR LE MARCHÉ DES CHANGES UNIVERSIÉ DU QUÉBEC À MONRÉAL UNE ÉUDE EMPIRIQUE DE L INERVENION DE LA BANQUE CENRALE SUR LE MARCHÉ DES CHANGES MÉMOIRE PRÉSENÉ COMME EXIGENCE PARIELLE DE LA MAIRÎSE EN ÉCONOMIQUE CONCENRAION EN ÉCONOMIE

Plus en détail

Août 2016 (1 heure et 45 minutes) b) Quel lien y a-t-il entre le rang d'une matrice et son nombre de lignes et de colonnes? Ne pas (2.5 pts.

Août 2016 (1 heure et 45 minutes) b) Quel lien y a-t-il entre le rang d'une matrice et son nombre de lignes et de colonnes? Ne pas (2.5 pts. 1 a) Défiir: marice écheloée lige réduie rag d'ue marice Aoû 016 (1 heure e 45 miues) (1 p) b) Quel lie a--il ere le rag d'ue marice e so ombre de liges e de coloes? Ne pas démorer (05 p) c) Discuer, selo

Plus en détail

SECTION II : LES MESURES D EXPOSITION DES OBLIGATIONS AU RISQUE DE TAUX D INTERET

SECTION II : LES MESURES D EXPOSITION DES OBLIGATIONS AU RISQUE DE TAUX D INTERET SECTION II : LES MESURES D EXPOSITION DES OBLIGATIONS AU RISQUE DE TAUX D INTERET L ereprise qui se fiace sur le marché obligaaire es das ue posiio symérique par rappor à celle de l ivesisseur. Le coû

Plus en détail

H. Ait Ader, M. Hamizi, NE. Hannachi

H. Ait Ader, M. Hamizi, NE. Hannachi 20 ème Cogrès Fraçais de Mécaique Besaço, 29 aoû au 2 sepembre 2011 Evaluaio de l effor d arracheme e des déformaios moyees das les boulos d acrage des assemblages de pieds de poeaux sous chargeme saique

Plus en détail

POLYMÈRES THERMOPLASTIQUES

POLYMÈRES THERMOPLASTIQUES PYÈRES THERPASTIQUES I-Gééraliés sur les polymères (compléme) 1) Srucure a) défiiio U polymère es ue macromolécule de masse molaire rès élevée (> 5 000 g.mol 1 jusqu à 10 6 g.mol 1 ); elle es egedrée par

Plus en détail

L actualisation permet de déterminer le montant X. à placer en t 0 pendant un an au taux d intérêt r pour obtenir en t 1

L actualisation permet de déterminer le montant X. à placer en t 0 pendant un an au taux d intérêt r pour obtenir en t 1 GLOSSAIRE Acualisaio L acualisaio perme de déermier le moa X à placer e peda u a au aux d iérê r pour obeir e 1 la somme X 1, elle que : X X1 = 1 + r. Capialisaio La capialisaio (ou composiio) (discoiue

Plus en détail

Université de Provence 2011 2012. Planche 6. Nombres réels. Suites réelles. Nombres réels.

Université de Provence 2011 2012. Planche 6. Nombres réels. Suites réelles. Nombres réels. Uiversité de Provece 011 01 Mathématiques Géérales I Plache 6 Nombres réels Suites réelles Nombres réels Exercice 1 Mettre sous forme irréductible p/q les ratioels suivats (les chiffres souligés se répètet

Plus en détail

Analyse de la méthode de calcul des charges de gros entretien et d'amortissement technique du matériel de la construction

Analyse de la méthode de calcul des charges de gros entretien et d'amortissement technique du matériel de la construction DEEGAION DU MAERIE Aalyse de la méhode de calcul des charges de gros ereie e d'amorisseme echique du maériel de la cosrucio Fédéraio Naioale des ravaux Publics - Méhode de déermiaio des charges d emploi

Plus en détail

Rappels sur les signaux

Rappels sur les signaux CHAPIRE Rappels sur les sigaux. - Iroducio U sigal élecrique es oujours associé à deux ypes de gradeurs : le sigal qui coie l'iformaio ormaleme uile : le brui qui gééraleme es cosidéré comme u parasie

Plus en détail

I. Quitte ou double. Pour n = 1 : C 0 + (2p 1) E (M k ) = C 0 + (2p 1) E (M 1 ) = E (C 1 ) d après le 1. Soit n N tel que E (C n ) = C 0 + (2p 1)

I. Quitte ou double. Pour n = 1 : C 0 + (2p 1) E (M k ) = C 0 + (2p 1) E (M 1 ) = E (C 1 ) d après le 1. Soit n N tel que E (C n ) = C 0 + (2p 1) Corrigé ESSEC III 008 par Pierre Veuillez Das certaies situatios paris sportifs, ivestissemets fiaciers..., o est ameé à miser de l arget de faço répétée sur des paris à espérace favorable. O se propose

Plus en détail

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1)

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1) Uiversités Paris 6 et Paris 7 M1 MEEF Aalyse (UE 3) 2013-2014 Chapitre 3 : Foctios d ue variable réelle (1) 1 Lagage topologique das R Défiitio 1 Soit a u poit de R. U esemble V R est u voisiage de a s

Plus en détail

Intégration d une suite et d une série de fonctions : ITT et convergence dominée. : L application t 7!

Intégration d une suite et d une série de fonctions : ITT et convergence dominée. : L application t 7! Iégraio d ue suie e d ue série de focios : ITT e covergece domiée ) Théorème d iégraio erme à erme d ue série de focios a) Théorème : Soi P f ue série de focios coiues (par morceau) covergea simpleme sur

Plus en détail

«Savoir vendre les nouvelles classes d actifs financiers» Produits à capital garanti : méthode du coussin (CCPI) François Longin www.longin.

«Savoir vendre les nouvelles classes d actifs financiers» Produits à capital garanti : méthode du coussin (CCPI) François Longin www.longin. Formaion ESSEC Gesion de parimoine Séminaire i «Savoir vendre les nouvelles classes d acifs financiers» Produis à capial garani : méhode du coussin (CCPI) Origine de la méhode Descripion de la méhode Plan

Plus en détail

MODULE 2 : Estimation par intervalle de confiance

MODULE 2 : Estimation par intervalle de confiance Echailloage M MODULE : Esiaio ar iervalle de cofiace Il s agi das ce odle de rover e esiaio ar iervalle de cofiace d araère θ, c es-à-dire de cosrire e «forchee de valers éries erea de sier» θ avec e robabilié

Plus en détail

Corrigé. f(k)dt = f(k) =

Corrigé. f(k)dt = f(k) = Baqu PT 0 sporiss.luci@orag.fr Epruv d Mahémaiqus C Corrigé Prélimiair Soi u ir aurl o ul f u focio à valurs posiivs, coiu par morcaux hypohès oublié par l éocé), décroissa sur [,+ [. { [, +] f +) f) f)

Plus en détail

Approche théorique des essais aggravés. Theoretical approach of design maturity testing

Approche théorique des essais aggravés. Theoretical approach of design maturity testing Theoreical approach of desig mauriy esig Fabrice Guéri Pascal Laieri - Berard Dumo Isiu des Scieces e Techiques de l Igéieur d Agers Agers Résumé Nous proposos das ce aricle de préseer des aspecs héoriques

Plus en détail

Introduction à la logistique

Introduction à la logistique Iroducio à la logisique Gesio de la demade e prévisio Pla de la séace La demade das le sysème logisique Défiiios Problémaique de gesio de la demade Aciviés de la gesio de la demade Méhodes de prévisio

Plus en détail

Stock options et gestion du groupe des actionnaires dominants : vers un effet de levier de contrôle?

Stock options et gestion du groupe des actionnaires dominants : vers un effet de levier de contrôle? Soc opios e gesio du groupe des acioaires doias : vers u effe de levier de corôle? JEL : G3/G3/D74 Keywords : Srucure de corôle, soc opios, iciaio des salariés, asyérie d iforaio, alliace, collusio, acioaria.

Plus en détail

[ Aire ] représente l aire algébrique comprise entre la courbe et l axe des temps sur un intervalle d une période. T : période en secondes (s)

[ Aire ] représente l aire algébrique comprise entre la courbe et l axe des temps sur un intervalle d une période. T : période en secondes (s) AIDE-MEMOIRE REGIME PERIODIQE Grdeur périodique : e grdeur périodique es ue grdeur qui se répèe ideiqueme à elle même e régulièreme ds le emps. Période : durée cose oée, exprimée e secode (s) qui sépre

Plus en détail

Finance 1 Université d Evry Val d Essonne. Séance 2. Philippe PRIAULET

Finance 1 Université d Evry Val d Essonne. Séance 2. Philippe PRIAULET Finance 1 Universié d Evry Val d Essonne éance 2 Philippe PRIAULET Plan du cours Les opions Définiion e Caracérisiques Terminologie, convenion e coaion Les différens payoffs Le levier implicie Exemple

Plus en détail

Introduction. a n = 1 n n+1. définie par H 0 = 0 et pour tout entier n 1, H n =, montrer que. 0 a p 1 p 1 p + 1. a p = 1 p. t + p dt, 2n + 2 γ S n 1

Introduction. a n = 1 n n+1. définie par H 0 = 0 et pour tout entier n 1, H n =, montrer que. 0 a p 1 p 1 p + 1. a p = 1 p. t + p dt, 2n + 2 γ S n 1 Soi (a N la suie réelle défiie ar : Iroducio a = + O éudie la série de erme gééral a O more qu elle es covergee e o doe différees reréseaios de sa somme, oée γ, e aelée Cosae d Euler Pour cela o commece

Plus en détail

Chapitre 2 - Modélisation des systèmes asservis linéaires et continus

Chapitre 2 - Modélisation des systèmes asservis linéaires et continus Chapire : Modélisaio des sysèmes asservis liéaires e coius Chapire - Modélisaio des sysèmes asservis liéaires e coius.. Modèle mahémaique d u sysème Le comporeme d u sysème liéaire e ivaria es régi par

Plus en détail

Nous pouvons représenter cette situation par le système d équations suivant:

Nous pouvons représenter cette situation par le système d équations suivant: dré Ross lgèbre liéaire e géomérie vecoriel Mise e siuaio 1 lice e Beoî vo au magasi Ils achèe 2 ypes d aricles: Le premier aricle coûe x dollars e le secod aricle coûe y dollars. lice achèe 2 fois le

Plus en détail

Août 2015 (1 heure et 45 minutes)

Août 2015 (1 heure et 45 minutes) Aoû 05 ( heure e 45 miues). a) Cier oues les opéraios élémeaires (permea de réduire ue marice à sa forme écheloée lige réduie) e doer, pour chacue, so effe sur le déermia d ue marice carrée? Ne pas démorer.

Plus en détail

Concours Communs Polytechniques - Session 2010 Corrigé de l épreuve de mathématiques 1 Filière MP

Concours Communs Polytechniques - Session 2010 Corrigé de l épreuve de mathématiques 1 Filière MP Cocours Commus Polyechiques - Sessio Corrigé de l épreuve de mahémaiques Filière MP Focios de plusieurs variables, compacié, phéomèe de Gibbs Corrigé par M.TARQI EXERCICE. O a : e f(x, ) f(, ) lim x x

Plus en détail

Corrigé du baccalauréat Polynésie 16 juin 2014 STI2D STL spécialité SPCL

Corrigé du baccalauréat Polynésie 16 juin 2014 STI2D STL spécialité SPCL Corrigé du baccalauréat Polyésie 6 jui 4 STID STL spécialité SPCL EXERCICE 4 poits Cet eercice est u questioaire à choi multiples. Pour chacue des questios suivates, ue seule des quatre réposes proposées

Plus en détail

E(X i ) par linéarité de l espérance.

E(X i ) par linéarité de l espérance. Statistiques appliquées. L3 Iterrogatio Questios de cours. 3 poits 1) Eocer le théorème cetral limite (1 pt). Si (X ) est ue suite de v.a. idépedates et de même loi, admettat des momets d ordre u et deux

Plus en détail

MODELES DE LA COURBE DES TAUX D INTERET. UNIVERSITE d EVRY Séance 4. Philippe PRIAULET

MODELES DE LA COURBE DES TAUX D INTERET. UNIVERSITE d EVRY Séance 4. Philippe PRIAULET MODELES DE LA COURBE DES AUX D INERE UNIVERSIE d EVRY Séance 4 Philippe PRIAULE Plan de la Séance Les modèles sochasiques de déformaion de la courbe des aux: Approche déaillée Le modèle de Black: référence

Plus en détail

Comportement mécanique d'un faisceau de câble automobile

Comportement mécanique d'un faisceau de câble automobile SP7 : Élecroique Sysème Posiioeme Allocaio Câble Eviroeme (E-SPACE) Comporeme mécaique d'u faisceau de câble auomobile Travaux de Gwedal CUMUNEL préseés par Olivia PENAS LISMMA - Supméca 1 Pla SP7: ESPACE

Plus en détail

Questions pour un champion en ligne

Questions pour un champion en ligne Questios pour u champio e lige Le jeu télévisé QPUC préseté sur FR3 et aimé par Julie Lepers existe aussi e variate «e lige». U jeu «e lige» se déroule aisi : Six iterautes disputet ue première mache dite

Plus en détail

Correction Bac ES France juin 2010

Correction Bac ES France juin 2010 Correctio Bac ES Frace jui 010 Exercice 1 (4 poits) (Commu à tous les cadidats) Pour ue meilleure compréhesio, les réposes serot justifiées das ce corrigé. Questio 1 Le ombre 3 est solutio de l équatio

Plus en détail

Fonctions numériques - Rappels

Fonctions numériques - Rappels PCS Focios umériqus - appls Défiiios : U focio à valurs rélls s u applicaio d ou u pari d das. Das l pla mui d u rpèr, la courb rprésaiv ou rprésaio graphiqu d u focio à valurs rélls s l smbl ds pois d

Plus en détail

Bac Blanc Terminale L - Février 2015 Épreuve de Spécialité Mathématiques (durée 3 heures)

Bac Blanc Terminale L - Février 2015 Épreuve de Spécialité Mathématiques (durée 3 heures) Exercice 1 (5 poits) Bac Blac Termiale L - Février 015 Épreuve de Spécialité Mathématiques (durée 3 heures) Questio 1 : La populatio d'ue ville baisse de 1 % tous les as pedat 10 as. Elle est doc multipliée

Plus en détail

3 Illusrios Iiérire de l bore 5 à l bore 6. PRÉSENTATION Le lc des Breoières de l ville de Joué-lèsTours qui s éed sur 40 hecres. Il offre ue grde vriéé de presios. Poi d que Poubelle LAC DES BRETONNIÈRES

Plus en détail

La rentabilité des investissements

La rentabilité des investissements La renabilié des invesissemens Inroducion Difficulé d évaluer des invesissemens TI : problème de l idenificaion des bénéfices, des coûs (absence de saisiques empiriques) problème des bénéfices Inangibles

Plus en détail

L évaluation immobilière. Michel Baroni 27/11/2009

L évaluation immobilière. Michel Baroni 27/11/2009 L évaluaion immobilière Michel Baroni 27/11/2009 Méhodes exisanes Méhodes des comparables Dépend de la base de données; méhode hédonique évenuellemen possible Méhodes de capialisaion Dépend de la base

Plus en détail

Corrigés TD Chapitre 2 : Variables aléatoires sur un univers fini 0 0 0 1/6 0 0 1 0 1/4 0 1/4 0 4 1/6 0 0 0 1/6

Corrigés TD Chapitre 2 : Variables aléatoires sur un univers fini 0 0 0 1/6 0 0 1 0 1/4 0 1/4 0 4 1/6 0 0 0 1/6 Corrigés TD Chapitre : Variables aléatoires sur u uivers fii Exercice : Soit X la VAR défiie par le tableau suivat : x i - - 0 p 6 4 6 4 6 i O ote Y = X ) Détermier la loi cooite de X et Y ) Détermier

Plus en détail

TD 20-21 : Modèles de marchés - Mouvement brownien

TD 20-21 : Modèles de marchés - Mouvement brownien Universié Paris VI Maser : Modèles sochasiques, applicaions à la finance (MM065) TD 20-2 : Modèles de marchés - Mouvemen brownien. Taux de change. Soi (Ω, P(Ω), P) un espace probabilisé fini non redondan

Plus en détail

Agrégation externe de mathématiques, session 2008 Épreuve de modélisation, option A : Probabilités et Statistiques

Agrégation externe de mathématiques, session 2008 Épreuve de modélisation, option A : Probabilités et Statistiques Agrégatio extere de mathématiques, sessio 2008 Épreuve de modélisatio, optio (public 2008) Mots clefs : Loi des grads ombres, espace des polyômes, estimatio o-paramétrique Il est rappelé que le jury exige

Plus en détail

Finance. Anaïs HAMELIN. Sujet 1

Finance. Anaïs HAMELIN. Sujet 1 Maser AS ames du er semesre 4/5 Face Aaïs HAMLI Sue urée : 3 H ocumes auorsés : aucu Maérel auorsé : Calcularce auorsée Mémore vde pour les calcularces graphques Cosges : - Les eercces so dépedas les us

Plus en détail

M e t h o d o l o g i e s & W o r k i n g p a p e r s. Manuel des indices des prix de l immobilier résidentiel

M e t h o d o l o g i e s & W o r k i n g p a p e r s. Manuel des indices des prix de l immobilier résidentiel M e h o d o l o g i e s & W o r k i g p a p e r s Mauel des idices des prix de l immobilier résideiel Édiio 23 M e h o d o l o g i e s & W o r k i g p a p e r s Mauel des idices des prix de l immobilier

Plus en détail

Test de validité et d'hypothèse

Test de validité et d'hypothèse Test de validité et d'hypothèse 1 Vocabulaire Problème: Il s'agit à partir de l'étude d'u ou plusieurs échatillos de predre des décisios cocerat l'esemble de la populatio. O est alors ameé à émettre des

Plus en détail

MA401 : Probabilités TD3

MA401 : Probabilités TD3 MA : Probabilités Exercice Ue compagie aériee étudie la réservatio sur l u de ses vols. Ue place doée est libre le jour d ouverture de la réservatio et so état évolue chaque jour jusqu à la fermeture de

Plus en détail

Estimations et intervalles de confiance

Estimations et intervalles de confiance Estimatios et itervalles de cofiace Estimatios et itervalles de cofiace Résumé Cette vigette itroduit la otio d estimateur et ses propriétés : covergece, biais, erreur quadratique, avat d aborder l estimatio

Plus en détail

Aide Mémoire de Statistique

Aide Mémoire de Statistique Aide Mémoire de Statistique (E, E, P) modèle statistique (E, E, P) modèle probabiliste E probabilité, o coaît la loi P et o fait des calculs E statistique, o e coaît pas la loi (seulemet ue famille de

Plus en détail

2. Sur le graphique précédent, identifier la courbe correspondant à la personne la plus corpulente. Justifier le choix effectué.

2. Sur le graphique précédent, identifier la courbe correspondant à la personne la plus corpulente. Justifier le choix effectué. Polyésie jui 016 EXERCICE 1 7 pois Commu à ous les cadidas Parie A Voici deux courbes C 1 e C qui doe pour deux persoes P 1 e P de corpuleces différees la coceraio C d alcool das le sag (aux d alcoolémie)

Plus en détail

Cours Thème IV ECHANTILLONNAGE ET CONVERSION DU SIGNAL

Cours Thème IV ECHANTILLONNAGE ET CONVERSION DU SIGNAL Cours Thème I ECHANTILLONNAGE ET CONESION D SIGNAL II- ÉCHANTILLONNAGE 1- L'échailloeur bloqueur a- Schéma I- GÉNÉALITÉS Les raiemes moderes des sigaux so le plus souve umériques. Il fau doc rasformer

Plus en détail

TD/TP : Taux d un emprunt (méthode de Newton)

TD/TP : Taux d un emprunt (méthode de Newton) TD/TP : Taux d un emprun (méhode de Newon) 1 On s inéresse à des calculs relaifs à des remboursemens d empruns 1. On noera C 0 la somme emprunée, M la somme remboursée chaque mois (mensualié), le aux mensuel

Plus en détail

Conseil économique et social

Conseil économique et social Na t i ons U ni e s E / C N. 1 7 / 20 0 1 / PC / 1 7 Conseil économique et social D i s t r. gé n é r a l e 2 ma r s 20 0 1 F r a n ç a i s O r ig i n a l: a n gl a i s C o m m i s s io n d u d é v el

Plus en détail

PROJET DE MONTE CARLO SUJET 1: LE PRICING

PROJET DE MONTE CARLO SUJET 1: LE PRICING LE Age KHOURI Nadie M MMD PROJE DE MONE ARLO SUJE : LE PRIING Selim ZOUGHLAMI QUESION : Supposos d abord que X est u mouvemet browie W t G([ 0, ]) Alors W0 G( 0 ) suit ue loi N(0,0) et doc W 0ps 0 Esuite,

Plus en détail

Théorème de Cauchy-Lipschitz et applications. Lefeuvre thomas & Ginguené franck 30 mars 2012

Théorème de Cauchy-Lipschitz et applications. Lefeuvre thomas & Ginguené franck 30 mars 2012 Théorème de Cauchy-Lipschiz e applicaions Lefeuvre homas & Ginguené franck 30 mars 01 1 Table des maières 1 Théorème du poin fixe 3 1.1 Énoncé.......................................... 3 1. Démonsraion.....................................

Plus en détail

Exercice du Gestion Financière à Court Terme «Cas FINEX Gestion du risque de taux d intérêt»

Exercice du Gestion Financière à Court Terme «Cas FINEX Gestion du risque de taux d intérêt» Exercice du Gesion Financière à Cour Terme «Cas FINEX Gesion du risque de aux d inérê» Ce cas raie des différens aspecs de la gesion du risque de aux d inérê liée à la dee d une enreprise : analyse d emprun,

Plus en détail

Chapitre 2 : Chute verticale d un solide.

Chapitre 2 : Chute verticale d un solide. hapire : hue ericale d u solide hapire : hue ericale d u solide. bjecifs : Qu es-ce qu u champ de pesaeur? hue ericale sas froeme hue ericale das u I. Qu es-ce qu u champ de pesaeur? Tou corps de masse

Plus en détail

Chapitre 4 Lois discrètes

Chapitre 4 Lois discrètes Chapitre 4 Lois discrètes 1. Loi de Beroulli Ue variable aléatoire X est ue variable de Beroulli si elle e pred que les valeurs 0 et 1 avec des probabilités o ulles. P(X = 1) = p, P(X = 0) = 1 p = q, avec

Plus en détail

Intégrale dépendant d un paramètre

Intégrale dépendant d un paramètre Iégrale dépeda d u paramère Eercice. Calcul de limie cos l( + Chercher lim = si sh Eercice. Calcul de limie, Esi P 9 3 Calculer les limies : lim Eercice 3. Calcul de limie Chercher lim + =3 + Eercice 4.

Plus en détail

Intégration et probabilités ENS Paris, 2012-2013. TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé :

Intégration et probabilités ENS Paris, 2012-2013. TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé : Itégratio et probabilités EN Paris, 202-203 TD 203 Lois des grads ombres, théorème cetral limite. Corrigé Lois des grads ombres Exercice. Calculer e cet leços Détermier les limites suivates : x +... +

Plus en détail

Institut de démographie

Institut de démographie Cours «Aalyse démographique» par A.Avdeev, IDUP (M, DDG) Uiversié Paris Pahéo Sorboe, Isiu de démographie I D U P Cours d aalyse démographiquepar Aleadre Avdeev, iveau : Maser e aée e Diplôme géérale de

Plus en détail

Examen final pour Conseiller financier / conseillère financière avec brevet fédéral. Recueil de formules. Auteur: Iwan Brot

Examen final pour Conseiller financier / conseillère financière avec brevet fédéral. Recueil de formules. Auteur: Iwan Brot Exame fial pour Coseiller fiacier / coseillère fiacière avec brevet fédéral Recueil de formules Auteur: Iwa Brot Ce recueil de formules est à dispositio olie et sera doé aux cadidats lors des exames oraux

Plus en détail

SYSTEMES ELECTRONIQUES I PREMIERE PARTIE

SYSTEMES ELECTRONIQUES I PREMIERE PARTIE Haue Ecole d géierie e de Gesio du cao du Vaud SYSEMES EEONQES PEMEE PAE Marc orrevo A B E E S M A E E S PAGE. NOON...-. B...-. FS ONES E HAPES OS...-.3 ONSÉAONS EHNOOGQES...-3.3. Gééraliés... -3.4 NOES

Plus en détail

AVRIL 2014 CONCOURS INGÉNIEURS DES TRAVAUX STATISTIQUES. ITS Voie A

AVRIL 2014 CONCOURS INGÉNIEURS DES TRAVAUX STATISTIQUES. ITS Voie A AVRL CONCOURS NGÉNEURS DES TRAVAUX STATSTQUES TS Voi A CORRGE DE LA èr COMPOSTON DE MATHEMATQUES Ercic. Calculr,, la dérivé d : La dérivé s égal à :, puis pour, o obi. Calculr si d Comm la ocio s impair,

Plus en détail

Lucyna FIRLEJ IUT Mesures Physiques Statistiques C1

Lucyna FIRLEJ IUT Mesures Physiques Statistiques C1 1 Statistique iferetielle. Relatios Iteratioales Lucya Firlej Pl. E.Bataillo, Bat.11, cc.06 34095 Motpellier cedex 5 Frace lucya.firlej@umotpellier.fr S3. Statistics. 30 h d eseigemet: 10 cours, 10 TD,

Plus en détail

Racine nième Corrigés d exercices

Racine nième Corrigés d exercices Racie ième Corrigés d eercices Page 9 : N 8, 8, 8, 86, 88, 89, 9, 9, 9, 97 Page 6 : N, Page 6 : N Page 67 : N 8 Page 6 : N N 8 page 9 6 6 6 6 6 ( ) = = = = = = = = ( ) = = = = = = ( ) 8 = 8 = = = = = =

Plus en détail

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES 1 ) POSITION DU PROBLÈME - VOCABULAIRE A ) DÉFINITION SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES O cosidère deux variables statistiques umériques x et y observées sur ue même populatio de idividus. O ote x 1

Plus en détail

On peut représenter la situation par un arbre : On a donc p(b 1 B 2)= p(b 1) p (B ) = 3 4 = 3.

On peut représenter la situation par un arbre : On a donc p(b 1 B 2)= p(b 1) p (B ) = 3 4 = 3. T ale S Correctio Exercices type bac de Probabilités. Mars Exercice : Ue ure cotiet au départ 0 boules blaches et 0 boules oires idiscerables au toucher. O tire au hasard ue boule de l ure : Si la boule

Plus en détail

SEMAINE 12 SUITES ET SÉRIES DE FONCTIONS

SEMAINE 12 SUITES ET SÉRIES DE FONCTIONS EXERCICE : SEMAINE SUITES ET SÉRIES DE FONCTIONS. Soi la focio ϕ : x x( x. Morer que la suie de focios (ϕ, où ϕ = ϕ ϕ ϕ représee l iérée -ième de ϕ, coverge uiforméme sur ou compac de ], [ vers la focio

Plus en détail

Intégration. Calcul d intégrales. Calcul de primitives. [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1

Intégration. Calcul d intégrales. Calcul de primitives. [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1 [hp://mp.cpgedupuydelome.r] édié le juille 4 Eocés Iégrio Clcul d iégrles Clcul de primiives Eercice [ 96 ] [correcio] Déermier les primiives suives : e b l c l Eercice [ 79 ] [correcio] Déermier les primiives

Plus en détail

Page # $ %& +',- VAN = 30; F 2 = 50; F 3 = 140. = -200 ; F 1. Avec r = 3% => VAN = 4,38 > 0. Avec r = 5% => VAN = -5,14 < 0.

Page # $ %& +',- VAN = 30; F 2 = 50; F 3 = 140. = -200 ; F 1. Avec r = 3% => VAN = 4,38 > 0. Avec r = 5% => VAN = -5,14 < 0. # $ %& 1. La VAN. Les aures crières 3. Exemple. Choix d invesissemen à long erme 5. Exercices!" '* '( Un proje ne sera mis en œuvre que si sa valeur acuelle nee ou VAN, définie comme la somme acualisée

Plus en détail

Plan Granulométrie par diffusion de lumière

Plan Granulométrie par diffusion de lumière Pla Graulométrie par diffusio de lumière Structure des systèmes colloïdaux Diffusio de lumière par ue particule. Diffusio Rayleigh. Diffractio de Frauhofer.3 Diffusio de Mie 3 Applicatio : graulométrie

Plus en détail

Chapitre 15 c Circuits RL et RC

Chapitre 15 c Circuits RL et RC Chapire 15 c Circuis L e C en régime impulsionnel Sommaire Circuis en régime impulsionnel Signal impulsionnel Mesure d'un circui C en régime impulsionnel Applicaion praique Eude du circui C en régime impulsionnel

Plus en détail

Calcul Stochastique et Applications Financières

Calcul Stochastique et Applications Financières 0 Calcul Stochastique et Applications Financières Aurélia Istratii Luis Macavilca Taylan Kunal M I.E.F. SOMMAIRE I. MODELE DE COX-ROSS-RUBINSTEIN II. III. INTRODUCTION AUX METHODES DE MONTE CARLO EQUATION

Plus en détail

Seconde année - Semestre 3 PROBABILITÉS

Seconde année - Semestre 3 PROBABILITÉS 1 UNIVERSITÉ DE CERGY Aée 2012-2013 LICENCE d ÉCONOMIE et GESTION Secode aée - Semestre 3 PROBABILITÉS Feuille d exercices N 3 : Variables aléatoires - Lois discrètes 1. Calculez 3 2 + 2 5 Exercice I (

Plus en détail

Dénombrement - Combinatoire Cours

Dénombrement - Combinatoire Cours Déombremet - Combiatoire Cours La combiatoire (ou aalyse combiatoire) étudie commet compter des objets. Elle fourit des méthodes de déombremet particulièremet utiles e probabilité. U des pricipaux exemples

Plus en détail

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ 02475 ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n =

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ 02475 ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n = [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 1 juillet 14 Eocés 1 Nombres réels Ratioels et irratioels Exercice 1 [ 9 ] [correctio] Motrer que la somme d u ombre ratioel et d u ombre irratioel est u ombre irratioel.

Plus en détail

Les Nombres Parfaits.

Les Nombres Parfaits. Les Nombres Parfaits. Agathe CAGE, Matthieu CABAUSSEL, David LABROUSSE (2 de Lycée MONTAIGNE BORDEAUX) et Alexadre DEVERT, Pierre Damie DESSARPS (TS Lycée SUD MEDOC LETAILLAN MEDOC) La première partie

Plus en détail

Les signaux déterministes à temps continu

Les signaux déterministes à temps continu Cours raieme de Sigal AII Chapire : La rasformée de Laplace Les sigaux déermiises à emps coiu I. Iroducio Le lie ere la représeaio emporelle d'u sigal e sa représeaio fréqueielle es la décomposiio e Série

Plus en détail

Sous-évaluation des prix d options par le modèle de Black & Scholes.

Sous-évaluation des prix d options par le modèle de Black & Scholes. Sous-évaluaion des prix d opions par le modèle de Black & Scholes. Mise en évidence par une dynamique combinan mouvemen brownien e processus à saus. Marc Debersé ocobre 6 Résumé S il es bien connu que

Plus en détail

ADMISSION AU COLLEGE UNIVERSITAIRE

ADMISSION AU COLLEGE UNIVERSITAIRE ADMISSION AU COLLEGE UNIVERSITAIRE Samedi mars 204 MATHEMATIQUES durée de l'épreuve : 3h - coefficiet 2 Le sujet est uméroté de à 5. L'aexe est à redre avec la copie. L'exercice Vrai-Faux est oté sur 8,

Plus en détail