Cette vidéo présente, dans le cadre de l'évaluation des obligations à taux fixe, les concepts de duration et de sensibilité, nécessaires pour la gestion du risque de taux
Re: Mathematiques Financieres
Publié : 29 août 2021, 10:11
par Fabien LABROUSSE
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A PROPOS DE ANTY
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Pharmacien de formation et entrepreneur dans l’innovation j’accompagne les étudiants depuis maintenant 10 ans à la préparation au concours de la PACES (Future Filière MMOP).
Auteur de la collection cours-medical.com, j’ai une expertise solide dans la plupart des domaines scientifiques et dans le domaine médicale (physique-chimie, biophysique, biochimie, biologie, pharmacologie, pharmacognosie, médecine, mathématiques, statistiques, biostatistiques, chimie minérale et organique, botanique, chimie analytique….)
J’ai accompagné plusieurs centaines d’étudiants en groupes et en individuels pour la réussite du baccalauréat S et au concours de la PACES.
Mon implication et ma persévérance m'ont permis de devenir l'une des références nationales dans l'enseignement en ligne.
Bonjour,
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Propriétés de la loi normale (distribution gaussienne). Calculs de cotes Z et utilisation d'une table de loi normale.
Cégep régional de Lanaudière à Terrebonne
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Programme : Techniques de comptabilité et de gestion [410.B0]
Lien entre la loi normale et la loi normale centrée réduite
Démonstration de l'équivalence entre les 2 expressions
1. X suit une loi normale de paramètre m et s²
2. X* = (X-m)/s suit une loi normale de paramètres 0 et 1 qui correspond à la loi normale centrée réduite
Loi Exponentielle - Probabilité Fonction de Densité - Mathrix
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On part cette fois dans une région beaucoup plus accidentée que prévue : celle des nombres. Il y a 25 siècles, le monde bien ordonné des entiers naturels et des fractions a dû s’élargir pour accueillir des monstres comme pi et √2. Une vertigineuse expédition mathématique où l'on réalisera que les nombres de la vraie vie ne sont que la partie émergée de l'iceberg.
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Une simulation de Monte Carlo est une simulation à évolution aléatoire. Dans cette vidéo, j'explique comment cela peut être utile, avec deux exemples amusants de simulations de Monte Carlo: Le premier modèle montre comment pi peut être déterminé avec l'échantillonnage de Monte Carlo, et dans la deuxième partie de la vidéo, nous verrons comment les animations peut être rendu avec le traçage de chemin Monte Carlo.
Si vous voulez voir une autre simulation de Monte Carlo en action, regardez cette vidéo: https://youtu.be/PPWEmjnqsF8
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Chapitres:
00:00 Que sont les simulations de Monte Carlo?
01:01 déterminer pi avec Monte Carlo
03:01 analogie avec la conception de l'étude
04:56 retour à Monte Carlo
05:57 Traçage du chemin de Monte Carlo
08h51 résumé
MIT 6.0002 Introduction to Computational Thinking and Data Science, Fall 2016
View the complete course: http://ocw.mit.edu/6-0002F16
Instructor: John Guttag
Prof. Guttag discusses the Monte Carlo simulation, Roulette
Dans cette vidéo, nous évoquons la méthode de monte carlo.
Le hasard, un ami finalement bien prévisible
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Animations: Géogébra + processing
Musique: Cherry Picking (introduction) et John Tasoulas