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Processus de Markov, de Levy, Files d'attente, Actuariat et Fiabilité ...

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(<br />

q1 p 1 |<br />

)<br />

0<br />

ser Exercice 1.5.15 Soit la matrice <strong>de</strong> transition 0 q 2 | p 2<br />

0 0 | 1<br />

a) Trouvez l’espérance <strong>de</strong> N.<br />

b) Généralisez au cas <strong>de</strong>s matrices <strong>de</strong> ce type (série) <strong>de</strong> taille K + 1.<br />

c) Soit N = N 1 + N 2 , où N i est le nombre <strong>de</strong> fois qu’on reste en i. Montrez que la<br />

distribution <strong>de</strong> N 1 conditionné par N est uniforme <strong>et</strong> calculez la distribution <strong>de</strong> N, si q 1 =<br />

q 2 = q.<br />

Remarque 1.5.7 On peut aussi résoudre l’exercice en remarquant que N i sont <strong>de</strong>s variables<br />

géométriques, <strong>et</strong> donc N est hypergéométrique (une somme <strong>de</strong>s géométriques).<br />

(<br />

q1 0 |<br />

)<br />

p 1<br />

par Exercice 1.5.16 Soit la matrice <strong>de</strong> transition 0 q 2 | p 2 <strong>et</strong> la distribution initiale<br />

0 0 | 1<br />

(β 1 , β 2 , 0). Trouvez l’espérance <strong>et</strong> la distribution <strong>de</strong> N.<br />

Voir aussi Ruegg, 2.6.3.<br />

Conclusion : Les distributions <strong>de</strong> type phase <strong>de</strong>man<strong>de</strong>nt le calcul <strong>de</strong>s puissances/exponentielles<br />

<strong>de</strong> matrices. Ces expressions sont très vite obtenues par logiciels comme Matlab, <strong>et</strong>c, <strong>et</strong> leur<br />

formule a toutes les apparences d’une expression analytique; mais, comme pour la plupart<br />

<strong>de</strong>s matrices, les valeurs propres ne sont pas accessible analytiquement, leur calcul <strong>de</strong>man<strong>de</strong><br />

en eff<strong>et</strong> une évaluation numérique.<br />

1.5.6 Classification <strong>de</strong>s quelques problèmes sur les esperances <strong>de</strong>s<br />

fonctionelles <strong>de</strong>pendant <strong>de</strong>s temps <strong>de</strong> premier passage<br />

Les problèmes <strong>de</strong> Dirichl<strong>et</strong> ont comme obj<strong>et</strong> l’étu<strong>de</strong> <strong>de</strong>s temps <strong>de</strong> sortie τ, <strong>de</strong> la distribution<br />

du point <strong>de</strong> sortie X τ ∈ ∂, <strong>et</strong> <strong>de</strong>s diverses autres fonctionnelles comme <strong>de</strong>s prix<br />

finaux ou <strong>de</strong>s coûts accumulés par un processus jusqu’au moment <strong>de</strong> son absorbtion en ∂. Ils<br />

ramènent toujours aux systèmes specifiant les relations entre les esperances <strong>de</strong>s fonctionelles<br />

conditionnées par le point <strong>de</strong> départ.<br />

Exercice 1.5.17 Obtenez les équations <strong>de</strong> Dirichl<strong>et</strong> pour les probabilités p d’absorbtion dans<br />

un sous-ensemble A ⊂ ∂, <strong>et</strong> les temps esperés d’absorbtion t, (à partir <strong>de</strong>s diverses états<br />

initiaux, voir Ch. 2.6, Part 1), en conditionnant sur le moment <strong>de</strong> la premiére transition,<br />

pour un processus <strong>de</strong> <strong>Markov</strong> avec un état absorbant, à matrice génératrice (<strong>de</strong> taux <strong>de</strong><br />

transitions) donnée par :<br />

( )<br />

G = B b<br />

0 0<br />

où b = (−B)1.<br />

Obtenez par conditionnement sur la position après la première transition les transformés<br />

<strong>de</strong> Laplace<br />

l i (s) = f ∗ i (s) = E i [e −sτ 1 {Xτ ∈A}<br />

<strong>de</strong>s temps d’absorbtion.<br />

Sol : Les trois équations sont respectivement<br />

˜Gp = 0<br />

p i = 1 A (i),<br />

∀i ∈ ∂

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