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Méthodes de Monte Carlo appliquées au pricing d ... - Maths-fi.com

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Table <strong>de</strong>s matières1 Simulation d’une loi uniforme 11.1 Générateurs congruentiels linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.2 Tests d’uniformité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.2.1 Structure latticielle <strong>de</strong>s générateurs congruentiels . . . . . . . . . . . . . . . 41.2.2 Tests statistiques d’uniformité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61.3 Autres types <strong>de</strong> générateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81.3.1 Générateurs à déplacement <strong>de</strong> registre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81.3.2 Combinaison <strong>de</strong> générateurs : le cas du générateur KISS . . . . . . . . . . . 92 Simulation d’une loi non uniforme 112.1 Tests d’adéquation à une loi donnée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112.1.1 Test du Khi-<strong>de</strong>ux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112.1.2 Test <strong>de</strong> Kolmogorov-Smirnov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122.1.3 Test <strong>de</strong> Cramer-von Mises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122.2 Métho<strong>de</strong> <strong>de</strong>s transformations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.2.1 Inversion <strong>de</strong> la fonction <strong>de</strong> répartition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.2.2 Utilisation <strong>de</strong> Relations fonctionnelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152.3 Le cas <strong>de</strong>s distributions discrètes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172.3.1 Métho<strong>de</strong> d’inversion, le cas général . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182.3.2 Inversion à partir <strong>de</strong> la distribution d’une loi continue . . . . . . . . . . . . 182.3.3 La métho<strong>de</strong> <strong>de</strong> la table gui<strong>de</strong> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.3.4 Le cas particulier <strong>de</strong> la loi <strong>de</strong> Poisson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202.4 La métho<strong>de</strong> <strong>de</strong>s mélanges discrets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212.5 Simulation par acceptation-rejet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222.5.1 Le cas général . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222.5.2 La métho<strong>de</strong> du “squeeze” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252.5.3 Le cas <strong>de</strong>s <strong>de</strong>nsité log-concaves : La métho<strong>de</strong> <strong>de</strong>s cor<strong>de</strong>s . . . . . . . . . . . 262.5.4 La métho<strong>de</strong> du rapport d’uniformes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

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