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  1. Journal articles

Academic literature on the topic 'Méthode Monte Carlo'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 3 May 2025

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Journal articles on the topic "Méthode Monte Carlo"

1

Maya, Cecilia. "Monte Carlo Option Princing." Lecturas de Economía, no. 61 (November 3, 2009): 53–70. http://dx.doi.org/10.17533/udea.le.n61a2729.

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Abstract:
El método Monte Carlo se aplica a varios casos de valoración de opciones financieras. El método genera una buena aproximación al comparar su precisión con la de otros métodos numéricos. La estimación que produce la versión Cruda de Monte Carlo puede ser aún más exacta si se recurre a metodologías de reducción de la varianza entre las cuales se sugieren la variable antitética y la variable de control. Sin embargo, dichas metodologías requieren un esfuerzo computacional mayor por lo cual las mismas deben ser evaluadas en términos no sólo de su precisión sino también de su eficiencia. Palabras clave: método Monte Carlo, valoración de opciones, opciones financieras, métodos numéricos. Clasificación JEL: C15, G12. Abstract: The Monte Carlo method is applied to various cases of financial option pricing. Its performance is satisfactory in terms of accuracy when it is compared to other numerical methods. The precision of the estimates provided by Crude Monte Carlo can be improved by implementing variance reduction techniques such as antithetic variate and control variate. However, the use of these techniques implies a greater computational effort; thus, there is a trade-off between a lower variance estimator and a higher computational requirement which demands us to check not only for the accuracy of the estimator but alsofor its efficiency. Keywords: Monte Carlo Method, Option Pricing, Financial Options, Numerical Methods. JEL: C15, G12. Résumé: La méthode de Monte Carlo est appliquée à de divers cas de l'évaluation financière d'option. Son exécution est satisfaisante en termes d'exactitude quand elle est comparée à d'autres méthodes numériques. La précision des évaluations fournies par la version Brut Monte Carlo peut être plus precise si on applique des techniques de réduction de la variance telles que la variable antithétique et la variable de controle. Cependant, l'utilisation de ces techniques implique un plus grand effort informatique ; ainsi, on doit évaluer non seulement l'exactitude de l'estimateur mais également son efficacité. Mots-clés : Méthode De Monte Carlo, Évaluation des Options, Options Financières, Méthodes Numériques
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2

Sambou, S. "Comparaison par simulation de Monte-Carlo des propriétés de deux estimateurs du paramètre d'échelle de la loi exponentielle : méthode du maximum de vraisemblance (MV) et méthode des moindres carrés (MC)." Revue des sciences de l'eau 17, no. 1 (2005): 23–47. http://dx.doi.org/10.7202/705521ar.

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Abstract:
La loi exponentielle est très répandue en hydrologie : elle est faiblement paramétrée, de mise en œuvre aisée. Deux méthodes sont fréquemment utilisées pour estimer son paramètre : la méthode du maximum de vraisemblance et la méthode des moments, qui fournissent la même estimation. A côté de ces deux méthodes, il y a celle des moindres carrés qui est très rarement utilisée pour cette loi. Dans cet article, nous comparons le comportement asymptotique de l'estimateur de la méthode des moindres carrés avec celui de la méthode du maximum de vraisemblance en partant d'une loi exponentielle à un seul paramètre a connu, puis en généralisant les résultats obtenus à partir de la dérivation des expressions analytiques. L'échantillon historique disponible en pratique étant unique, et de longueur généralement courte par rapport à l'information que l'on désire en tirer, l'étude des propriétés statistiques des estimateurs ne pourra se faire qu'à partir d'échantillons de variables aléatoires représentant des réalisations virtuelles du phénomène hydrologique concerné obtenus par simulations de Monte Carlo. L'étude par simulation de Monte Carlo montre que pour de faibles échantillons, l'espérance mathématique des deux estimateurs tend vers le paramètre réel, et que la variance de l'estimateur des moindres carrés est supérieure à celle de l'estimateur du maximum de vraisemblance.
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3

Jourdain, Benjamin, and Laurent Nguyen. "Minimisation de l'entropie relative par méthode de Monte-Carlo." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 332, no. 4 (2001): 345–50. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(01)01835-3.

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4

Dufour, Jean-Marie, Abdeljelil Farhat, and Lynda Khalaf. "Tests multiples simulés et tests de normalité basés sur plusieurs moments dans les modèles de régression*." Articles 80, no. 2-3 (2005): 501–22. http://dx.doi.org/10.7202/011397ar.

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Abstract:
RésuméCet article illustre l’applicabilité des méthodes de rééchantillonnage dans le cadre des tests multiples (simultanés), pour divers problèmes économétriques. Les hypothèses simultanées sont une conséquence habituelle de la théorie économique, de sorte que le contrôle de la probabilité de rejet de combinaisons de tests est un problème que l’on rencontre fréquemment dans divers contextes économétriques et statistiques. À ce sujet, on sait que le fait d’ignorer le caractère conjoint des hypothèses multiples peut faire en sorte que le niveau de la procédure globale dépasse considérablement le niveau désiré. Alors que la plupart des méthodes d’inférence multiple sont conservatrices en présence de statistiques non indépendantes, les tests que nous proposons visent à contrôler exactement le niveau de signification. Pour ce faire, nous considérons des critères de test combinés proposés initialement pour des statistiques indépendantes. En appliquant la méthode des tests de Monte-Carlo, nous montrons comment ces méthodes de combinaison de tests peuvent s’appliquer à de tels cas, sans recours à des approximations asymptotiques. Après avoir passé en revue les résultats antérieurs sur ce sujet, nous montrons comment une telle méthodologie peut être utilisée pour construire des tests de normalité basés sur plusieurs moments pour les erreurs de modèles de régression linéaires. Pour ce problème, nous proposons une généralisation valide à distance finie du test asymptotique proposé par Kiefer et Salmon (1983) ainsi que des tests combinés suivant les méthodes de Tippett et de Pearson-Fisher. Nous observons empiriquement que les procédures de test corrigées par la méthode des tests de Monte-Carlo ne souffrent pas du problème de biais (ou sous-rejet) souvent rapporté dans cette littérature – notamment contre les loisplatikurtiques– et permettent des gains sensibles de puissance par rapport aux méthodes combinées usuelles.
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5

Auvinet, G. "Étude des écoulements en milieux poreux par la méthode de Monte Carlo." Revue Française de Géotechnique, no. 70 (1995): 15–24. http://dx.doi.org/10.1051/geotech/1995070015.

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6

Cottrell, G., M. Cot, and J. Y. Mary. "L’imputation multiple des données manquantes aléatoirement : concepts généraux et présentation d’une méthode Monte-Carlo." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 57, no. 5 (2009): 361–72. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2009.04.011.

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7

Moulin, A., J. Henry, and E. Lemaire. "Simulation de la texture de recuit d’aciers IF par la méthode de Monte-Carlo." Revue de Métallurgie 91, no. 9 (1994): 1252. http://dx.doi.org/10.1051/metal/199491091252.

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8

EBRARD, G., A. ALLARD, and N. FISCHER. "Un logiciel simple d’utilisation pour évaluer l’incertitude de mesure par la méthode de Monte-Carlo." Revue française de métrologie, no. 43 (February 2, 2017): 27–36. http://dx.doi.org/10.1051/rfm/2016013.

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9

Martinie, B., J. Lecomte, J. Lebreton, and N. Ben Kaddour. "Simulation de la transition de phase orthorhombiquequadratique de YBa2Cu3O7-x par la méthode de Monte-Carlo." Journal de Physique III 1, no. 11 (1991): 1787–94. http://dx.doi.org/10.1051/jp3:1991233.

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10

Tanguy, D., and T. Magnin. "Piégeage de l’hydrogène aux joints de grains dans Al-5Mg : simulation par la méthode Monte Carlo." Matériaux & Techniques 88, no. 9-10 (2000): 45–48. http://dx.doi.org/10.1051/mattech/200088090045.

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