CHAPITRE 19 : ÉVALUATION PAR LA MÉTHODE DE MONTE CARLO Flashcards
VRAI/FAUX
La méthode binomiale se prête bien à l’évaluation d’options dépendantes du chemin suivi
FAUX
« La méthode binomiale se prête MAL à l’évaluation d’options dépendantes du chemin suivi »
Que suppose la méthode de Monte Carlo ?
La méthode de Monte Carlo suppose que l’évaluation est neutre au risque
Que nécessite le recours à la vraie distribution pour l’application de la méthode de Monte Carlo et pourquoi ?
Elle nécessite l’utilisation d’un taux différent pour actualiser les résultats obtenus sur
chacune des trajectoires
La méthode de Monte Carlo permet d’étudier la distribution _________
Des valeurs à l’échéance
« La méthode de Monte Carlo permet d’étudier la distribution des valeurs à
l’échéance »
La méthode de Monte Carlo permet de comparer les __________
Distribution obtenues selon différentes stratégies
« La méthode de Monte Carlo permet de comparer les distributions obtenues selon
différentes stratégies»
Que permet la méthode de Monte Carlo ? (3)
- Elle permet d’étudier la distribution des valeurs à l’échéance
- Elle permet de comparer les distributions obtenues selon
différentes stratégies - Elle permet de calculer des valeurs à risque
La méthode de Monte Carlo permet de calculer ________
Des valeurs à risque
« La méthode de Monte Carlo permet de calculer des valeurs à risque»
VRAI/FAUX
Les quantiles d’une loi, peu importe la loi, suivent une loi uniforme
VRAI
Quelle est l’utilité de la variable de contrôle ?
Quand cela se produit ?
La variable de contrôle peut augmenter l’écart-type de l’estimé si l’approche est
mal utilisée
VRAI/FAUX
L’application de la variable antithétique semble offrir un gain modeste
VRAI
L'application de la variable antithétique semble offrir un gain \_\_\_\_\_\_\_\_\_ A) Faible B) Neutre C) Modeste D) Élevé
C) Modeste
« L’application de la variable antithétique semble offrir un gain modeste»
VRAI/FAUX
La généralisation de l’échantillonnage stratifié à plusieurs variables s’appelle
l’échantillonnage par hypercube latin.
VRAI
Quelle autre méthode peut-on utiliser au lieu de simuler ?
On peut procéder de façon déterministe
Définition de suites à discrépance faible
Les suites à discrépance faible sont un ensemble de nombres obtenus de façon déterministe, conçus pour bien couvrir l’ensemble d’une distribution.
Pourquoi sont conçus les suites à discrépance faible?
Pour bien couvrir l’ensemble d’une distribution
« Les suites à discrépance faible sont un ensemble de nombres obtenus de façon déterministe, conçus pour bien couvrir l’ensemble d’une distribution.»
