Monte-Carlo
Les méthodes de Monte-Carlo consistent en des simulations, à partir desquelles
on estime différentes caractéristiques d'une distribution :
- moyenne,
- quantiles,
- value-at-risk,
- médiane,
- ...
On parle de Monte-Carlo biaisé lorsque la distribution utilisée pour faire les simulations est déformée de manière à accélérer
la convergence de la méthode.
On parle de quasi-Monte-Carlo lorsqu'on remplace des simulations aléatoires par des simulations déterministes choisies
de manière à augmenter la vitesse de convergence.
Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utiles en gestion du risque , car
elles sont souvent plus précises que des méthodes analytiques basées sur des modèles approchés.
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