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Cours de M1S1 Statistiques g´ en´ erales Responsable : Gabrielle Viennet Object

Cours de M1S1 Statistiques g´ en´ erales Responsable : Gabrielle Viennet Objectifs Acqu´ erir les bases et les outils th´ eoriques de statistiques. A la suite de ce module, l’´ etudiant doit savoir mod´ eliser certains probl` emes, effectuer des estimations et un certain nombre de tests param´ etriques ou non param´ etriques en v´ eriﬁant les conditions de validit´ e de ces tests. Ce module est indispensable ` a la suite du cursus. Plan O Introduction g´ en´ erale aux probl´ ematiques statistiques. O Mod` ele statistique. O Mod` ele gaussien : estimation, intervalles de conﬁance, tests. O Mod` ele lin´ eaire. O M´ ethodes d’estimations : m´ ethode des contrastes, maximum de vraisem- blance. O Notion de biais, de risque. O Construction d’intervalles de conﬁance non asymptotiques et asymptotiques. O Comparaison d’estimateurs. O Information de Fisher. In´ egalit´ e de Cramer Rao. Notion d’efﬁcacit´ e et d’ad- missibilit´ e. O Mod` eles ` a rapport de vraisemblance monotone. O Mod` eles lin´ eaires, r´ egression. O Th´ eorie des tests : test de Neyman-Pearson, test du Chi Deux (ad´ equation, ind´ ependance), test de signe, test de rang, test de signes et rang. Pr´ e-requis Probabilit´ es de L. Bibliographie O Dacunha-Castelle, D., Duﬂo, M. (1982), Probabilit´ es et statistiques, Masson. O Milhaud, X., (2001) Statistique, Belin. O Monfort, A. (1982) Cours de statistique math´ ematique, Economica. O Tassi, P. (1990) M´ ethodes statistiques, Economica. Micro´ economie Plan O La th´ eorie du consommateur. Pr´ ef´ erences, contrainte budg´ etaire, fonction d’utilit´ e, choix, demande agr´ eg´ ee. O Comportement du producteur. Contraintes technologiques, maximisation du proﬁt, minimisation des coˆ uts. O L’´ equilibre dans un march´ e en concurrence parfaite. ´ Equilibre partiel en concurrence parfaite, optimum de Pareto, ´ equilibre g´ en´ eral dans une ´ economie d’´ echange, ´ equilibre g´ en´ eral dans une ´ economie avec production, th´ eor` emes fondamentaux du bien-ˆ etre. O Notions de th´ eorie des jeux. Notions de strat´ egies, ´ equilibre de Nash dans un jeu sous forme normale et sous forme extensive. O Concurrence Concurrence ` a la Bertrand, ` a la Cournot, probl` emes d’entr´ ee sur un march´ e. O L’univers incertain Choix en incertain, anti-s´ election, al´ ea moral. Bibliographie O R. Varian, ” Introduction ` a la micro-´ economie ” de Boeck Universit´ e, 1994 ; 2` eme ´ edition franc ¸aise, Bruxelles, 723 pages, O A. Mas-Colell, M.D, Whinston et J.R. Green, ” Microeconomic Thory ”, Oxford Unviersity Press, 1995, Oxford, 981 pages Analyse Num´ erique Plan O Analyse matricielle : M´ ethodes directes de r´ esolution des syst` emes lin´ eaires : m´ ethode d’´ elimination de Gauss et de d´ ecomposition LU. O Complexit´ e algorithmique : algorithme de Strassen. O M´ ethodes it´ eratives de r´ esolution des syst` emes lin´ eaires : m´ ethode de Gauss- Seidel, m´ ethode de relaxation, m´ ethode du gradient conjugu´ e. O Algorithmes de minimisation sous contraintes dans Rn : conditions de Kuhn- Tucker. O Approximation des ´ equations aux d´ eriv´ ees partielles : ´ el´ ements ﬁnis, diff´ erences ﬁnies. Strat´ egies ﬁnanci` eres de l’entreprise. Responsable : Marianne Rubinstein Objectifs Ce cours d’´ economie pr´ esente un certain nombre de travaux, plus ou moins th´ eoriques, visant ` a fournir des ´ eclairages sur les questions suivantes : O Comment arbitrer du cˆ ot´ e de l’entreprise entre autoﬁnancement, ﬁnancement par les march´ es ﬁnanciers sous forme d’actions et d’obligations, ﬁnancement bancaire ? O Quels sont les modes de s´ election et de contrˆ ole des projets d’investissement par les march´ es ﬁnanciers et par les banques ? O Quelles sont les cons´ equences du choix du mode de ﬁnancement sur le gou- vernement d’entreprise ? O Que peut-on dire sur les liens entre gouvernement d’entreprise et perfor- mance ? Plan O Le choix du mode de ﬁnancement en information parfaite O La relation de ﬁnancement en information imparfaite O Gouvernement des entreprises et efﬁcience Bibliographie O PEREZ R. (2003), La gouvernance de l’entreprise, Rep` eres, La d´ ecouverte. (surtout partie III) O COBBAUD (1997), Th´ eorie ﬁnanci` ere, Economica. (partie I et II) O SCIALOM L. (1999), Economie Bancaire, Rep` eres, La d´ ecouverte. (partie II) Techniques bancaires. Responsable : Marie-Th´ er` ese Boyer-Xambeu, Stelios Padelidakis Objectifs L’´ etude des principaux risques bancaires doit permettre de comprendre en quoi la globalisation, et le renforcement de la concurrence qui en r´ esulte, n´ ecessitent des modes de couverture de ces risques de plus en plus complexes (march´ es d´ eriv´ es, titrisation, swaps, arbitrages sur taux). Plan Points trait´ es en cours : O Le rˆ ole des banques et son ´ evolution O Le risque de contrepartie et sa couverture O Le risque de liquidit´ e et sa couverture O Le risque de change et sa couverture O Le risque de taux et sa couverture O La crise bancaire Points trait´ es en TD : O Comptabilit´ e bancaire et des assurances O Les m´ etiers de la banque O La gestion d’actifs O Les nouvelles technologies bancaires O Les diff´ erentes ” philosophies ” d’investissement O La convergence dans les modes de distribution des services ﬁnanciers O La n´ ecessit´ e d’une analyse prospective face ` a la myopie des march´ es Bibliographie O L. SCIALOM, Economie bancaire, La D´ ecouverte, coll. Rep` eres, 1999. O M. LABIDI et A. PARENT, Technique des march´ es ﬁnanciers, Nathan, Ca- hiers 128, 1998. O A. de SERVIGNY, I. ZELENKO, Economie Financi` ere, Dunod, 1999. Marketing. Responsable : Michael Korchia Objectifs Pr´ esenter les principes de base du marketing et sensibiliser les ´ etudiants ` a l’ap- proche marketing. Le cours se base sur un fond th´ eorique solide, se veut interactif et s’appuie sur de nombreux exemples concrets. Plan O D´ eﬁnition du marketing et de la d´ emarche marketing O L’environnement de l’entreprise O Segmentation et positionnement O Le comportement du consommateur O La politique de produit ; la marque O La politique de prix O La politique de distribution O La politique de communication Bibliographie O Le Mercator, Lendrevie et Lindon, ed. Dalloz O Le marketing strat´ egique, Lambin, ed. Mc Graw-Hill Bases de donn´ ees avanc´ ees Responsable : Philippe Futersack Objectifs Ayant comme pr´ e-requis des connaissances des ´ el´ ements des bases de donn´ ees relationnelles cette UE approfondit ces connaissance en mettant l’accent sur les aspects syst` eme avanc´ es. Ensuite les r´ ecentes ´ evolution du domaine sont abord´ ees, en particulier les les BD d´ eductives, BD objets et BD Internet. Plan du cours – BD relationnelles : aspects syst` eme avanc´ es – Transactions – BD distribu´ ees – S´ ecurit´ e – Index, structures de donn´ ees et algorithmes sousjacents (hachage, B-arbre, quadtree, bitmap). – BD d´ eductives ; – Pr´ esentation de BD d´ eductives – DATALOG – Point ﬁxe et son calcul – BD objet – Mod` ele de donn´ ees – Langages de manipulation de donn´ ees – BD relationnelle-objet – Mod` ele de donn´ ees – Langages de manipulation de donn´ ees – BD XML – Architectures des BD Internet – Mod` ele de donn´ ees XML – Langages XML et XSL, mod` eles CWM, PMML, XMLSchema Pr´ e-requis – ´ El´ ements de bases de donn´ ees relationnelles, d’alg` ebre relationnelle, SQL ; – logique propositionnelle et de premier ordre – Programmation logique – programmation orient´ ee objet Bibliographie O Serge ABITEBOUL, Richard HULL, Victor VIANU, Fondements des bases de donn´ ees, Vuibert informatique, 2000 O Serge Abiteboul, Dan Suciu, Peter Buneman Data on the Web : From Re- lations to Semistructured Data and XML, Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems, 1999 O Database Systems - The complete book. Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom Prentice Hall. Algorithmique+ Responsable : Anca Muscholl Objectifs Maˆ ıtriser les bases de l’algorithmique des graphes et des structures de donn´ ees associ´ ees. Plan du cours O Algorithmes dans les graphes : – structures de donn´ ees, – parcours de graphes, – tri topologique, – composantes connexes (Tarjan), – arbres couvrants (Prim, Kruskal), – plus courts chemins (Dijkstra, Floyd-Warshall), – calcul de ﬂots. O Structures de donn´ ees : gestion de partitions, tas de Fibonacci. O Algorithmique parall` ele et mod` ele PRAM : techniques de base, parcours de graphes, composantes connexes. Pr´ e-requis Tri, ﬁles de priorit´ es et tas. Bibliographie O T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest : Introduction to algorithms. MIT press. O D. Beauquier, J. Berstel, Ph. Chretienne : El´ ements d’algorithmique, Mas- son. Introduction ` a l’Assurance et l’Actuariat. Responsable : Sylvain Coriat Objectifs Ce cours a pour but de pr´ esenter les principales notions qui apparaissent en th´ eorie de l’assurance et quelques un des mod´ elisations math´ ematiques associ´ ees. Plan O Introduction ` a l’assurance O Mod` eles simples de contrats d’assurance O Assurance Vie Analyse de donn´ ees Responsable : Karine Tribouley Objectifs uploads/Management/isifar-cours.pdf