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Mathematics --- Mathématiques --- Wiskunde --- Mathematical models --- Modèles mathématiques --- Philosophy. --- Philosophy --- Philosophie --- Mathématiques --- Modèles mathématiques --- Mathematical models - Philosophy --- Mathematics - Philosophy

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Portfolio management. --- Investment analysis. --- Gestion de portefeuille --- Analyse financière --- AA / International- internationaal --- 305.6 --- 333.645 --- 380.26 --- Risicotheorie, speltheorie. Risicokapitaal. Beslissingsmodellen. --- Speculatie op de beurs. --- Theorie van speculatie. --- Analyse financière --- Investment analysis --- Portfolio management --- Investment management --- Investments --- Securities --- Analysis of investments --- Analysis of securities --- Security analysis --- Risicotheorie, speltheorie. Risicokapitaal. Beslissingsmodellen --- Speculatie op de beurs --- Theorie van speculatie

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La quatrième de couverture indique : "Aujourd'hui, le travail de l'ingénieur ou du chercheur se fait principalement à l’aide des modèles. Des sciences de la matière à la sociologie en passant par l'environnement et l'économie, la modélisation est devenue, grâce à l'informatique, le mode d'expression le mieux adapté à la préparation des projets et à la décision collective sous toutes ses formes, parce qu'elle met en œuvre naturellement l'interdisciplinarité indispensable aux problèmes complexes. Faut-il prendre ces modèles pour la vérité ? C'est ce que prétendent souvent leurs auteurs. Pourtant, on voit bien à travers des cas concrets qu'on aurait pu prendre les choses autrement, qu'une autre approche aurait fait apparaître d'autres aspects, d'autres idées, d'autres risques. Éclairé par diverses théories de la connaissance (W. Quine, T. Kuhn et U. Beck), ce livre montre que critiquer efficacement une modélisation nécessite de construire d'autres modèles du cas étudié. La contre-modélisation est la pratique indispensable aujourd'hui pour que la connaissance ne se cantonne pas à l'ésotérisme technocratique des boîtes noires ; elle doit être enseignée comme une dissertation scientifique, en suscitant la pensée critique. Un public large trouvera dans ce livre matière à réflexion : les chercheurs et les doctorants d'abord, en situation de construire des modèles ; les membres actifs des associations qui s'engagent sur le terrain et sur internet, et sont amenés à participer à des modélisations ; enfin les enseignants qui, utilisant à juste titre la modélisation à des fins pédagogiques, sont souvent mal à l'aise avec le parti pris inhérent à une démarche de représentation."

Modèles mathématiques --- Modèle (épistémologie) --- Philosophie --- Philosophie.

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Many recent advances in modelling within the applied sciences and engineering have focused on the increasing importance of sensitivity analyses. For a given physical, financial or environmental model, increased emphasis is now placed on assessing the consequences of changes in model outputs that result from small changes or errors in both the hypotheses and parameters. The approach proposed in this book is entirely new and features two main characteristics. Even when extremely small, errors possess biases and variances. The methods presented here are able, thanks to a specific differential calculus, to provide information about the correlation between errors in different parameters of the model, as well as information about the biases introduced by non-linearity. The approach makes use of very powerful mathematical tools (Dirichlet forms), which allow one to deal with errors in infinite dimensional spaces, such as spaces of functions or stochastic processes. The method is therefore applicable to non-elementary models along the lines of those encountered in modern physics and finance. This text has been drawn from presentations of research done over the past ten years and that is still ongoing. The work was presented in conjunction with a course taught jointly at the Universities of Paris 1 and Paris 6. The book is intended for students, researchers and engineers with good knowledge in probability theory.

Error analysis (Mathematics) --- Dirichlet forms. --- Random variables. --- Chance variables --- Stochastic variables --- Probabilities --- Variables (Mathematics) --- Forms, Dirichlet --- Forms (Mathematics) --- Errors, Theory of --- Instrumental variables (Statistics) --- Mathematical statistics --- Numerical analysis --- Statistics

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