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Le mémoire examine l’incidence que le mauvais état de santé des populations âgées de plus de 50 ans a sur leur situation financière. Pour ce faire, nous sommes partis d’une définition des concepts de pauvreté et de santé à travers une documentation, qui a pu établir le lien qui existe entre ces deux concepts grâce à une étude sur l’accessibilité aux soins de santé. Ensuite, quatre modèles sont présentés afin de démontrer comment la santé impacte la situation financière d’une personne. L’impact qu’une mauvaise santé a sur la pauvreté est ensuite analysé au travers d’un modèle probit. Il est montré dans les quatre modèles que les variables décrivant la mauvaise santé influencent presque toutes positivement et significativement la pauvreté et que ces variables de santé ne sont pas les seules à impacter la pauvreté. On y retrouve aussi le niveau d’éducation, le statut professionnel et l’état civil d’une personne qui sont des déterminants majeurs à l’évaluation de la pauvreté. The Thesis examines the impact of the ill health of aged population over 50 years on their financial situation. To do this, we began with a definition of the concepts of poverty and health through documentation, which was able to establish the link between these two concepts through a study on accessibility to health care. Then, four models are presented to demonstrate how health impact the financial situation of a person. The impact of poor health on poverty is then analysed through a probit model. It is shown in the four models that the variables describing the unhealthy influence almost all positively and significantly poverty and that these health variables are not the only factors that impact poverty. There are also the level of education, occupational status and marital status of a person that are major determinants in the measurement of poverty.
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Ce document est rédigé dans le but de l’obtention d’un Master spécialisé en gestion de risque financier option finance, organisé par la Business Management School de l’Université de Liège- HEC liège. L’objectif de cette étude est de montrer dans quelle mesure les vendeurs des produits packagés et fondés sur l’assurance peuvent influencer les investisseurs de détails en manipulant la mesure du risque de marché (MRM) qui, comme le risque de crédit, constitue un élément à la détermination du niveau de risque d’un produit packagé à travers l’indicateur synthétique du risque (SRI : synthetic risk indicator). La réglementation PRIIPS dont l’objectif est de protéger davantage les investisseurs de détail ne finit pas de nous surprendre. Elle est sujet à de multiples critiques notamment celle du choix d’une présentation des performances futures au détriment des performances passées, ce qui amplifie aujourd’hui les débats sur une possible prolongation de sa mise en œuvre effective. C’est donc dans cette lancée que nous nous sommes permis d’effectuer une analyse sur la détermination du niveau de risque des produits concernés par la directive PRIIPS. Plus précisément, nous pensons qu’en faisant varier la fréquence d’observation des prix des produits, la mesure du risque de marché venait aussi à changer de même que l’indicateur synthétique du risque. Rappelons que dans le cadre des produits de la catégorie 2 de PRIIPS, la méthodologie utilisée dans le calcul de la mesure de risque de marché est basée sur la valeur à risque de Cornish-Fisher. Les résultats obtenus montrent que lorsque la fréquence d’observation des prix disponibles sur le marché varie, alors la VaR de CF varie elle aussi ; ce qui induit un changement dans la valeur de la mesure de risque de marché (qui varie de 1 pour le niveau de risque le plus faible à 7 pour le niveau le plus élevé). Ce qui nous amène à penser que les émetteurs des PRIIPs peuvent induire en erreur les investisseurs de détails en influençant l’indicateur de risque, car il n’existe pas d’information sur la fréquence utilisée dans la détermination du niveau de risque indiqué dans le document d’information clés (DIC ou KID). Nous sommes donc tentés de penser que les investisseurs de détail pourraient se retrouver lésés car n’ayant aucune notion sur la méthodologie de calcul appliquée dans la détermination cet indicateur de risque. Certaines personnes pourraient se dire que même si le comité de surveillance exige aux émetteurs du KID de rajouter par exemple une fréquence d’observation des prix des PRIIPs, cela n’empêchera pas qu’un investisseur potentiel soit lésé. Pour cela, nous pensons qu’il revient aux autorités de surveillance des marchés financiers de tout mettre en œuvre afin de renforcer les mesures de contrôle par la mise sur pieds d’une cellule dédiée uniquement à la vérification du niveau de risque renseigné sur le document d’information clés.
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