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- Le processus CIR (d'après ses créateurs John C. Cox, Jonathan E. Ingersoll, et Stephen A. Ross) est un processus stochastique défini par l'équation différentielle stochastique suivante: où et sont des paramètres positifs. Il peut être défini comme un mélange de carrés de processus Ornstein-uhlenbeck (voir la rubrique calcul stochastique). La valeur du processus au temps suit une distribution . Le processus CIR est ergodique et possède donc une distribution stationnaire (gamma). Ce processus est utilisé en finance afin de modéliser les taux d'intérêt à court terme, ainsi qu'en phylogénétique afin de modéliser le taux d'évolution. (fr)
- Le processus CIR (d'après ses créateurs John C. Cox, Jonathan E. Ingersoll, et Stephen A. Ross) est un processus stochastique défini par l'équation différentielle stochastique suivante: où et sont des paramètres positifs. Il peut être défini comme un mélange de carrés de processus Ornstein-uhlenbeck (voir la rubrique calcul stochastique). La valeur du processus au temps suit une distribution . Le processus CIR est ergodique et possède donc une distribution stationnaire (gamma). Ce processus est utilisé en finance afin de modéliser les taux d'intérêt à court terme, ainsi qu'en phylogénétique afin de modéliser le taux d'évolution. (fr)
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- Le processus CIR (d'après ses créateurs John C. Cox, Jonathan E. Ingersoll, et Stephen A. Ross) est un processus stochastique défini par l'équation différentielle stochastique suivante: où et sont des paramètres positifs. Il peut être défini comme un mélange de carrés de processus Ornstein-uhlenbeck (voir la rubrique calcul stochastique). La valeur du processus au temps suit une distribution . Le processus CIR est ergodique et possède donc une distribution stationnaire (gamma). (fr)
- Le processus CIR (d'après ses créateurs John C. Cox, Jonathan E. Ingersoll, et Stephen A. Ross) est un processus stochastique défini par l'équation différentielle stochastique suivante: où et sont des paramètres positifs. Il peut être défini comme un mélange de carrés de processus Ornstein-uhlenbeck (voir la rubrique calcul stochastique). La valeur du processus au temps suit une distribution . Le processus CIR est ergodique et possède donc une distribution stationnaire (gamma). (fr)
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- Processus CIR (fr)
- Processus CIR (fr)
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