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    A contribution to the assessement of control systems precision
    (2009) Meglouli, H.; Naoui, Y.; Ait Hocine, Fadila
    Dependability is one of the control systems properties that characterizes their reliabilities and possesses in addition the following advantages: it characterizes sufficiently the reliability of the system, its variations with respect to time, it models the reliability of the system, its variations with respect to time, it determines the efficiency, the implementation and exploitation costs of the control systems. The nowadays methods applied to improve the control systems dependability ca be used during the conception and production phases. In this paper, we propose a theoretical approach for estimation that shows the contribution of an adaptive principle to improve the reliability of the control systems. Moreover we will prove how the certainty of the computed results of the good functioning probability of such control systems will depend on the fact that if we consider or not the adaptive control algorithms according to the state of the system and its prediction results
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    Modélisation stochastique en finance modèles de taux et évaluation d'actifs
    (2007) Ait Hocine, Fadila
    Ce mémoire traite de la modélisation stochastique en finance. Il faut peut être, dans un premier point, préciser que la modélisation dont on va parler ; touche particulièrement une partie du bilan de la société à savoir l’actif (taux court instantané, obligation zéro coupon). L’évaluation et la modélisation de cet actif passe par une étape de choix et de modélisation de la structure des taux d’intérêt. Outre les chapitres introductifs, le troisième et le quatrième chapitre porte respectivement sur la modélisation des taux d’intérêt (dynamique des taux à temps discret et à temps continu) et l’évaluation des actifs financiers, tout en introduisant la notion d’absence d’opportunité d’arbitrage. La modélisation des taux d’intérêt par des processus stochastiques continus, nous a poussé à introduire dans le dernier chapitre, quelques guides méthodologiques qui permettront au praticien d’effectuer de manière efficace des simulations de tels processus : la discrétisation des processus, l’estimation des paramètres et la génération de nombres aléatoires