Explore les mesures de risque cohérentes et l'approche spectrale de l'aversion du risque, couvrant VaR, ES, la subadditivité, la convexité et la création de nouvelles mesures de risque.
Discuter de l'évaluation de la mesure des risques, des intervalles de confiance et des distributions multivariées pour l'évaluation des risques du portefeuille.
Explore les modèles et les stratégies d'optimisation de portefeuille sous l'incertitude, en mettant l'accent sur des critères de décision tels que la valeur à risque et la variance moyenne fonctionnelle.
Explore l'optimisation stochastique de la gestion de portefeuille, en mettant l'accent sur les critères de décision pour des objectifs incertains et le concept de la valeur conditionnelle à risque.
Couvre les méthodes pour définir la tempête de conception, la distribution empirique des maxima de pluie, la distribution de Gumbel, et les relations intensité-durée-fréquence.
Explore les valeurs extrêmes dans les variables aléatoires, les applications dans les facteurs environnementaux, la modélisation de la fiabilité, la distribution maximale des blocs et la distribution générale de la valeur extrême.
Couvre les mesures des risques, le calcul de VaR, ES, les contre-essais et les distributions multivariées pour l'évaluation des risques de portefeuille.
Explore l'application du modèle Weibull aux données aléatoires et son importance dans l'analyse de la force matérielle et de la probabilité de défaillance.
S'insère dans la dualité entre les intervalles de confiance et les tests d'hypothèses, soulignant l'importance de la précision et de l'exactitude dans l'estimation.
