Estimation du quantile extrême et ses applications en Finance et Assurance.

Abstract

L'objective principal de ce mémoire est l'étudie et la modélisation d'événements rares et l'estimation de quantiles extrêmes, à travers différents types de modèles. La théorie des valeurs extrêmes, permettent de proposer des estimateurs semi paramétrique, pour les quantiles et pour les queues des distributions. L'application de ces estimateurs seront applique pour estimer la valeur de mesure de risque appelé VaR (Value at Risk) qui peut se définir comme le quantile déterminant la plus grande perte que peut subir un portefeuille et Expected Shortfall (ES) comme la moyenne des mauvais cas. On va quantifis deux mesures de risque sur des lois simuler et on va appliqué sur 1 'indices boursier SP500.