PFE & RAPPORT Optimisation de la Gestion de portefeuille d’actifs financiers PDF
Introduction générale
Partie1 : Fonctionnement et organisation des marchés financiers
1.1. Introduction
1.2. Les marchés financiers : organisation et fonctionnement
1.2.1. Marché primaire
1.2.2. Marché secondaire
1.2.3. La mutation des structures de reproduction
1.2.4. Les différentes catégories des titres et leurs caractéristiques
1.3. Organisation et fonctionnement du marché financier algérien
1.3.1. Présentation de la COSOB
1.3.2. Organigramme de la société
1.3.3. Fonctionnement de la bourse d’Alger
1.4. Présentation de la problématique
Partie2 : Les différents modèles de la gestion de portefeuille
2.1. Introduction
2.2. Notions et Concepts de base
2.2 .1. Rendement d’un portefeuille
2.2.2. Risque d’un portefeuille
2.3. Les modèles classiques de la gestion de portefeuille
2.3.1. Les modèles mathématiques de sélection de portefeuille
2.3.1.1. Le modèle de Markowitz
a. Principe de la méthode de Markowitz
b. Le modèle mathématique
c. Résolution du modèle de Markowitz
c.1. Résolution à l’aide de la méthode de Lagrange
c.2. Résolution à l’aide de l’algorithme de la ligne critique
c.2.1. fonction objectif
c.2.2. Recherche des portefeuilles efficients en l’absence de contraintes de type inégalité
c.2.3. Introduction des contraintes de type inégalité et conditions de Kuhn Tucker
c.2.4. Recherche d’une solution
c.2.5. changement de statut des variables et λ critiques
d. Appréciation et importance du modèle de Markowitz
2.3.1.2. Choix du portefeuille optimal : notion des courbes d’indifférence
2.3.2. Les modèles d’équilibres
2.3.2.1. Modèle d’évaluation des actifs financiers (MEDAF)
a. Hypothèses du MEDAF
b. Le modèle mathématique associé
c. Les différentes composantes du risque
d. Appréciation et importance du MEDAF
2.3.2.2. Théorie de l’évaluation par arbitrage
2.3.3. Théorie de l’évaluation par arbitrage et le MEDAF
2.3.4. Conclusion
Partie3 : Modélisation mathématique
3.1. Introduction
3.2. Modélisation mathématique
3.3. Nature multiobjectif de la gestion de portefeuille
3.4. Evaluation du modèle
3.5. Conclusion
Partie4 : Approche théorique de résolution
4.1. Introduction
4.2. Problèmes multiobjectifs
4.2.1. Problèmes d’optimisation mono-objectifs
4.2.2. Problèmes d’optimisation multiobjectifs
4.3. choix de la méthode d’aide à la décision
4.4. Méthodes exactes et méthodes approchées pour l’optimisation multiobjectif
4.4.1. Méthodes exactes
4.4.2. Méthodes heuristiques
i. Approche transformant le problème en un ou plusieurs problème(s) mono-objectif
ii. Approche non Pareto
iii. Approche Pareto
4.5. Les métaheuristiques
a. quand est ce qu’on utilise une métaheuristique ?
b. organisation générale des métaheuristiques
c. choix d’organisation
d. Essai de classification des métaheuristiques
i. Phénomènes naturels
ii. Le nombre de solutions obtenues
a. Les algorithmes à solution unique
1) La descente
2) Le recuit simulé
3) La recherche tabous
b. Les algorithmes à population de solutions
1) L’algorithme génétique
2) Les colonies de fourmis
4.6. Algorithmes génétiques et approche Pareto
4.7. Algorithmes évolutionnistes multicritères
4.8. Maintenir la diversité
4.8.1. Le Sharking
4.8.2. La réinitialisation
4.8.3. Le Crowding
Conclusion
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