Ch 7 - Analyse du risque Flashcards
La nature de la probabilité
La probabilité d’un avènement impossible est zéro et la probabilité d’un événement certain est un 1.0
Probabilités théoriques et empiriques
Les probabilités peuvent être développé à partir d’une distribution de données théoriques ou à partir de données historiques.
Les probabilités empiriques sont uniquement des estimations. Leur exactitude dépend de la taille et de la nature représentative des échantillons étudiés. Les probabilités théorique, par contre, sont constantes aussi longtemps que les conditions physiques à la base reste invariable.
Bien qu’il paraisse préférable d’utiliser des probabilités théorique à cause de leur nature constante, elles ne sont pas applicables ou disponibles dans la plupart des situations que les professionnels en assurance et gestion des risques peuvent analyser, comme les accidents de véhicules ou les accidents de travail. En conséquence, il faudra utiliser les probabilités empiriques
La loi des grands nombres
Une analyse de probabilité est particulièrement efficace pour projeter la probabilité et les conséquences des pertes ou gains dans une organisation ou un volume important de données relatives aux pertes et gains du passé est disponible et avec des activités relativement stables, de sorte que les motifs de pertes et gains continuent certainement (mis à part en cas de changement de prix).
Exemple supposant qu’après 20 essais, une bille rouge a été choisi huit fois pour une fréquence empirique de 40 % (8/20). Cependant, cette estimation est inexact parce que la probabilité théorique et 25 % (un quart), Étant donné qu’une seule des quatre bille est rouge
La loi des grands nombres a des limites. Elle peut être utilisée pour prévoir plus exactement des événements futurs uniquement quand les événements à prévoir répondent à ces trois critères :
- par le passé, les événements se sont produits dans des circonstances substantiellement identiques et qu’ils sont basés sur des causes constantes.
- on peut s’attendre à ce que les événements se reproduisent à l’avenir dans les mêmes circonstances constantes.
- les événements étaient et seront encore indépendants les uns des autres et suffisamment fréquents.
La loi des grands nombres peut-être utilisé pour le pronostic d’événements futurs basés sur les événements passés uniquement sous les mêmes conditions constantes que celles sur lesquelles le pronostic était basé
Les distributions de probabilité discrètes sont généralement affichés dans un tableau listant tous les résultats possibles, avec la probabilité de chaque résultat.
Caractéristiques des distributions
Une distribution est caractérisée par 3 paramètres :
- la symétrie
- la tendance centrale
- la dispersion
L’évaluation qualitative et
L’analyse quantitative
L’évaluation qualitative mesure un risque en fonction de l’importance des conséquences ; elle peut utiliser des notations comme haut, moyen, bas
L’analyse quantitative attribue des valeurs spécifiques aux conséquences et à leurs probabilités afin d’ obtenir une indication numérique du niveau du risque
Probabilité théorique
Probabilité basée sur des principes théoriques plutôt que sur une expérience réelle
Probabilité empirique ( probabilité a posteriori )
Une mesure de probabilité basée sur l’expérience réelle à travers des données historiques ou de l’observation d’événements
Analyse de probabilité
Une technique de prévision d’événements, comme des pertes accidentelles et d’exploitation., basée sur l’hypothèse qu’ils sont déterminés selon une distribution de probabilité constante
Dispersion
La variation entre les valeurs d’une distribution
Tendance centrale
Le résultat isolé le plus représentatif de tous les résultats possibles inclus dans une distribution de probabilité
Valeur probable
La moyenne pondérée de tous les résultats d’une distribution de probabilité
Moyenne
La somme des valeurs d’un ensemble de données divisée par le nombre des valeurs
Écart type
Une mesure de la dispersion entre les valeurs d’une distribution et la valeur (ou la moyenne) de cette distribution, calculée au moyen de la racine carrée de la variance
Coefficient de variation
Une mesure de dispersion calculée par la division de l’écart type d’une distribution par sa moyenne
Distribution normale
Une distribution de probabilité dont la représentation graphique est courbe avec une forme de cloche
C’est la représentation par une table ou un graphe de toutes les probabilité de “sorties”
