Modélisations de fonctions dobsolescence et application aux contrats de leasing financier Daniel Justens – Christian Bihoyiki HEFF/UER mathématiques appliquées.

Présentation au sujet: "Modélisations de fonctions dobsolescence et application aux contrats de leasing financier Daniel Justens – Christian Bihoyiki HEFF/UER mathématiques appliquées."— Transcription de la présentation:

1 Modélisations de fonctions dobsolescence et application aux contrats de leasing financier Daniel Justens – Christian Bihoyiki HEFF/UER mathématiques appliquées IREM de Bruxelles Université de Liège 17 janvier 2006

2 Plan Travail dans le contexte dun exemple : le matériel informatique. Etude de l évolution de ses performances « Loi de Moore », ses qualités et ses limites Modélisations Construction de fonctions dobsolescence Application aux leasings financiers

3 Performances du matériel informatique La fameuse « Loi de Moore » 1965. Gordon Moore constate : le nombre de transistors sur une plaque de silicium double tous les ans depuis 5 ans. 1975. Fondateur dIntel. Correction : le doublement na lieu que tous les deux ans. Quen est-il réellement ?

4 Tout le monde la reprend :

5 Quelques chiffres (www.cs.rpi.edu) Années nombre de ln(n i ) transistors 1971 2300 7,7406644 1972 3500 8,1605182 1974 6000 8,6995147 1982 13400011,8055951 1985 27500012,5245264 1989 120000013,9978321 1993 310000014,9469127 1995 550000015,5202587 1997 750000015,8304136 1999 950000016,0668024 2000 4200000017,5531802 2005100000000020,7232658 (Sciences et vie octobre 2005)

6 Et la loi de Moore ?

7 Le dangeureux passage aux logarithmes

8 Que se passe-t-il sans la dernière observation?

9 Quant au modèle avec...

10 Autre problème : la confrontation avec les lois de la physique On est passé de 2 300 transistors par puce en 1971 à 1 000 000 000 fin 2005 (octobre) Le retrécissement se heurte aux dimensions de la matière : les couches de matériaux isolants sont dune épaisseur de lordre de 5 atomes. La physique macroscopique cesse dêtre utilisable et on constate des fuites : chauffe. La vitesse de transmission de linformation est bornée.

11 Les solutions envisagées Nouveaux matériaux isolants Utiliser une gamme de transistors différents Utilisation de pinces pour serrer et détendre le silicium Remplacer le silicium Utiliser les nanotubes de carbone Utiliser lélectronique magnétique

12 Quousque tandem? La « loi de Moore » pourrait fêter ses 50 ans, mais après ? Lévolution passée et ses perspectives sont- elles mathématisables ? Comment ? Quelles sont les implications financières ?

13 Mesure objective de puissance : les MIPS Jean Baudet (2004) : De la Machine au Système. Vuibert.

14

15

16 Une régression sans outlier

17 Régularité de la paramétrisation

18 Modélisation exponentielle Une première modélisation donne théoriquement et numériquement : On vérifie que : e (2*0,3285) = 1,929

19 Modélisation de lintensité des sauts temporels Considérons une suite de variables g 1, g 2,... définies sur les réels positifs, équidistribuées et de fonction de répartition F. Notons :

20 Modélisation de la fréquence des sauts temporels On introduit un processus de Poisson de paramètre. La probabilité dobserver k sauts dans lintervalle [0, t[ est donnée par : On note T k le temps darrêt correspondant au k e saut.

21 Tendance du processus « saut cumulé » On définit alors : On montre que : On peut construire une semimartingale avec processus de compensation

22 Retour au processus « puissance » On arrive au modèle théorique : Sur base des observations : Visualisons lévolution de M(t) avant de traiter la tendance à la saturation

23 Le modèle prévisionnel

24 La tendance à la saturation

25 Paramétrisation La puissance initiale est donnée par le modèle exponentiel par hypothèse de continuité La puissance maximale doit être tirée des conditions techniques La vitesse de croissance peut sobtenir en postulant la dérivabilité du processus

26 Illustration numérique Numériquement : Doublement tous les deux ans Tendance à la saturation après 45 ans

27 Un modèle descriptif général.

28 Fonction dobsolescence

29 Dans notre cas particulier, on peut choisir :

30 Illustration du saut « pentium IV »

31 Passage au financier Définition du leasing :

32 Notations et mise en équation On note L le loyer : L = capital x barème locatif cf : la notion de taux de chargement OA loption dachat en fin de contrat. Léquation déquilibre est donc :

33 Taux de la transaction ? Dépend de lexercice ou non de loption dachat. Comment modéliser cette option ? Le sous-jacent nest pas une lognormale mais une Poisson Raisonnement différent de BS

34 Exercice de loption... Soit un matériel acquis en t 0 et pour lequel loption se place en t 1 Loption est exercée si la valeur résiduelle du matériel est supérieure à OA. Mathématiquement : Ou encore en termes dobsolescence :

35 Résolution dun exemple Soit le contrat réel suivant : Sans option, le TAEG vaut : 0,058 Avec, il passe à : 0,068

36 Utilisation du processus « sauts cumulés » Sous notre modèle, la valeur de la fonction dobsolescence après deux ans est : Et on peut le paramétriser en posant par exemple : m g = 5 et = 0,04.

37 Numériquement donc : probabilitéobsolescence 0 saut 0,9231163460,481595783 1 saut 0,0738493080,899691014 2 sauts0,0029539720,980590643 > 2 sauts8,03736E-050,996244373

38 Et en guise de conclusion Intérêt des fonctions dobsolescence du point de vue didactique, illustrateur en matière de modèles et financier Développement de modèles optionnels à sous-jacent non-lognormal Imagination des organismes financiers pour contourner la législation.

39 Merci de votre attention