Optimisation stochastique sous contrainte de risque et fonctions d'utilité

par Babacar Seck

Thèse de doctorat en Mathématiques et informatiques

Sous la direction de Michel Cohen de Lara.


  • Résumé

    Dans un contexte d'ouverture à la concurrence et d'émergence des marchés de l'énergie, la production d'électricité est affectée par de nouvelles sources d'aléas : le risque de marché. Nous étudions la possibilité d'introduire des contraintes de risque financier dans le processus d'optimisation de la production de l'électricité. Nous distinguons l'approche "ingénieur" (prise en compte du risque par des mesures de risque) de l'approche "économiste" (prise en compte du risque par des fonctions d'utilité), au Chapitre 1. Ces deux points de vue sont rapprochés dans le Chapitre 2. Une application numérique relativement simple est présentée pour illustrer le lien qui existe entre la Conditional Value-at-Risk et l'aversion aux pertes. Le résultat d'équivalence obtenu dans le Chapitre 2 est étendu à un cadre d'optimisation dynamique dans le Chapitre 3. Une application numérique de cette approche et une programmation dynamique sous contrainte de risque sont faites au Chapitre 4 pour résoudre un problème de gestion de production de l'électricité sous une contrainte de Condition al Value-at-Risk.

  • Titre traduit

    Stochastic optimization under risk constraint and utility functions


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Informations

  • Détails : 1 vol. ( 112 p.)
  • Annexes : Bibliographie 75 réf.

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  • Bibliothèque : Ecole des Ponts ParisTech (Marne-la-Vallée, Seine-et-Marne). Bibliothèque Lesage.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : NS 32380
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