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BCE Maths appliquées ESSEC ECE 2008Sujet, corrigé et rapport du jury

Epreuve de maths appliquées - ECE 2008

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Présentation du sujet

Difficulté moyenne
Chaîne de Markov de la rencontre en pentagone et critère de Kelly pour les paris répétés
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L'épreuve de mathématiques III, option économique, de la BCE 2008 (concepteur ESSEC) comporte deux exercices indépendants. Le premier étudie, via une chaîne de Markov à trois états, la rencontre de deux personnes se déplaçant aléatoirement dans un complexe en forme de pentagone. Le second expose le critère de Kelly (1956) pour optimiser une stratégie de mises répétées à espérance favorable, avec des développements analytiques et une simulation informatique en Pascal.

  1. 1Exercice 1.A : Modélisation du problèmeConstruction d'une chaîne de Markov à trois états décrivant la position relative de deux personnes se déplaçant sur un pentagone, et calcul des probabilités associées.
  2. 2Exercice 1.B : Nombre de déplacements avant rencontreÉtude de la loi, de l'espérance et de la variance du nombre de déplacements nécessaires avant que les deux personnes se retrouvent.
  3. 3Exercice 2.I-II : Quitte ou double et mises proportionnellesÉtude de deux stratégies de mise sur une suite de paris à espérance favorable, dont l'une conduit presque sûrement à la ruine du joueur.
  4. 4Exercice 2.III-IV : Le critère de KellyOptimisation de la fraction de capital à miser à chaque pari (critère de Kelly) et étude de la valeur critique au-delà de laquelle la stratégie devient perdante.
  5. 5Exercice 2.V : Simulation informatiqueComplétion puis modification d'un programme Pascal simulant la stratégie de mise et vérifiant expérimentalement l'optimalité du critère de Kelly.

Difficulté moyenne. Le jury se déclare dans l'ensemble satisfait du niveau des copies, avec une moyenne générale de 9,7/20 (écart-type 3,5, médiane 9,5) ; les questions de cours sont globalement bien traitées, mais les questions d'interprétation probabiliste se sont révélées les plus discriminantes.

L'épreuve en chiffres

Moyenne 9,7 / 20 · écart-type 3,5 · où vous situez-vous ?
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Moyenne
9,7/ 20
Écart-type
3,5
Médiane
9,5
moyenne 9,705101520
Deux tiers des copies environ (moyenne ± écart-type)

Votre note sur 20 à ce sujet, en conditions de concours.

Source : rapport du jury. Notes publiées par le concours (après harmonisation le cas échéant). Courbe : estimation par une loi normale.

Ce qu'a observé le jury

6 erreurs relevées
Système complet d'événements mal compris · Calculs fabriqués pour retomber sur le résultat de l'énoncé · Ensemble des valeurs de X mal déterminé
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Le jury se déclare dans l'ensemble satisfait du niveau des copies. Malgré le nombre important de questions, les candidats n'ont pas été décontenancés et les deux exercices ont presque toujours été abordés. Les questions de cours disséminées dans l'énoncé sont globalement bien traitées, tandis que les questions demandant une interprétation probabiliste des résultats se sont révélées les plus discriminantes entre les candidats.

Les erreurs les plus sanctionnées

  1. 1
    Système complet d'événements mal comprisA.1

    À la question A.1, beaucoup de candidats pensent à tort qu'il suffit de montrer que la somme des probabilités des événements vaut un pour caractériser un système complet d'événements.

    « beau- coup de candidats pensent qu’il s’agit de montrer que la somme des probabilités des événements vaut un. »
  2. 2
    Calculs fabriqués pour retomber sur le résultat de l'énoncéA.5.c

    À la question A.5.c, le jury déplore plusieurs tentatives de « bluff » : des calculs faux dès la première ligne qui aboutissent malgré tout au résultat donné dans l'énoncé.

    « des calculs faux dès la première ligne, qui aboutissent miraculeusement au résultat donné dans l’énoncé. »
  3. 3
    Ensemble des valeurs de X mal déterminéB.1

    À la question B.1, beaucoup de candidats ne remarquent pas que la rencontre ne peut pas avoir lieu avant deux déplacements, ce qui fausse l'ensemble des valeurs prises par X.

    « on remarque facilement que la rencontre ne peut pas avoir lieu avant deux déplacements. »
  4. 4
    Réponses fantaisistes sur l'interprétation graphiqueIII.2

    La question III.2, sur l'allure de la courbe du critère de Kelly, a donné lieu à des réponses souvent confuses, voire complètement fantaisistes.

    « Cette question a donné lieu à des réponses souvent confuses, voire complètement fantai- sistes. »
  5. 5
    Erreurs sur les limites et l'équivalent en 0IV.1.a

    À la question IV.1.a, beaucoup d'erreurs sont commises sur la détermination des limites, l'équivalent classique de ln(1+x) en 0 étant souvent mal utilisé.

    « Beaucoup d’erreurs sur la détermination des limites. »
  6. 6
    Dérivabilité des bijections réciproques non maîtriséeIV.3.b

    La question IV.3.b est très peu traitée : les connaissances sur la dérivabilité des bijections réciproques et la formule de dérivée associée ne sont pas maîtrisées.

    « Question très peu traitée, les connaissances sur la dérivabilité des bijections réciproques et la formule de dérivée associée n’étant pas maîtrisées. »

Ce qui a été bien réussi

  • Les diverses questions de cours (suites récurrentes linéaires, somme de variables de Bernoulli, formulaire de probabilités, séries usuelles) sont globalement bien traitées.
  • La question II.2 de l'exercice 2, question de cours sur la linéarité et l'indépendance, a été bien rédigée par la plupart des candidats.
  • La partie V, sur la simulation informatique, a été peu abordée mais généralement bien réussie par ceux qui l'ont traitée.

Conseils du jury

  • Toujours mentionner l'hypothèse d'indépendance quand elle est utilisée, par exemple pour l'espérance d'un produit de variables indépendantes.
  • Ne pas se lancer dans de longs calculs répétitifs quand un ou deux cas particuliers suffisent à illustrer un raisonnement.
  • Toujours vérifier la convergence d'une série avant de manipuler sa somme ou son espérance.
  • Chercher une interprétation probabiliste des résultats obtenus, et pas seulement une lecture graphique ou calculatoire.
  • Ne jamais présenter un calcul manifestement faux menant « par miracle » au résultat attendu : le jury le remarque et le sanctionne.

Synthèse rédigée par WikiPrépa à partir du rapport officiel du jury (à télécharger en PDF). Les citations sont extraites du rapport.

Description

Annale de maths appliquées BCE ESSEC pour la filiere ECE, session 2008.

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Lecture du sujet en ligne

L'énoncé complet, avec les formules et les figures, sans ouvrir le PDF.
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BANQUE COMMUNE D'ÉPREUVES

CONCOURS D'ADMISSION DE 2008
Concepteur : ESSEC
Code sujet
290
ESSECM3_E

OPTION ÉCONOMIQUE

MATHEMATIQUES III

Mardi 13 mai 2008 , de 8 h à 12 h
La présentation, la lisibilité, l'orthographe, la qualité de la rédaction, la clarté et la précision des raisonnements entreront pour une part importante dans l'appréciation des copies.
Les candidats sont invités à encadrer dans la mesure du possible les résultats de leurs calculs. Ils ne doivent faire usage d'aucun document : l'utilisation de toute calculatrice et de tout matériel électronique est interdite. Seule l'utilisation d'une règle graduée est autorisée.
Si au cours de l'épreuve un candidat repère ce qui lui semble être une erreur d'énoncé, il le signalera sur sa copie et poursuivra sa composition en expliquant les raisons des initiatives qu'il sera amené à prendre.

Exercice 1 : probabilités discrètes

Deux personnes P_1 et P_2 ont rendez-vous dans un complexe formé de cinq sites S_1, S_2, S_3, S_4, S_5 disposés en pentagone et reliés par des routes, comme l'illustre le schéma ci-contre.
Ils arrivent au rendez-vous à l'heure prévue, mais suite à un malentendu, P_1 se présente au site S_1 et P_2 au site S_2.
Ils décident alors de partir à la recherche l'un de l'autre. Ils empruntent les différentes routes du complexe, avec les règles suivantes :
  • à partir d'un site, chacun choisit de se rendre sur l'un des deux sites voisins, les deux possibilités étant équiprobables ;
  • les déplacements des deux personnes se font simultanément;
  • tous les choix de déplacement se font indépendamment les uns des autres.
Ils continuent à se déplacer ainsi jusqu'à se retrouver éventuellement sur un même site (ils ne se rencontrent pas le long des routes). Une fois retrouvés, ils ne se déplacent plus.

A. Modélisation du problème

Pour tout entier naturel n, on définit les trois événements A_n, B_n, C_n :
  • A_n : «les deux personnes sont sur le même site après le n^(ème) déplacement»
  • B_n : «les deux personnes sont sur des sites adjacents après le n^(ème) déplacement»
  • C_n : «les deux personnes sont à deux routes de distance après le n^(ème) déplacement»
On note a_n, b_n, c_n les probabilités des événements A_n, B_n, C_n.
  1. Justifier que A_n, B_n, C_n forment un système complet d'événements.
  2. Déterminer les valeurs de a_0, b_0 et c_0.
  3. (a) Montrer : ∀n ∈ ℕ, P(A_(n + 1)/C_n) = 1/4.
    (b) Justifier : P(A_(n + 1)/A_n) = 1.
    (c) Déterminer toutes les probabilités conditionnelles analogues.
On représentera les résultats en reproduisant et complétant le schéma suivant :

4. Établir les relations suivantes, pour tout entier n ∈ ℕ : {a_(n + 1), = a_n + 1/4c_n; b_(n + 1), = 3/4b_n + 1/4c_n; c_(n + 1), = 1/4b_n + 1/2c_n
5. (a) Déterminer une relation entre b_(n + 2), b_(n + 1) et b_n.
(b) En déduire une expression de b_n en fonction de n.
On fera intervenir les nombres α = (5 − √5)/8 et β = (5 + √5)/8.
(c) Montrer que pour tout n ∈ ℕ : c_n = (√5)/5(β^n − α^n).
6. (a) Exprimer a_n en fonction de n, α et β.
On pourra s'intéresser à la somme a_n + b_n + c_n.
(b) Déterminer la limite de la suite (a_n)_(n ∈ ℕ).
(c) Quelle est la probabilité que les deux personnes ne se retrouvent jamais?

B. Nombre de déplacements avant rencontre

On définit la variable aléatoire X égale au nombre de déplacements effectués par chacune des personnes avant leur rencontre sur un même site.
  1. Déterminer X(Ω), l'ensemble des valeurs prises par X .
  2. Soit n ∈ X(Ω), montrer :
P(X = n) = (√5)/(20)(β^(n − 1) − α^(n − 1))
  1. Calculer l'espérance de X .
  2. Calculer la variance et l'écart-type de X.

Exercice 2 : probabilités et analyse

Dans certaines situations (paris sportifs, investissements financiers...), on est amené à miser de l'argent de façon répétée sur des paris à espérance favorable. On se propose de mettre en place une stratégie afin d'optimiser les gains à long terme.
On adopte ici le cadre simplifié suivant : on considère une suite de variables aléatoires (X_n)_(n ∈ ℕ^∗) indépendantes et suivant toutes la même loi de Bernoulli de paramètre p.
Un joueur mise une partie M_n de son capital sur la réalisation de l'événement ( X_n = 1 ), pour chaque n ⩾ 1. La variable M_n est supposée indépendante des variables X_k, k ∈ ℕ^∗.
En cas de victoire, il double sa mise (son capital est donc augmenté de M_n ), en cas de défaite il perd sa mise (son capital diminue de M_n ).
Initialement, le joueur dispose du capital C_0 > 0, puis on note C_n la variable aléatoire égale au capital détenu à l'issue du n^(ième) pari.
On a ainsi l'encadrement : 0 ⩽ M_(n + 1) ⩽ C_n pour tout entier n.
Le jeu est supposé favorable, on considérera dans tout le problème : 1/2 < p < 1.

I. Quitte ou double

  1. Déterminer deux réels a et b vérifiant : ∀n ∈ ℕ, C_(n + 1) = C_n + (aX_(n + 1) + b)M_(n + 1).
  2. Établir : ∀n ∈ ℕ^∗, E(C_n) = C_0 + (2p − 1)∑_(k = 1)^n E(M_k)
En déduire que pour maximiser E(C_n), il faut miser tout son capital à chaque pari.
3. Montrer que cette stratégie, dite du "quitte ou double", conduit de façon quasi-certaine à la ruine du joueur, et déterminer le nombre moyen de parties conduisant à la ruine (on parle de ruine s'il existe un entier naturel n pour lequel C_n = 0 ).

II. Stratégie à mises proportionnelles

La stratégie précédente étant risquée, le joueur décide d'engager dans chaque pari une fraction du capital dont il dispose : on a ainsi M_(n + 1) = αC_n, avec α ∈ ]0, 1[ indépendant de n.
  1. Établir : ∀n ∈ ℕ, C_(n + 1) = (1 + α)^(X_(n + 1))(1 − α)^(1 − X_(n + 1))C_n.
  2. On pose S_n = ∑_(k = 1)^n X_k.
Que représente la variable aléatoire S_n ?
Déterminer la loi de S_n et son espérance.
3. Établir : ∀n ∈ ℕ^∗, C_n = (1 + α)^(S_n)(1 − α)^(n − S_n)C_0.
4. Montrer que : E[1/nln((C_n)/(C_0))] = pln(1 + α) + (1 − p)ln(1 − α)
Par la suite, on cherche à maximiser cette quantité, ce qui équivaut à maximiser l'espérance du taux moyen de croissance du capital.

III. Optimisation : le critère de Kelly

On pose, pour tout x ∈ [0, 1], f(x) = pln(1 + x) + (1 − p)ln(1 − x).
  1. Étude de f.
    (a) Étudier les variations de f sur 10,1 [, et montrer que f est concave.
Montrer que f admet un maximum sur 10, 1[, atteint en un unique réel α_K que l'on exprimera en fonction de p.
(b) Déterminer la limite de f en 1 et interpréter le résultat.
(c) Montrer que f s'annule deux fois exactement sur [ 0,1 [ : en 0 et en un réel α_c vérifiant α_K < α_c.
(d) Donner l'allure de la courbe représentative de f sur [0, 1[.
2. Conclusion : le choix α = α_K est celui qui optimise la croissance de gain à long terme. Que donnerait l'expression de α_K dans les cas limites p = 1/2 et p = 1 ? Interpréter ces deux résultats.

IV. Étude de la valeur critique α_C

Les choix de α au-delà de la valeur critique α_c conduisent à une perte de capital. On cherche dans cette partie un équivalent de α_c lorsque p est proche de 1/2.
On considèrera dans ce qui suit que α_c est une fonction de p (on écrira ainsi α_c(p) ).
  1. On définit la fonction φ sur 10, 1[parφ(x) = (ln(1 + x))/(ln(1 − x)).
    (a) Montrer que φ est prolongeable par continuité sur l'intervalle [0, 1].
On notera encore φ ce prolongement.
(b) Justifier que φ est dérivable sur ]0,1[, et mettre l'expression de sa dérivée sous la forme
φ^′(x) = (h(x))/((1 − x^2)[ln(1 − x)]^2)
(c) Déterminer les variations de h sur ]0, 1[.
(d) Montrer que φ réalise une bijection de [0, 1] sur un intervalle à préciser.
2. Montrer que φ est dérivable en 0 et que φ^′(0) = 1.
On commencera par donner le développement limité en 1 à l'ordre 2 de la fonction ln.
3. (a) Établir : ∀p ∈ ]1/2, 1[, α_c(p) = φ^(− 1)(1 − 1/p).
(b) En déduire que α_c est prolongeable par continuité en 1/2, que ce prolongement est dérivable en 1/2 et que :
α_c^′(1/2) = 4
(c) Établir l'équivalence, au voisinage de 1/2 :
α_c ∼ 2α_K
Conclusion : pour des valeurs de p proches de 1/2 (c'est-à-dire des paris "légèrement" favorables, un cas très fréquent), il faut prendre α < 2α_K.
Par sécurité ( p n'est en pratique connu qu'approximativement), les parieurs choisissent souvent α = (α_K)/2, la moitié de la valeur de Kelly.

V. Simulation informatique

Le programme kelly1 qui suit, écrit en language Pascal, permet d'illustrer ce qui précède :
  • le capital initial est fixé à 100 ;
  • en entrée, le programme demande la valeur de p, la valeur de α à utiliser et le capital que l'on souhaite atteindre;
  • en sortie, le programme renvoie le nombre de parties jouées pour atteindre l'objectif demandé.
program kellyl;
var n : integer;
    cap,cap_obj,u,p,alpha : real;
begin
    writeln('valeur_de_p_:');read(p);
    writeln('objectif_à_atteindre_:');read(cap_obj);
    writeln('valeur_de_alpha_:');read(alpha);
    cap:=100;
    n:=0;
    randomize;
    while ********** do
        begin .
            u:=random;
            if u<p then
                    begin
                    **********
                    end
                else
                    begin
                    **********
                    end;
            **********
        end;
    writeln('nombre_de_parties_jouées_:',n);
    writeln('capital_atteint_:',cap)
end.
  1. Compléter les quatre lignes d'instructions manquantes.
  2. Afin de vérifier que la stratégie de Kelly est optimale, on modifie le programme kelly1 de la façon suivante :
  • les entrées restent les mêmes;
  • le nouveau programme calcule la valeur de Kelly α_K;
  • en sortie, le nouveau programme renvoie, en plus du nombre de parties jouées pour atteindre l'objectif demandé, le capital que l'on aurait obtenu si on avait choisi la valeur α_K à la place de α pendant ces mêmes parties.
Écrire le programme kelly 2 qui réalise ces modifications, uniquement en insérant des nouvelles instructions au programme kelly1.

Questions fréquentes

4 questions
Sur quels chapitres porte l'épreuve de mathématiques III ECE BCE 2008 ?
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Sur quels chapitres porte l'épreuve de mathématiques III ECE BCE 2008 ?

L'épreuve porte sur une chaîne de Markov à trois états (exercice 1) et sur le critère de Kelly pour optimiser des paris répétés (exercice 2), mobilisant probabilités discrètes, suites récurrentes, étude de fonctions et simulation informatique.

Quelle est la moyenne à l'épreuve de mathématiques III ECE BCE 2008 ?

La moyenne générale est de 9,7/20, avec un écart-type de 3,5 et une médiane de 9,5.

Quelles erreurs le jury a-t-il le plus relevées à cette épreuve de mathématiques III ECE 2008 ?

Le jury relève une incompréhension du système complet d'événements, des calculs fabriqués pour retomber sur le résultat de l'énoncé, un ensemble de valeurs de X mal déterminé, et une dérivabilité des bijections réciproques non maîtrisée.

Cette épreuve de mathématiques III ECE BCE 2008 est-elle difficile ?

Le jury se dit globalement satisfait du niveau des copies : les questions de cours sont bien traitées, mais les questions d'interprétation probabiliste, plus discriminantes, ont posé davantage de difficultés.

Pas de description pour le moment