Risk management in sustainable fleet replacement using conditional value at risk

• Main Author: Ansaripoor, Amir Hossein
• Other Authors: Cergy-Pontoise, Ecole supérieure des sciences économiques et commerciales
• Language: en
• Published: 2014
• Subjects: Gestion du risque; Activités durables; Valeur à risque conditionnelle(CVaR)
• Online Access: http://www.theses.fr/2014ESEC0006

L’objet de cette thèse est d’analyser comment traiter le problème de renouvellement du parc en tenant compte de la durabilité, tout en se plaçant dans une perspective de gestion du risque. Cette thèse apporte une double contribution, au niveau de la politique de gestion du parc et à celui de la méthode utilisée pour appliquer cette politique. Au niveau de la politique, elle étudie l’effet de l’adoption de nouveaux véhicules, disposant d’une technologie de pointe, sur le risque et le coût escompté du système de gestion du parc. Au niveau méthodologique, cette thèse apporte trois contributions. Tout d’abord, elle comporte une étude de la nouvelle formulation du problème du parc en utilisant une programmation stochastique à deux étapes et à multiples étapes et une valeur à risque conditionnelle (CVaR), prenant ainsi en considération l’incertitude dans le processus de décision. En outre, elle élabore une formulation récursive de la CVaR, qui tient compte de la cohérence dans le temps, et elle examine ses propriétés de convergence, dans un cadre dynamique. Enfin, la thèse modélise l’impact sur le profit et le risque de l’utilisation des contrats à option sur le problème de remplacement du parc. === The purpose of this thesis is to conduct an analysis of how the fleet replacement problem can be addressed from both sustainability and risk management perspectives, simultaneously. The contribution of this thesis has two components, in fleet management policy and in the method used to apply it. At a policy level, this thesis addresses the effect of adoption of new technological advanced vehicles on the risk and expected cost of the fleet management system. At a methodological level, this thesis presents three contributions: First, it studies the new formulation of the fleet problem by using a two stage and a multi stage stochastic programming and conditional value at risk (CVaR), which accounts for the uncertainty in the decision process. Second, it models a recursive formulation of CVaR, which takes into account the time consistency, and studies its convergence properties, in a dynamic setting. Third, it models the impact on profit and risk from using option contracts on the fleet replacement problem.