Value-at-Risk (VaR), a downside risk measure, has emerged as the industry standard with regulatory authorities enforcing its use in risk measurement and management. Despite its widespread acceptance, VaR is not coherent. Tail Conditional Expectation (TCE), on the other hand, for an underlying continuous distribution, is a coherent risk measures. Our focus in this paper is the dynamic portfolio and consumption choice of a trader subject to a risk limit specified in terms of TCE.

The analysis CONCORG is a method that investigates the link between two multi-tables (partitioned sets of variables measured on the same individuals). It allows to detail the contributions of partial sub-tables forming the two tables. CONCORG is an extension of Concor, which itself is an extension of the inter-battery analysis. This new method performs successive determinations of the solution. In this article, we propose three criteria that enables to simultaneously identify solutions. It happens that the three criteria are equivalent to the solution. In this sense, our method, denoted as CONCORGS, is a generalization of CONCORG. Finally, we establish a fundamental property checked at the optimum these three criteria.

L’analyse CONCORG est une méthode recherchant le lien entre deux multi-tableaux (ensembles des variables partitionnées mesurées sur les mêmes individus). Elle permet de détailler les contributions partielles des sous-tableaux formant les deux tableaux. CONCORG est une extension de CONCOR qui elle-même est un prolongement de l’analyse inter-batterie. C’est une méthode successive dans la détermination de la solution. Dans cet article, nous proposons trois critères généralisant CONCORG. Ces critères permettent de déterminer également des solutions simultanées. Cett méthode est dénommé CONCORGS puisque ces trois critères utilisés sont équivalents à la solution. Enfin, nous établissons une propriété fondamentale vérifiée à l’optimum par ces trois critères.

Nous abordons la modélisation des données de la pauvreté, en particulier, celles des bases de données sénégalaises de 1996 à 2001, par la famille des fonctions de répartition de Singh-Maddala. Les résultats sont bien meilleurs que l’ajustage classique Lognormal. Ces résultats permettent le calcul fiable des indicateurs de pauvreté en termes d’intervalles de confiance en vue d’un suivi efficace de la pauvreté, un des objectifs du Millénaire pour le développement.