RENAISSANCE FINANCE

Econométrie pour les métiers de la finance et des risques

Certification / expertise

2 jour(s)

1690 € HT

Organisme privé de formation continue

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Objectifs

  • Maîtriser les méthodes de l'économétrie financière.
  • Tester des hypothèses statistiques, faire des estimations et des simulations.
  • Apprendre à analyser des séries temporelles et faire des prévisions.
  • Connaître les applications de l'économétrie en finance.

Public visé

  • Risk managers.
  • Front Office et Middle Office.
  • Gestionnaires de portefeuilles.
  • Spécialistes en assurance.
  • Toutes personnes souhaitant acquérir les bases de l'économétrie financière.

Programme

Introduction :
  • Notion d'économétrie.
  • Panorama des applications.
  • Logiciels économétriques.
Premiers pas dans l'estimation :
  • La moyenne et l'écart type sont plus que des chiffres.
  • Notions d'estimateur et d'estimation.
  • Construction d'un intervalle de confiance.
  • Construction d'un test statistique.
  • Quelques lois de probabilité : Loi normale, Student, khi-deux, Fisher.
Cas pratique : Analyse des rendements d'un fond.

Explication des liens entre les variables :
  • Notions de régression linéaire.
  • Intuition géométrique.
  • Estimation des paramètres de la régression par MCO.
  • Estimer n'est pas tout : Validation des résultats.
Cas pratique : Analyse des risques sectoriels d'un fond.
  • Les pièges et les termes qui font peur :
    • Hétérogénéité.
    • Endogénéité.
    • Régressions fallacieuses.
    • Hétéroscédasticité.
    • Autocorrélation.
  • Exemples pratiques.
Analyser et modéliser la dynamique des données :
  • Notion de série temporelle.
  • Stationnarité et comment la tester.
  • Que faire si la série n'est pas stationnaire ?
Exemple : Transformations de série de prix.
  • Retour à la moyenne et sa modélisation.
Cas pratique : Modèle AR(1) et modèle de Vasiçek.
  • Cadre plus général de modèles ARMA.
  • Liens avec le traitement de signal et les filtres.
  • Estimation par maximum de vraisemblance.
  • Méthode de Box-Jenkins pour l'identification de modèles.
Cas pratique : Dynamique d'un taux de change. Devises ancrées et flottantes.
  • Comment faire et ne pas faire les prévisions ?
Cas de dynamiques complexes :
  • Caractérisation de l'hétéroscédasticité.
  • Modèle GARCH(1,1).
  • Dynamique à sauts.
Cas pratique : Volatilité du taux de change.
  • Changements de régime et "shifts".
Cas pratique : Dynamique des taux d'intérêt courts.

Cas multidimensionnel :
  • Dépendance et mesures de corrélation : Les confusions à éviter.
  • Estimation des corrélations linéaires.
  • Utilisation des copules.
  • Analyse en Composantes Principales (ACP).
Cas pratique : Dynamique de la courbe de taux.

Cas pratique : Dynamique des futures de matières premières.

Mesures de risques :
  • Les beta et le risque spécifique : Déjà vu.
  • Indicateurs de volatilité.
  • La Value-at-Risk : Rien d'autre qu'un quantile.
  • Expected shortfall.
  • Mesures de risque "exotiques".
Cas pratique : Calcul de la VaR paramétrique et non-paramétrique.

Simulation Monte Carlo :
  • Méthode Monte Carlo et ses propriétés.
  • Utilisation de Monte Carlo en finance et en économétrie.
  • Génération de variables aléatoires.
  • Cas multidimensionnel et variables corrélées.
  • Réduction de variance.
Cas pratique : La VaR Monte Carlo.

Conclusion.
 

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En résumé

Objectif

Certification / expertise

Durée

2 jour(s)

Coût

1690 € HT

Modes d'enseignement

En école ou centre de formation

Domaine

Économie

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