Formation Econométrie pour les métiers de la finance et des risques

	Econométrie pour les métiers de la finance et des risques

Mesures de risques, simulations, analyse des liens entre différents indicateurs, prévisions - les situations où nous sommes amenés à analyser des données statistiques pour construire des modèles et en tirer des conclusions sont très nombreuses. Cette formation s'adresse aux professionnels de la finance qui ne sont pas statisticiens- économètres de formation mais qui, dans leurs missions, ont besoin d'acquérir des compétences pratiques dans ce domaine. Construite autour des applications pratiques, cette formation expose les méthodes économétriques en limitant au strict nécessaire la présentation des bases théoriques.

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

PROGRAMME

	1		Introduction
	Notion d'économétrie Panorama des applications Logiciels économétriques
	2		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
	3		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
	4		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?

	5		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
	6		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
	7		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
	8		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
	9		Conclusion

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A QUI S'ADRESSE CETTE FORMATION ?

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

NIVEAU : Intermédiaire

PRE-REQUIS :
> Bases de mathématiques et de statistiques


	LA FORMATION EN DETAILS...

DUREE : 2 jours

FORMAT : Journée / Soirée

PRIX : 1 690 € HT

FORMATEURS : Alexander Subbotin


	FORMATIONS ASSOCIEES

PREPAREZ-VOUS :
> Introduction à la statistique et à l'analyse exploratoire des données

ELARGISSEZ VOTRE CHAMP DE VISION :
> Comprendre la mesure de Value-at-Risk
> Techniques de scoring
> Méthodes de Monte Carlo