Statistique des risques financiers
Formation
À Paris Cédex 03
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Description
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Typologie
Formation
-
Lieu
Paris cédex 03
Public et conditions d'accès Avoir le niveau des unités d'enseignement†: STA. 103 (calcul des probabilités), STA. 110 (modélisation statistique) ou le niveau de maÓtrise d'économétrie. Bonne connaissance du calcul matriciel, et des notions de variables aléatoires multidimensionnelles. Cet enseignement est soumis ‡ agrément. En vue d'obtenir cet agrément, les auditeurs adresseront les piËces suivantes ‡ la chaire de Modélisation statistique†: CV détaillé (indiquant les notes obtenues en cours de probabilités, statistique et économétrie) lettre de motivation indiquant les raisons de votre demande et le projet pédagogique dans lequel elle s'inscrit. Expédier votre courrier ‡†: Cnam - Chaire de Modélisation statistique du risque†(case 445) 292, rue Saint-Martin 75141 Paris cedex 03 ou adresser un E.mail ‡ M. Michel Béra (michel.bera@cnam.fr) Objectifs pédagogiques MaÓtriser les modËles statistiques utilisés en finance de marché (gestion de portefeuilles, gestion des risques, évaluation d'actifs, prévision de rendements et de volatilités, modËles de taux, risque de crédit, risque de change...). Compétences visées EconomËtre spécialiste de la modélisation financiËre Voir aussi toutes les formations en Gestion des risques Modélisation statistique Econométrie de la finance Gestion des risques financiers Mathématiques financiËres
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Les Avis
Le programme
Rappels sur la notion d'utilité et histoire brËve de la gestion du risque dans les marchés† financiers.†
ModËle multilinéaire : lois multinormales, sphériques et elliptiques. Techniques† de réduction de la dimension†: modËles ‡ facteurs et analyse en composantes principales (ACP).
2 Ëme partie :
ModËles par approche statique, Analyse des rendements,† Delta méthode. Statistique des choix de portefeuilles : approche de moyenne-variance, CAPM. †
3 Ëme partie :
Analyse empirique des séries chronologiques financiËres†: univariés et multivariés. †
Faits stylisés. ††ModËles ARCH et GARCH. Généralités sur les processus, Modélisation statistique d'un processus stochastique.
ModËles ARCH et GARCH† univariés.
ModËles GARCH pour le changement de la volatilité.
Inférence dans les modËles de type ARCH-GARCH.
4 Ëme partie :
ModËles ARCH-GARCH multivariés. ModËles de volatilité et estimation †du risque.
Modalités de l'évaluation …crit et projet.
Bibliographie
- McNEIL A., FREY R., EMBRECHTS, P. - (2005) : Quantitative Risk Management, Princeton Series in Finance
- BROCKWELL & DAVIS (2009) : Time Series, Theory and Methods, Springer
- GOURIEROUX, C. (1992) : ModËles ARCH et applications financiËres (Economica)
- GOURIEROUX, C. & MONFORT, A. (1995) : Séries Temporelles et ModËles Dynamiques (Economica)
- FRANCQ, C. & ZAKOIAN, J.M. (2009) : ModËles Garch (Economica)
- ABRAMOWITZ, M & STEGUN, I. (1970) : Handbook of Mathematical Functions, Dover Publications
- HAMILTON, J.D. (1994) : Time Series Analysis (Princeton)
- MELE, A.(2010) : Lecture Notes in Financial Economics, London School of Economics and Political Science - http://personal.lse.ac.uk/mele/files/fin_eco.pdf
- NGUENA, O.J. (2004) : Mathématiques et gestion financiËre, (De Boeek)
- PORTAIT R., PONCET, P. (2009) : Finance de marché, 2Ëme ed, (Dalloz)
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