Outils Informatiques pour l'Analyse des Risques

1. Introduction au programme

2. Excel Avancé pour la Finance

2.1. Fonctions financières complexes

2.2. Tableaux croisés dynamiques et gestion de données

2.3. Macros et automatisation avec VBA

3. Programmation en Python pour la Finance

3.1. Bases de Python: Syntaxe, structures de données

3.2. Bibliothèques Python pour la finance: NumPy, pandas

3.3. Visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn

3.4. Modélisation financière et calculs de risques avec Python

4. Programmation en R pour la Finance

4.1. Introduction à R: Syntaxe et concepts de base

4.2. Manipulation de données avec dplyr et tidyr

4.3. Analyse statistique avec R

4.4. Graphiques avancés avec ggplot2

5. Utilisation de SAS pour l'analyse des risques

5.1. Bases de SAS pour les nouveaux utilisateurs

5.2. Procédures SAS pour l'analyse des données financières

5.3. Modèles prédictifs en SAS

6. Utilisation de Bloomberg et RiskMetrics

6.1. Introduction à Bloomberg: navigation et fonctionnalités clés

6.2. Analyse des risques de marché avec Bloomberg

6.3. Introduction à RiskMetrics: fonctionnalités et applications

6.4. Utilisation de RiskMetrics pour le calcul de la VaR (Value at Risk)

7. Synthèse et Évaluation Finale

7.1. Récapitulatif des outils et techniques appris