Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste des Risques
La structure de ce cours est conçue pour vous guider de manière progressive à travers les concepts essentiels des probabilités, des statistiques descriptives, de l'inférence statistique, des modèles de prévision et des méthodes quantitatives en finance, tout en introduisant les outils logiciels nécessaires pour appliquer ces concepts dans des contextes réels.
Introduction :
1. Introduction : Cette première section a pour but de vous donner une vue d'ensemble des objectifs du cours, des prérequis recommandés pour en tirer le meilleur parti, des suggestions sur la manière d'utiliser ce cours efficacement, et une présentation de la structure globale. En comprenant bien ces éléments, vous serez mieux préparé à aborder les sections suivantes.
Probabilités :
2. Probabilités : Cette section couvre les fondamentaux de la théorie des probabilités, y compris les variables aléatoires, les distributions, l'indépendance, le conditionnement, ainsi que les théorèmes limites et les lois des grands nombres. Maîtriser ces notions est crucial pour comprendre les mécanismes sousjacents des phénomènes aléatoires et leurs applications dans divers domaines.
Statistiques Descriptives :
3. Statistiques descriptives : La troisième section se concentre sur les mesures de tendance centrale, de dispersion, et sur les concepts de corrélation et de régression. Ces outils vous permettront de résumer et de comprendre les données de manière concise et claire, facilitant ainsi la prise de décision basée sur les données.
Inférence Statistique :
4. Inférence statistique : Ici, nous abordons l'estimation, les tests d'hypothèses et les intervalles de confiance. Ces méthodes sont essentielles pour tirer des conclusions fiables à partir d'échantillons de données et pour évaluer la significativité statistique des résultats obtenus.
Modèles de Prévision :
5. Modèles de prévision : Cette section est dédiée à la régression linéaire, à la régression logistique, aux séries temporelles, et aux techniques de lissage et de décomposition. Ces modèles permettent de faire des prévisions précises et sont largement utilisés dans des domaines tels que l'économie, la finance et le marketing.
Méthodes Quantitatives en Finance :
6. Méthodes quantitatives en finance : Cette partie du cours introduit des concepts avancés tels que la modélisation des risques de marché, l'évaluation des options par des modèles stochastiques, et les techniques de Monte Carlo. Ces approches sont indispensables pour la gestion des risques et la prise de décision en finance.
Utilisation de Logiciels Statistiques :
7. Utilisation de logiciels statistiques : Enfin, cette section vous introduit à l'utilisation de R et de Python, deux langages de programmation très puissants et largement utilisés pour l'analyse de données et la finance quantitative. Vous apprendrez à appliquer les concepts vus dans les sections précédentes à l'aide de ces outils.
Conclusion :
8. Conclusion : La dernière section récapitule les points clés du cours et propose des étapes et ressources supplémentaires pour continuer votre apprentissage. En terminant ce cours, vous aurez acquis une base solide en probabilités, statistiques, et méthodes quantitatives appliquées à la finance.