TP 14 DE FINANCE & RISK MANAGEMENT
|
|
- Michelle Larochelle
- il y a 8 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Roger HUEBER TP 14 DE FINANCE & RISK MANAGEMENT - 1 -
2 VALUE-AT-RISK 1. ANALYSE DU RISK MANAGEMENT DE ABN AMRO BANK BASÉE SUR LE RAPPORT ANNUEL Le risque de marché représente le risque que les marchés bougent, comme le taux de change, risque de crédit, les actions, etc. Tout ceci peut changer la valeur du portefeuille de la banque. Ceci est donc une fonction capitale pour maintenir la pérennité de la banque, c est pourquoi toutes les banques ont leurs systèmes de surveillance et l applique de manière très sérieuse. ABN Amro utilise son propre système d analyse du risque, elle en fait pleinement partie de ses activités. Elle utilise trois fonction : la gestion du risque des marchés (MRM), la politique de risque du marché e le reporting & controlling de risque de marché. Grâce à sa structure de surveillance, ABN Amro peut s assurer des ses activités de trading sont belle est bien surveillée et qu aucun risque inutile sera pris. Le but étant clairement d éviter des pertes inattendues causées par le risque du marché et également, ainsi que l optimisation du capital face au risque du marché. La Value-at-Risk (VaR) permet de calculer les pires scénarios que pourrait connaître un marché financier. Ceci sur une période de temps fixé, avec un risque de pourcentage de dépassement de ces prévisions.il existe trois approches de la VaR Portfolio : la simulation historique (ou méthode non paramétrique), la méthode variance covariance, la simulation de Monte-Carlo. Comme nous avons pu le voir plus haut, généralement chaque banque utilise son propre système de risque du marché. Ainsi ABN Amro utilise la première méthode, soit : la simulation historique (ou méthode non paramétrique). Les critères qu ils utilisent sont les suivants : sur une durée de 4 ans avec un risque de confiance de 99%. Dans le rapport de 2004 à la page 77, il est possible de distinguer 2 tableaux différents. Le premier tableau se base sur la value at risk par catégorie de risque (risque du taux de change, risque de crédit, etc.), il faut ensuite y rajouter l effet de diversification (qui viens en diminution du risque). Le deuxième tableau compare simplement la value at risk avec les pertes et profits hypothétiques, c est ce que l on nomme le back-testing
3 Au final, ABN Amro utilise un système des risques qui est très efficace. Ceci principalement grâce à un système de VaR qui est très bien développé et très bien exploité chez eux. 2. ANALYSE DE VAR DU CALL OPTION SUIVANT PAR LA MÉTHODE DE LA SIMULATION DE MONTE CARLO (À L AIDE D EXCEL): Current share value 100 C1 Volatility 0.2 C2 Drift 0.1 C3 Time Period 1 C4 Exercice price 95 C5 Random numbers C9 =ALEA() Standard Deviations C10 =LOI.NORMALE.STANDARD.INVERSE(E14) Growth C11 =$C$8*$C$9+E15*$C$7*$C$9^0.5 Exponential Growth C12 =EXP(E16) Generated share price C13 =$C$6*$C$17 Intrisic Value of option C14 =MAX($C$18-$C$10;0) Discount factor C15 =EXP(-$C$8*$C$9) Present Value of option C16 =$C$19*$C$20 Simulation du prix d une option : La méthode Monte-Carlo consiste à donner un grand nombre d échantillon, qui suivent une loi normale, ceci permet de donner des milliers d hypothèses sur la valeur future de l action. Qui bien sur viendra déterminer le prix de l option. Dans notre exemple ci-dessus nous avons simulé le prix d une option call. Pour trouver le prix de l option nous multiplions sa valeur intrinsèque (C14) par le facteur de discount (C15), ceci nous donnera le prix de l option call (C16). Sur la ligne jaune, vous pourrez observez la valeur actuelle de l action, qui se trouve dans notre exemple être à Il est possible, grâce à Excel de générer de nouveaux chiffres aléatoires, pour cela il vous suffit de cliquer sur la touche F9. Ceci changera à chaque fois le nombre à aléatoire (C9), qui influencera et changera toutes les autres données
4 Création d un échantillon : Avec Excel, vous pouvez par la suite reproduire le modèle en générant une multitude de simulation. Dans notre exemple, nous allons choissire 300 exemples, bien entendu, nous n aurons pas les 300 exemples sur la page. Vous pouvez néanmoins vous référer au fichier «TP14.xls» pour y voir les 300 données. Lorsque vous avez générer votre échantillon de 300 données aléatoires, il vous est maintenant possible de faire une analyse à partir de ces résultats. Exploitation de l échantillon : Pour cela il vous faut suivre la démarche ci-dessous : Outils Macro complémentaires Sélectionner Utilitaire d analyse Puis retourner dans Outils Puis Utilitaires d analyses simulation Monte Carlo
5 Statistiques descriptives à partir de nos données : Lorsque vous aller sous «Utilitaire d analyse» vous pourrez ensuite appuyer sur la touche «statistique descriptive». Pour cela il vous faut sélectionner vos 300 données aléatoires et leur donner une plage de sortie. Vous verrez alors le tableau suivant apparaître : Colonne2 Moyenne Erreur-type Médiane Mode 0 Écart-type Variance de l'échantillon Kurstosis (Coefficient d'applatissement) Coefficient d'assymétrie Plage Minimum 0 Maximum Somme Nombre d'échantillons
6 Histogramme à partir de nos données : Vous pouvez également utiliser l option «histogramme» dans l option d utilitaire d analyse. Pour cela il vous faut procéder de la même manière que ci-dessus, mais en sélectionnant «histogramme» au lieu de «statistique descriptive» Vous aurez dès lors le tableau suivant : Classes Fréquence ou plus... 0 Histogramme Fréquence Fréquence Classes
Quantification des Risques
Quantification des Risques Comment considérer les aléas dans une projection financière? PragmaRisk met à disposition des solutions et des méthodes permettant de considérer les aléas dans vos projections
Plus en détailLE RÔLE DE LA STATISTIQUE DANS UN PROCESSUS DE PRISE DE DÉCISION
LE RÔLE DE LA STATISTIQUE DANS UN PROCESSUS DE PRISE DE DÉCISION Sylvie Gervais Service des enseignements généraux École de technologie supérieure (sylvie.gervais@etsmtl.ca) Le laboratoire des condensateurs
Plus en détailHedging delta et gamma neutre d un option digitale
Hedging delta et gamma neutre d un option digitale Daniel Herlemont 1 Introduction L objectif de ce projet est d examiner la couverture delta-gamma neutre d un portefeuille d options digitales Asset-Or-Nothing
Plus en détailValue at Risk. CNAM GFN 206 Gestion d actifs et des risques. Grégory Taillard. 27 février & 13 mars 20061
Value at Risk 27 février & 13 mars 20061 CNAM Gréory Taillard CNAM Master Finance de marché et estion de capitaux 2 Value at Risk Biblioraphie Jorion, Philippe, «Value at Risk: The New Benchmark for Manain
Plus en détailTraitement des données avec Microsoft EXCEL 2010
Traitement des données avec Microsoft EXCEL 2010 Vincent Jalby Septembre 2012 1 Saisie des données Les données collectées sont saisies dans une feuille Excel. Chaque ligne correspond à une observation
Plus en détailTP1 Méthodes de Monte Carlo et techniques de réduction de variance, application au pricing d options
Université de Lorraine Modélisation Stochastique Master 2 IMOI 2014-2015 TP1 Méthodes de Monte Carlo et techniques de réduction de variance, application au pricing d options 1 Les options Le but de ce
Plus en détailPROJET DE GESTION PORTEFEUILLE. Evaluation d une Stratégie de Trading
PROJET DE GESTION PORTEFEUILLE Evaluation d une Stratégie de Trading Encadré par M. Philippe Bernard Master 1 Economie Appliquée-Ingénierie Economique et Financière Taylan Kunal 2011-2012 Sommaire 1) Introduction
Plus en détailNOTE SUR LA MODELISATION DU RISQUE D INFLATION
NOTE SUR LA MODELISATION DU RISQUE D INFLATION 1/ RESUME DE L ANALYSE Cette étude a pour objectif de modéliser l écart entre deux indices d inflation afin d appréhender le risque à très long terme qui
Plus en détailChapitre 3 : INFERENCE
Chapitre 3 : INFERENCE 3.1 L ÉCHANTILLONNAGE 3.1.1 Introduction 3.1.2 L échantillonnage aléatoire 3.1.3 Estimation ponctuelle 3.1.4 Distributions d échantillonnage 3.1.5 Intervalles de probabilité L échantillonnage
Plus en détailPlan. - La VaR. - Introduction à l FRTB. - Principales révisions Frontières Banking / Trading book l Expected Shortfall Les horizons de liquidité
PAGE 1 F R T B ( F u n d a m e n t a l R e v i e w o f t h e T r a d i n g B o o k ) u n e n o u v e l l e p e r s p e c t i v e d e m e s u r e d e l a V A R. Y o u s s e f M e l l o u k i Plan PAGE 2
Plus en détailExercice : la frontière des portefeuilles optimaux sans actif certain
Exercice : la frontière des portefeuilles optimaux sans actif certain Philippe Bernard Ingénierie Economique & Financière Université Paris-Dauphine Février 0 On considère un univers de titres constitué
Plus en détailSéries Statistiques Simples
1. Collecte et Représentation de l Information 1.1 Définitions 1.2 Tableaux statistiques 1.3 Graphiques 2. Séries statistiques simples 2.1 Moyenne arithmétique 2.2 Mode & Classe modale 2.3 Effectifs &
Plus en détailCONFERENCE PALISADE. Optimisation robuste d un plan d expériences par simulation Monte-Carlo Concepts de «Design Space» et de «Quality by Design»
CONFERENCE PALISADE Optimisation robuste d un plan d expériences par simulation Monte-Carlo Concepts de «Design Space» et de «Quality by Design» 1 SIGMA PLUS Logiciels, Formations et Etudes Statistiques
Plus en détailLES DECIMALES DE π BERNARD EGGER
LES DECIMALES DE π BERNARD EGGER La génération de suites de nombres pseudo aléatoires est un enjeu essentiel pour la simulation. Si comme le dit B Ycard dans le cours écrit pour le logiciel SEL, «Paradoxalement,
Plus en détailLogiciel XLSTAT version 7.0. 40 rue Damrémont 75018 PARIS
Logiciel XLSTAT version 7.0 Contact : Addinsoft 40 rue Damrémont 75018 PARIS 2005-2006 Plan Présentation générale du logiciel Statistiques descriptives Histogramme Discrétisation Tableau de contingence
Plus en détailProbabilités stationnaires d une chaîne de Markov sur TI-nspire Louis Parent, ing., MBA École de technologie supérieure, Montréal, Québec 1
Introduction Probabilités stationnaires d une chaîne de Markov sur TI-nspire Louis Parent, ing., MBA École de technologie supérieure, Montréal, Québec 1 L auteur remercie Mme Sylvie Gervais, Ph.D., maître
Plus en détailTP2 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3
TP2 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3 30/11/2011 Plan du TP 2 Rappel sur la chaine de BI Présentation de la suite Microsoft BI Ateliers sur SSIS (2H) Ateliers sur RS (2H) 3 Rappel sur la chaine de
Plus en détailMéthodologie du calcul de la VaR de marché : revue de l approche basée sur des simulations historiques
Méthodologie du calcul de la VaR de marché : revue de l approche basée sur des simulations historiques Asshvin Gajadharsingh Mesure et analyse quantitative du risque Caisse de dépôt et placement du Québec
Plus en détailDe la mesure à l analyse des risques
De la mesure à l analyse des risques Séminaire ISFA - B&W Deloitte Jean-Paul LAURENT Professeur à l'isfa, Université Claude Bernard Lyon 1 laurent.jeanpaul@free.fr http://laurent.jeanpaul.free.fr/ 0 De
Plus en détailLeçon n 6. Test, optimisation et automatisation des stratégies. Trading stratégique. Leçon n 6. Test, optimisation et automatisation des stratégies
Leçon n 6 Table des matières Trading stratégique 1 Backtesting avec Portfolio Maestro 9 Utilisation des composants stratégiques 2 Optimisation de stratégie 10 Formatage des stratégies 3 Optimiseur Walk-Forward
Plus en détailRÉALISATION DE GRAPHIQUES AVEC OPENOFFICE.ORG 2.3
RÉALISATION DE GRAPHIQUES AVEC OPENOFFICE.ORG 2.3 Pour construire un graphique : On lance l assistant graphique à l aide du menu Insérer è Diagramme en ayant sélectionné au préalable une cellule vide dans
Plus en détailAllocation Robuste et Restrictions sur les Contributions au Risque
Allocation Robuste et Restrictions sur les Contributions au Risque QuantValley/QMI Workshop, Geneve, 26 Septembre, 2013 http://ssrn.com/abstract=2192399 1/33 Les contributions du papier: Nous définissons
Plus en détailLEÇON N 7 : Schéma de Bernoulli et loi binomiale. Exemples.
LEÇON N 7 : Schéma de Bernoulli et loi binomiale. Exemples. Pré-requis : Probabilités : définition, calculs et probabilités conditionnelles ; Notion de variables aléatoires, et propriétés associées : espérance,
Plus en détailLa gestion actions. Nicolas Pelletier Responsable de la Gestion active Actions américaines BCV Asset Management 05.11.2014
La gestion actions Nicolas Pelletier Responsable de la Gestion active Actions américaines BCV Asset Management 05.11.2014 Sommaire Le marché des actions Les styles de gestion et les outils Business case
Plus en détailLes pratiques de simulation de crise: enquête auprès de quarante-trois grands établissements financiers
Ingo Fender (+41 61) 280 9458 ingo.fender@bis.org Michael S. Gibson (+1 202) 452 2495 michael.s.gibson@frb.gov Les pratiques de simulation de crise: enquête auprès de quarante-trois grands établissements
Plus en détail«Valuation» et gestion du risque dans la biotech. 5 Février 2007
«Valuation» et gestion du risque dans la biotech 5 Février 2007 Points abordés Principes de la «valuation» Concepts clés Paramètres d entrée et calcul d une rnpv Applications «Licensing» Levée de fond/
Plus en détailIntroduction à l approche bootstrap
Introduction à l approche bootstrap Irène Buvat U494 INSERM buvat@imedjussieufr 25 septembre 2000 Introduction à l approche bootstrap - Irène Buvat - 21/9/00-1 Plan du cours Qu est-ce que le bootstrap?
Plus en détailun environnement économique et politique
Vision d un économiste sur le risque agricole et sa gestion un sol un climat un environnement économique et politique Jean Cordier Professeur Agrocampus Ouest Séminaire GIS GC HP2E Prise en compte du risque
Plus en détailGestion obligataire passive
Finance 1 Université d Evry Séance 7 Gestion obligataire passive Philippe Priaulet L efficience des marchés Stratégies passives Qu est-ce qu un bon benchmark? Réplication simple Réplication par échantillonnage
Plus en détailLeçon n 4. Analyse graphique Techniques de construction de barres et styles de. Fenêtres d analyse graphique. Leçon n 4
Leçon n 4 Table des matières Fenêtre d analyse graphique... 1 Demande de données avec le gestionnaire de téléchargement... 7 Formater le symbole dans un graphique 2 Changer le style d un symbole... 8 Modifier
Plus en détailPRIMAVERA RISK ANALYSIS
PRIMAVERA RISK ANALYSIS PRINCIPALES FONCTIONNALITÉS Guide d analyse des risques Vérification de planning Modélisation rapide des risques Assistant de registres de risques Registre de risques Analyse de
Plus en détailMATHÉMATIQUES ET APPLICATIONS
MASTER 2 ème ANNÉE MATHÉMATIQUES ET APPLICATIONS Parcours Mathématiques du Risque et Actuariat ANNÉE UNIVERSITAIRE 2015 2016 1 PRESENTATION Le Master 2 Mathématiques du Risque et Actuariat a pour objectif
Plus en détailInitiation à Excel. Frédéric Gava (MCF) gava@univ-paris12.fr
Initiation à Excel Frédéric Gava (MCF) gava@univ-paris12.fr LACL, bâtiment P2 du CMC, bureau 221 Université de Paris XII Val-de-Marne 61 avenue du Général de Gaulle 94010 Créteil cedex Plan de cette année
Plus en détailÉvaluation de la régression bornée
Thierry Foucart UMR 6086, Université de Poitiers, S P 2 M I, bd 3 téléport 2 BP 179, 86960 Futuroscope, Cedex FRANCE Résumé. le modèle linéaire est très fréquemment utilisé en statistique et particulièrement
Plus en détailLA NOTATION STATISTIQUE DES EMPRUNTEURS OU «SCORING»
LA NOTATION STATISTIQUE DES EMPRUNTEURS OU «SCORING» Gilbert Saporta Professeur de Statistique Appliquée Conservatoire National des Arts et Métiers Dans leur quasi totalité, les banques et organismes financiers
Plus en détailLeçon N 4 : Statistiques à deux variables
Leçon N 4 : Statistiques à deux variables En premier lieu, il te faut relire les cours de première sur les statistiques à une variable, il y a tout un langage à se remémorer : étude d un échantillon d
Plus en détailTABLE DES MATIERES. C Exercices complémentaires 42
TABLE DES MATIERES Chapitre I : Echantillonnage A - Rappels de cours 1. Lois de probabilités de base rencontrées en statistique 1 1.1 Définitions et caractérisations 1 1.2 Les propriétés de convergence
Plus en détailStatistiques Descriptives à une dimension
I. Introduction et Définitions 1. Introduction La statistique est une science qui a pour objectif de recueillir et de traiter les informations, souvent en très grand nombre. Elle regroupe l ensemble des
Plus en détailInstallation et utilisation de Cobian Backup 8
Installation et utilisation de Cobian Backup 8 Dernière mise à jour le 25/09/2007 Version utilisée : 8.4.0.198 Version du document : 1.0 Page 1 sur 12 SOMMAIRE 1. Téléchargement 2. Installation 3. Mise
Plus en détailProbabilités III Introduction à l évaluation d options
Probabilités III Introduction à l évaluation d options Jacques Printems Promotion 2012 2013 1 Modèle à temps discret 2 Introduction aux modèles en temps continu Limite du modèle binomial lorsque N + Un
Plus en détailSéance 0 : Linux + Octave : le compromis idéal
Séance 0 : Linux + Octave : le compromis idéal Introduction Linux est un système d'exploitation multi-tâches et multi-utilisateurs, basé sur la gratuité et développé par une communauté de passionnés. C'est
Plus en détail2. Les risques bancaires : liquidité, intérêt, change, marché, opérationnel
2. Les risques bancaires : liquidité, intérêt, change, marché, opérationnel 2.1. Le risque de liquidité : La transformation peut se définir comme le financement d emplois par des ressources d échéances
Plus en détailDe la mesure à l analyse des risques
De la mesure à l analyse des risques Séminaire FFA Jean-Paul LAURENT Professeur à l'isfa jean-paul.laurent@univ-lyon1.fr http://laurent.jeanpaul.free.fr/ 0 De la la mesure à l analyse des risques! Intégrer
Plus en détailUFR de Sciences Economiques Année 2008-2009 TESTS PARAMÉTRIQUES
Université Paris 13 Cours de Statistiques et Econométrie I UFR de Sciences Economiques Année 2008-2009 Licence de Sciences Economiques L3 Premier semestre TESTS PARAMÉTRIQUES Remarque: les exercices 2,
Plus en détailManuel d Utilisateur - Logiciel ModAFi. Jonathan ANJOU - Maud EYZAT - Kévin NAVARRO
Manuel d Utilisateur - Logiciel ModAFi Jonathan ANJOU - Maud EYZAT - Kévin NAVARRO Grenoble, 12 juin 2012 Table des matières 1 Introduction 3 2 Modèles supportés 3 2.1 Les diérents modèles supportés pour
Plus en détailThéorie Financière 8 P. rod i u t its dé dérivés
Théorie Financière 8P 8. Produits dit dérivés déié Objectifsdelasession session 1. Définir les produits dérivés (forward, futures et options (calls et puts) 2. Analyser les flux financiers terminaux 3.
Plus en détailSe Perfectionner à Excel 2003-2007
Se Perfectionner à Excel 2003-2007 Nos formations sur notre site web Les formations Excel Se Perfectionner permettent d'acquérir un usage professionnel du plus réputé des tableurs. Le stagiaire doit maîtriser
Plus en détailTravail de projet sur VBA
Travail de projet sur VBA Calcul du Ratio de Sharpe Page 1 sur 25 Table des matières : 1. Introduction 3 2. Démarche générale 3 2.1 Récolte de données 3 2.2 Calculs de rendements 4 2.3 Calculs de volatilités
Plus en détailActuariat I ACT2121. septième séance. Arthur Charpentier. Automne 2012. charpentier.arthur@uqam.ca. http ://freakonometrics.blog.free.
Actuariat I ACT2121 septième séance Arthur Charpentier charpentier.arthur@uqam.ca http ://freakonometrics.blog.free.fr/ Automne 2012 1 Exercice 1 En analysant le temps d attente X avant un certain événement
Plus en détailImpact de Solvabilité II sur l économie réelle : une approche micro-économique
Impact de Solvabilité II sur l économie réelle : une approche micro-économique Marius Frunza a,b,c a Schwarzthal Kapital, Université Paris 1, 34 quai de Dion Bouton, Puteaux, 92800, France b Centre d Economie
Plus en détailMicrosoft Excel : tables de données
UNIVERSITE DE LA SORBONNE NOUVELLE - PARIS 3 Année universitaire 2000-2001 2ème SESSION SLMD2 Informatique Les explications sur la réalisation des exercices seront fournies sous forme de fichiers informatiques.
Plus en détailAssociation Française des Trésoriers d Entreprise
Association Française des Trésoriers d Entreprise La société et l équipe «LORE Finance» est une structure dédiée, spécialisée dans la gestion de Trésorerie pour les PME, PMI et Grandes Entreprises. Gestion
Plus en détailFORMULAIRE DE STATISTIQUES
FORMULAIRE DE STATISTIQUES I. STATISTIQUES DESCRIPTIVES Moyenne arithmétique Remarque: population: m xμ; échantillon: Mx 1 Somme des carrés des écarts "# FR MOYENNE(série) MOYENNE(série) NL GEMIDDELDE(série)
Plus en détailTechniques d interaction dans la visualisation de l information Séminaire DIVA
Techniques d interaction dans la visualisation de l information Séminaire DIVA Zingg Luca, luca.zingg@unifr.ch 13 février 2007 Résumé Le but de cet article est d avoir une vision globale des techniques
Plus en détailPrincipe d un test statistique
Biostatistiques Principe d un test statistique Professeur Jean-Luc BOSSON PCEM2 - Année universitaire 2012/2013 Faculté de Médecine de Grenoble (UJF) - Tous droits réservés. Objectifs pédagogiques Comprendre
Plus en détailMATHÉMATIQUES ET APPLICATIONS
MASTER 2 ème ANNÉE MATHÉMATIQUES ET APPLICATIONS Parcours Finance Computationnelle ANNÉE UNIVERSITAIRE 2015 2016 1 PRESENTATION Le master Finance Computationnelle spécialise les étudiants sur l ingénierie
Plus en détailRéférences des missions en Gestion des Risques
Références des missions en Gestion des Risques DIRECTION DES RISQUES Service Calculs, Modèles et Reporting Depuis janvier 2011, ALGOFI accompagne la Direction des Risques sur la maîtrise d ouvrage bancaire
Plus en détaildonnées en connaissance et en actions?
1 Partie 2 : Présentation de la plateforme SPSS Modeler : Comment transformer vos données en connaissance et en actions? SPSS Modeler : l atelier de data mining Large gamme de techniques d analyse (algorithmes)
Plus en détail8. Gestionnaire de budgets
8. Gestionnaire de budgets 8.1 Introduction Le Gestionnaire de budgets (Budget Workbench) permet aux utilisateurs de travailler sur les données budgétaires qu ils ont importées sur leur station de travail
Plus en détailGuide WHS FX options. Commencer à trader les options FX. Prevoyez la tendance sur les marchés des devises ou couvrez vos positions avec les options FX
Commencer à trader les options FX Guide WHS FX options Prevoyez la tendance sur les marchés des devises ou couvrez vos positions avec les options FX Affinez votre style de trading et vos perspectives de
Plus en détailFormations EViews FORMATIONS GENERALES INTRODUCTIVES INTRO : INTRODUCTION A LA PRATIQUE DE L ECONOMETRIE AVEC EVIEWS
Formations EViews FORMATIONS GENERALES INTRODUCTIVES DEB : DECOUVERTE DU LOGICIEL EVIEWS INTRO : INTRODUCTION A LA PRATIQUE DE L ECONOMETRIE AVEC EVIEWS FORMATIONS METHODES ECONOMETRIQUES VAR : MODELES
Plus en détailLa Value-at-Risk. Modèles de la VaR, simulations en Visual Basic (Excel) et autres mesures récentes. du risque de marché
La Value-at-Risk Modèles de la VaR, simulations en Visual Basic (Excel) et autres mesures récentes du risque de marché François-Éric Racicot * Département des sciences administratives Université du Québec,
Plus en détailComment évaluer une banque?
Comment évaluer une banque? L évaluation d une banque est basée sur les mêmes principes généraux que n importe quelle autre entreprise : une banque vaut les flux qu elle est susceptible de rapporter dans
Plus en détailIntroduction à FP Solutions 3
Table des matières Introduction à FP Solutions 3 Travailler dans FP Solutions... 3 Navigation dans l interface de FP Solutions... 3 Utilisation de la barre de menus... 4 Utilisation de la Barre d outils...
Plus en détail4. Personnalisation du site web de la conférence
RTUTORIEL Prise en main de la plateforme 1. Création de l espace conférence Connectez- vous sur le portail http://test- www.sciencesconf.org avec le compte : - Identifiant : «admin1» - Mot de passe «1234»
Plus en détailOPTIONS BINAIRES EN LIGNE EBOOK
OPTIONS BINAIRES EN LIGNE EBOOK Cher trader, Bienvenue sur Options Binaires en ligne, ceci est le premier volet d une série de 5 Ebooks pour apprendre à négocier des options binaires en ligne, nous sommes
Plus en détailWH Elite Plate-forme de day trading Mode d emploi
WH Elite Plate-forme de day trading Mode d emploi versie 1.2 WH Elite est un des software les mieux développés en matière de trading car tant les instruments d analyse que le système de passage d ordre
Plus en détailLes risques liés à l activité de l entreprise : quels outils pour les identifier?
Les risques liés à l activité de l entreprise : quels outils pour les identifier? Alger, le 23-24 Novembre 2009 Présentée par: Mlle Amina NADJI Doctorante en 3ème année sciences économiques (CRIISEA, Centre
Plus en détailStatistiques descriptives sous Excel. Lætitia Perrier Bruslé Cours de statistique descriptive sous Excel
Statistiques descriptives sous Excel Lætitia Perrier Bruslé Cours de statistique descriptive sous Excel Un cours, deux objectifs Approfondir vos connaissances et vos outils de calculs dans le domaine de
Plus en détailConstruire des portefeuilles durables dans un environnement incertain
PORTFOLIO RESEARCH AND CONSULTING GROUP Construire des portefeuilles durables dans un environnement incertain Tirer parti de l approche Durable Portfolio Construction * Nous pensons que les investisseurs
Plus en détailCe document synthétise les principaux aspects de DayTrader Live, le service le plus haut de gamme de DayByDay.
Bienvenue chez DayByDay, Ce document synthétise les principaux aspects de DayTrader Live, le service le plus haut de gamme de DayByDay. Il est en deux parties : - Les idées de trading : quels sont les
Plus en détailSoutenance de stage Laboratoire des Signaux et Systèmes
Soutenance de stage Laboratoire des Signaux et Systèmes Bornes inférieures bayésiennes de l'erreur quadratique moyenne. Application à la localisation de points de rupture. M2R ATSI Université Paris-Sud
Plus en détailThéorie Financière 2. Valeur actuelle Evaluation d obligations
Théorie Financière 2. Valeur actuelle Evaluation d obligations Objectifs de la session. Comprendre les calculs de Valeur Actuelle (VA, Present Value, PV) Formule générale, facteur d actualisation (discount
Plus en détailApproche modèle pour l estimation en présence de non-réponse non-ignorable en sondage
Approche modèle pour l estimation en présence de non-réponse non-ignorable en sondage Journées de Méthodologie Statistique Eric Lesage Crest-Ensai 25 janvier 2012 Introduction et contexte 2/27 1 Introduction
Plus en détailCatalogue de Formations 2014
Catalogue de Formations 2014 Basé à Paris, le cabinet AZERRISK Advantage vous propose des accompagnements multiples : formation, conseil sur place et à distance ainsi que la mise en place de solutions
Plus en détailTable des matières. l a r c i e r
Chapitre 1 Introduction... 1 1.1. Objectifs et structure du livre.... 1 1.2. Qu est-ce que la gestion de portefeuille?.... 2 1.3. Qu est-ce que «investir»?.... 3 1.4. Canalisation des flux d épargne et
Plus en détailCroissance et vieillissement cellulaires Docteur COSSON Pierre Nb réponses = 81 sur 87. Résultats des questions prédéfinies
Docteur COSSON Pierre Nb réponses = 8 sur 87 A00 8/87 Indicateurs globaux Index global m.= m.=,9 s.=0,. Evaluation générale de cette unité m.=. Sciences médicales de base m.=,. Compétences cliniques m.=,7.
Plus en détailUtilisation du tableau de bord
Utilisation du tableau de bord Le tableau de bord vous permet de voir et de décortiquer les comptes rendus importants sur l'état de votre solution de fiabilité. Ouvrir le tableau de bord: Vous pouvez voir
Plus en détailAnnexe commune aux séries ES, L et S : boîtes et quantiles
Annexe commune aux séries ES, L et S : boîtes et quantiles Quantiles En statistique, pour toute série numérique de données à valeurs dans un intervalle I, on définit la fonction quantile Q, de [,1] dans
Plus en détailSolution de stress test Moody s Analytics
Solution de stress test Moody s Analytics Solution de stress test Moody s Analytics Moody s Analytics propose aux établissements financiers une couverture exhaustive de l intégralité du processus de stress
Plus en détailModélisation et étude d un système de trading directionnel diversifié sur 28 marchés à terme
Modélisation et étude d un système de trading directionnel diversifié sur 28 marchés à terme Trading system : Trend following Breakout Janvier 1996 - Janvier 2009 Etude de la performance du système Le
Plus en détailMesure et gestion des risques d assurance
Mesure et gestion des risques d assurance Analyse critique des futurs référentiels prudentiel et d information financière Congrès annuel de l Institut des Actuaires 26 juin 2008 Pierre THEROND ptherond@winter-associes.fr
Plus en détailMéthodes quantitatives en sciences humaines. 2 Pratique : 2 Étude personnelle : 2. BUREAU poste courriel ou site web
360-300-RE HIVER 2008 MATHÉMATIQUES Plan de cours COURS : Méthodes quantitatives en sciences humaines PROGRAMME : 300.A0 Sciences humaines DISCIPLINE : Mathématiques Pondération : Théorie : 2 Pratique
Plus en détailLigne directrice sur les simulations de crise à l intention des régimes de retraite assortis de dispositions à prestations déterminées
Ligne directrice Objet : Ligne directrice sur les simulations de crise à l intention des régimes de retraite assortis de dispositions à prestations déterminées Date : Introduction La simulation de crise
Plus en détailSOLUTIONS DE PLACEMENT
COMPRENDRE VOS BESOINS LA PIERRE ANGULAIRE D UNE GESTION PATRIMONIALE PÉRENNE RÉCONCILIER VOS OBJECTIFS ET VOTRE TOLÉRANCE AUX RISQUES Dans la vie, chaque individu possède une combinaison unique de besoins
Plus en détaildocument de travail Proposition d'organisation des outils de gestion du risque de marché au bénéfice des filières cotonnières africaines
Agence Française de Développement document de travail septembre 2006 27 Proposition d'organisation des outils de gestion du risque de marché au bénéfice des filières cotonnières africaines Jean Cordier,
Plus en détailLa simulation probabiliste avec Excel
La simulation probabiliste avec Ecel (2 e version) Emmanuel Grenier emmanuel.grenier@isab.fr Relu par Kathy Chapelain et Henry P. Aubert Incontournable lorsqu il s agit de gérer des phénomènes aléatoires
Plus en détailTABLEAU CROISE DYNAMIQUE
TABLEAU CROISE DYNAMIQUE Cours Excel 3 ème Partie LEA3 Page 1 Cours Excel 3 ème Partie LEA3 Page 2 FILTRER UN CHAMP Il y a des moments ou vous ne voulez pas avoir une vision globale des données mais plutôt
Plus en détailIntroduction aux Statistiques et à l utilisation du logiciel R
Introduction aux Statistiques et à l utilisation du logiciel R Christophe Lalanne Christophe Pallier 1 Introduction 2 Comparaisons de deux moyennes 2.1 Objet de l étude On a mesuré le temps de sommeil
Plus en détailRégression linéaire. Nicolas Turenne INRA nicolas.turenne@jouy.inra.fr
Régression linéaire Nicolas Turenne INRA nicolas.turenne@jouy.inra.fr 2005 Plan Régression linéaire simple Régression multiple Compréhension de la sortie de la régression Coefficient de détermination R
Plus en détailSommaire des besoins financiers. Jean-Claude et Marie Beaulieu
Sommaire des besoins financiers Jean-Claude et Marie Beaulieu Toronto, Ontario Préparé par: Janet Lerner, CFP 25 février 2009 Table des matières Avertissement...5 Introduction... 7 Avoir net... 8 Flux
Plus en détailEXCEL TUTORIEL 2012/2013
EXCEL TUTORIEL 2012/2013 Excel est un tableur, c est-à-dire un logiciel de gestion de tableaux. Il permet de réaliser des calculs avec des valeurs numériques, mais aussi avec des dates et des textes. Ainsi
Plus en détailLe contrôle de gestion des projets :
Le contrôle de gestion des projets : Estimation, coûtenance et analyse des risques Frédéric Gautier «Le contrôle de gestion des projets : estimation, coûtenance et analyse des risques» 1 1. Des caractéristiques
Plus en détailObjectifs du TP : Initiation à Access
Objectifs du TP : Initiation à Access I. Introduction Microsoft Access fait partie de l ensemble Microsoft Office. C est un SGBDR (système de gestion de bases de données relationnelles) présentant une
Plus en détailComment se servir de l utilitaire de validation?
Comment se servir de l utilitaire de validation? G e s r i s k v e r s i o n 4. 0 3 ( f i n a l e ) c e r t i f i é e R T S S e n d a t e d u 0 7 - f é v - 2 0 1 0 Installation Le fichier Gesrisk_Outils.exe
Plus en détailIBM SPSS Direct Marketing 21
IBM SPSS Direct Marketing 21 Remarque : Avant d utiliser ces informations et le produit qu elles concernent, lisez les informations générales sous Remarques sur p. 109. Cette version s applique à IBM SPSS
Plus en détailPackage TestsFaciles
Package TestsFaciles March 26, 2007 Type Package Title Facilite le calcul d intervalles de confiance et de tests de comparaison avec prise en compte du plan d échantillonnage. Version 1.0 Date 2007-03-26
Plus en détailTP N 57. Déploiement et renouvellement d une constellation de satellites
TP N 57 Déploiement et renouvellement d une constellation de satellites L objet de ce TP est d optimiser la stratégie de déploiement et de renouvellement d une constellation de satellites ainsi que les
Plus en détailPratique des options Grecs et stratégies de trading. F. Wellers
Pratique des options Grecs et stratégies de trading F. Wellers Plan de la conférence 0 Philosophie et structure du cours 1 Définitions des grecs 2 Propriétés des grecs 3 Qu est ce que la volatilité? 4
Plus en détail