|
|
STA202 - Econométrie de la finance [ 9 crédits ]
| Public Concerné |
avoir le niveau des unités d'enseignement : STA. 103 (calcul des probabilités), STA. 110 (modélisation statistique) ou le niveau de maîtrise d'économétrie.
Cet enseignement est soumis à agrément. En vue d'obtenir cet agrèment, les auditeurs adresseront les pièces suivantes à 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 à :
Cnam - Chaire de Modélisation statistique (case 445)
292, rue Saint-Martin
75141 Paris cedex 03
ou adresser un E.mail à M. Alain Monfort (monfort@cnam.fr)
|
Finalité de l'unité d'enseignement |
| Objectifs pédagogiques |
| maîtriser les modèles statistiques utilisés en finance de marché (gestion de portefeuilles, gestion des risques, évaluation d'actifs, prévision de rendements et de volatilités, modèles de taux,risque de crédit,risque de change...). |
| Capacité et compétences acquises |
| économètre spécialiste de la modélisation financière |
Organisation |
| 9 Crédits |
Contenu de la formation |
1ère partie : approche statique
Analyse des rendements
Modèle linéaire
Delta méthode, régression, hypothèse mixte
Statistique des choix de portefeuilles : approche de moyenne-variance, CAPM
Statistique des choix de portefeuilles : approche de l'utilité espérée
Modèles à facteurs, APT
Estimation de taux et de volatilités
Valorisation par facteur d'escompte stochastique (cas statique)
2 ème partie : Modèles ARCH et GARCH
Faits stylisés
Généralités sur les processus
Modélisation statistique d'un processus stochastique
Modèles ARCH et GARCH univariés
Généralisation des modèles ARCH et GARCH univariés
Inférence dans les modèles de type ARCH-GARCH
Valorisation : cas dynamique
3ème partie : Modèles dynamiques à facteurs
Modèles ARCH-GARCH multivariés
Modèles à facteurs linéaires dynamiques, filtre de Kalman
Modèles à facteurs discrets, filtre de Kitagawa-Hamilton
Estimation fondée sur des simulations, modèles à facteurs non linéaires
Inférence indirecte, application aux modèles à volatilité stochastique et aux diffusions. |
|
|
|
