Probabilités et statistiques pour la finance
Public Concerné
Télécharger une demande d'agrément sur le site http://efab-ms.cnam.fr/, et la renvoyer.
Public niveau bac+4, ayant une formation mathématique supérieure à celle de 2 ans d'études scientifiques supérieures (DEUG scientifique, Math. spé., maîtrise d'économétrie...), et une culture économique et financière acquise lors d'études supérieure ou par acquis professionnels.
Public niveau bac+4, ayant une formation mathématique supérieure à celle de 2 ans d'études scientifiques supérieures (DEUG scientifique, Math. spé., maîtrise d'économétrie...), et une culture économique et financière acquise lors d'études supérieure ou par acquis professionnels.
Présence et réussite aux examens
Pour l'année universitaire 2021-2022 :
- Nombre d'inscrits : 24
- Taux de présence à l'évaluation : 67%
- Taux de réussite à l'évaluation : 75%
Objectifs pédagogiques
Maîtriser les outils classiques de la modélisation statistique pour les appliquer à la finance.
Capacité et compétences acquises
Contenu de la formation
Probabilités
Rappels : espace de probabilités, variables aléatoires, indépendance, conditionnement - Simulation de lois usuelles - Loi gaussienne multidimensionnelle - Théorèmes limites : loi des grands nombres, théorème central limite, delta méthode.
Statistique
Rappels : inférence dans le cadre de l'échantillonnage (estimation, intervalles de confiance et tests statistiques) - Présentation des modèles conditionnels statiques - Modèle linéaire : estimation, tests, prévision, modèle linéaire multivarié - Maximum de vraisemblance et applications.
Finance
Analyse statistique des rendements : rendement d'un portefeuille, performance de Sharpe - Statistique des choix de portefeuilles : approche moyenne-variance, analyse des portefeuilles par régression, test d'efficience, modèle CAPM - Modèles à facteurs, absence d'opportunité d'arbitrage - APT.
Rappels : espace de probabilités, variables aléatoires, indépendance, conditionnement - Simulation de lois usuelles - Loi gaussienne multidimensionnelle - Théorèmes limites : loi des grands nombres, théorème central limite, delta méthode.
Statistique
Rappels : inférence dans le cadre de l'échantillonnage (estimation, intervalles de confiance et tests statistiques) - Présentation des modèles conditionnels statiques - Modèle linéaire : estimation, tests, prévision, modèle linéaire multivarié - Maximum de vraisemblance et applications.
Finance
Analyse statistique des rendements : rendement d'un portefeuille, performance de Sharpe - Statistique des choix de portefeuilles : approche moyenne-variance, analyse des portefeuilles par régression, test d'efficience, modèle CAPM - Modèles à facteurs, absence d'opportunité d'arbitrage - APT.
Description des modalités de validation
Prévisions d'ouverture
| Groupe | Semestre | Modalité | État d'ouverture | Date du premier cours | Lieux | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GFN213 | Probabilités et statistiques pour la finance | 6 | Cours de Jour | - | - | - | - |
Voir les dates et horaires, les lieux d'enseignement et les modes d'inscription sur les sites internet des centres régionaux qui proposent cette formation
