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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce cours vous apprend à calculer le rendement d'un portefeuille de titres et à quantifier le risque de marché de ce portefeuille, une compétence importante pour les analystes des marchés financiers dans les banques, les fonds spéculatifs, les compagnies d'assurance et d'autres services financiers et entreprises d'investissement. En utilisant le langage de programmation R avec Microsoft Open R et RStudio, vous utiliserez les deux principaux outils pour calculer le risque de marché des portefeuilles d'actions : La Valeur à Risque (VaR) et l'Expected Shortfall (ES). Vous aurez besoin d'une compréhension de niveau débutant de la programmation R pour réaliser les travaux de ce cours.
Ce module passe en revue l'utilisation de R et de RStudio, la récupération de données à partir de différentes sources de données (FRED à la Federal Reserve Bank of St. Louis et Yahoo!Finance), et le calcul des rendements.
Inclus
5 vidéos3 lectures7 devoirs
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5 vidéos•Total 29 minutes
Introduction•9 minutes
Récupération des données du FRED•7 minutes
Calcul des rendements journaliers•6 minutes
Calcul des rendements à long terme•3 minutes
Un exemple simple•3 minutes
3 lectures•Total 27 minutes
Exercice 1 - Introduction à R et R Studio•20 minutes
Signaler un problème avec le cours•5 minutes
Instructions pour le quiz•2 minutes
7 devoirs•Total 165 minutes
Quiz 1.1•30 minutes
Quiz 1.2•30 minutes
Quiz 1.3•30 minutes
Quiz 1.4•30 minutes
Exercice 2 - Récupération des données de Yahoo!Finance•15 minutes
Exercice 3 - Calcul des rendements journaliers•15 minutes
Exercice 4 - Rendements à plus long terme•15 minutes
Gestion des risques dans le cadre de distributions normales
Module 2•4 heures à terminer
Détails du module
Ce module explique comment calculer la valeur à risque (VaR) et l'espérance de déficit (ES) lorsque les rendements sont normalement distribués.
Inclus
4 vidéos1 lecture8 devoirs
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4 vidéos•Total 32 minutes
Distribution des rendements•7 minutes
Valeur à risque (VaR)•8 minutes
Manque à gagner prévu (ES)•6 minutes
Utiliser la simulation pour estimer la VaR et l'ES•11 minutes
1 lecture•Total 2 minutes
Instructions pour le quiz•2 minutes
8 devoirs•Total 180 minutes
Quiz 2.1•30 minutes
Quiz 2.2•30 minutes
Quiz 2.3•30 minutes
Quiz 2.4•30 minutes
Exercice 5 - Estimation des paramètres de la distribution normale•15 minutes
Exercice 6 - Estimation de la VaR de la distribution normale•15 minutes
Exercice 7 - Estimation de l'ES de la distribution normale•15 minutes
Exercice 8 - Estimation de la VaR et de l'ES par simulation•15 minutes
Gestion des risques dans le cadre de distributions non normales
Module 3•4 heures à terminer
Détails du module
Ce module explique comment tester la normalité des rendements et comment calculer la valeur en risque (VaR) et l'espérance de déficit (ES) lorsque les rendements ne sont pas distribués normalement.
Inclus
4 vidéos1 lecture7 devoirs
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4 vidéos•Total 57 minutes
Distributions non normales•15 minutes
Distribution de Student-t•14 minutes
Modèle de distribution t rééchelonné•15 minutes
VaR et ES pour un horizon de plusieurs jours•13 minutes
1 lecture•Total 2 minutes
Instructions pour le quiz•2 minutes
7 devoirs•Total 165 minutes
Quiz 3.1•30 minutes
Quiz 3.2•30 minutes
Quiz 3.3•30 minutes
Quiz 3.4•30 minutes
Exercice 9 - Skewness, Kurtosis, Test de normalité de Jarque-Bera•15 minutes
Exercice 10 - Estimation des paramètres de la distribution t de Student échelonnée•15 minutes
Exercice 11 - Estimation de la VaR et de l'ES à un horizon de 10 jours•15 minutes
Gestion des risques dans le cadre d'un regroupement de volatilités
Module 4•4 heures à terminer
Détails du module
Ce module explique comment tester la présence d'un regroupement de volatilité et comment calculer la valeur en risque (VaR) et le déficit attendu (ES) lorsque les rendements présentent un regroupement de volatilité.
Inclus
9 vidéos2 lectures6 devoirs
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9 vidéos•Total 74 minutes
Distribution future et distribution historique•13 minutes
Exercice 12 - Corrélation sérielle, regroupement de volatilités, GARCH•15 minutes
Exercice 13 - VaR et ES pour GARCH bootstrap•15 minutes
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Évaluations de l’enseignant
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L'université Duke compte environ 13 000 étudiants de premier et deuxième cycles et un corps professoral de classe mondiale qui contribue à repousser les frontières de la connaissance. L'université s'est fermement engagée à appliquer les connaissances au service de la société, tant à proximité de son campus de Caroline du Nord que dans le monde entier.
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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Larry W.
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Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.3
257 avis
5 stars
64,98 %
4 stars
20,23 %
3 stars
4,28 %
2 stars
2,72 %
1 star
7,78 %
Affichage de 3 sur 257
G
GP
4·
Révisé le 5 avr. 2021
good course, I would have gone deeper in the last part, about GARCH modelling
A
AC
5·
Révisé le 15 nov. 2024
Exercises and quizzes should be updated to be compatible with later versions of R.
L
LM
5·
Révisé le 17 oct. 2023
Very useful course that sharpened my understanding of Risk Management. More detailed notes would be more helpful in the future, otherwise this course is amazing.
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