Analyse statistique pour la gestion bancaire et financière - Applications avec R

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Résumé

Cet ouvrage introduit des méthodes de statistiques descriptives et de modélisation pour décrire et représenter au mieux te comportement des variables à partir de séries d'observations. Ces méthodes sont illustrées par des applications dans le domaine de la gestion financière, complétées par l'utilisation du logiciel R libre et facile d'accès. Les auteurs mettent l'accent sur des applications financières concrètes, notamment au travers de la base de données Bankscope qui fournit des informations détaillées sur les banques du monde entier.
Des extractions de cette base sont faites pour illustrer directement le cours et des tableaux complets de variables financières sont fournis en complément de l'ouvrage. Des applications financières plus complètes sont traitées en fin de chaque chapitre. L'atout principal de cet ouvrage est de faire une analyse de la situation financière des banques européennes durant la période récente (2005-2010) et par conséquent de voir l'évolution de la crise de 2008.
L'utilisation pratique des outils statistiques est rendue plus opérationnelle grâce à l'utilisation du logiciel R dont les codes ainsi que la mise en oeuvre des programmes sont fournis dans toutes les applications au cours et dans les exercices. Cet ouvrage intéressera les étudiants de premier cycle universitaire (Economie-Gestion, Sciences économiques, Finance, AES), les étudiants en formation professionnelle (BTS, DUT, Ecoles de commerce dans le domaine bancaire et financier), les candidats aux concours de la fonction publique et de l'enseignement (CAPES, CAPET, agrégation), ainsi que tes étudiants de deuxième cycle en Sciences économiques ou en première année d'ingénierie financière (réactivation des connaissances en statistiques avec R appliquées à la finance).
Il intéressera également les professionnels qui utilisent des données chiffrées dans leur quotidien en faisant appel à des analyses ou à des enquêtes (cadres des banques ou institutions financières, ainsi que professions libérales).

Sommaire

  • INTRODUCTION A L'ANALYSE STATISTIQUE : M2THODES ET PRINCIPES
    • Définitions générales
    • Tableau statistique et représentations graphiques
    • Les indices
    • Exercices d'applications avec R
  • CARATERISTIQUES D'UNE DISTRIBUTION STATISTIQUE
    • Caractéristiques de valeur centrale
    • Caractéristiques de dispersion
    • Les caractéristiques de forme
    • La concentration
    • Exercices d'application avec R
  • LES DISTRIBUTIONS STATISTIQUES A DEUX DIMENSIONS
    • Présentation des tableaux statistiques
    • Lois marginales et lois conditionnelles
    • Caractéristiques des distributions à deux dimensions
  • L'ANALYSE DE LA REGRESSION
    • La méthode des moindres carrés ordinaires
    • Décomposition de la variation
    • Mesures de l'intensité de la régression

Caractéristiques

  • Date de parution
    04/07/2013
  • Editeur
  • Collection
  • ISBN
    978-2-8041-8148-2
  • EAN
    9782804181482
  • Présentation
    Broché
  • Nb. de pages
    241 pages
  • Poids
    0.444 Kg
  • Dimensions
    17,4 cm × 24,0 cm × 1,3 cm

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À propos des auteurs

Virginie Terraza, est assistant-professeur à la CREA de l'Université du Luxembourg et chercheur associé au LAMETA de l'Université Montpellier I. Elle est titulaire d'un doctorat en sciences économiques de l'Université de Paris Panthéon-Assas et enseigne la statistique, l'économétrie financière et la gestion de portefeuille et des risques. Ses recherches s'inscrivent dans le domaine de l'économétrie, appliquée aux systèmes et produits financiers.
Ses thèmes de recherche sont les déterminants de la performance des firmes bancaires, l'analyse de nouvelles classifications de fonds d'investissement et la construction d'indices financiers. Carole Toque est Docteur en statistiques de Telecom Paris Tech. Elle poursuit ses travaux en recherche appliquée à l'Université du Luxembourg, puis chez Syrokko, jeune entreprise innovante en datamining où elle est consultante.
Sa recherche porte principalement sur la prévision des séries temporelles et l'analyse de données symboliques. Elle enseigne les mathématiques financières, les statistiques, le datamining et les bases de données, à l'Université du Luxembourg, à Paris-Dauphine et au pôle universitaire de Paris-La Défense.

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