M ÉTHODES S TATISTIQUES EN F INANCE
Pierre Clauss

Février - mars 2010 IGR - Master 1 Finance

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O BJECTIF DE L’ ENSEIGNEMENT
Ce cours de 15h est composé de 5 sessions de 3h dont 2 sessions de cours magistral et 3 sessions d’atelier sur un projet en groupe. Ce cours de Méthodes Statistiques en Finance a pour double objectif de dépasser la méthode des Moindres Carrés Ordinaires pour l’estimation des modèles de régression linéaire simple en familiarisant l’étudiant avec d’autres approches et notamment celle du maximum de vraisemblance ; ainsi que de découvrir la régression logistique, largement utilisée en Finance dans le cadre du credit scoring par exemple. Ce cours permettra d’approfondir les techniques de modélisation statistique étudiées en Licence et d’acquérir des réflexes importants en statistiques dans la perspective des cours de Master 2 Finance. Des applications seront en outre proposées sur des données réelles à l’aide du logiciel Excel.

TABLE DES MATIÈRES
I NTRODUCTION 1 É LÉMENTS DE THÉORIE FINANCIÈRE 1.1 CAPM . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Modèle . . . . . . . . . . . . 1.1.2 Portefeuille de marché . . . . 1.1.3 Présence d’alpha . . . . . . . 1.2 Credit scoring . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Définition du risque de crédit . 1.2.2 Notation des agences . . . . . 1.2.3 Scoring des émetteurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 5 5 5 6 6 7 7 7 9 10 10 11 11 13 13 15 16 17 19 20 20 20 23 24 24 25 25 27

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R ÉGRESSION LINÉAIRE SIMPLE 2.1 Exemple introductif . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2