Acquis d'apprentissage

Ce cours permet aux étudiants d'avoir une compréhension approfondie des mécanismes et caractéristiques inhérents aux marchés financiers. Au terme du cours, ils auront les outils économétriques avancés nécéssaires pour comprendre et réaliser des études empiriques sur des problématiques financières. 

Objectifs

Les objectifs principaux du cours sont les suivants: 

  • Comprendre le processus de formation des prix sur les marchés financiers 
  • Modélisation empirique de données financières
  • Econométrie financière 
  • Application de méthodes de gestion d'actifs 

Contenu

  1. Introduction aux données financières
  2. Moyennes historiques, hypothèse des marchés efficients et modèles factoriels
  3. Écarts-types et faits stylisés
  4. Modélisation de la volatilité : modèles GARCH
  5. Études d'événements
  6. Modélisation des relations à long terme en finance
  7. Finance comportementale et introduction à la modélisation basée sur les agents en finance
  8. Lecture/Réalisation de recherches empiriques en finance

 

Méthodes d'enseignement

Exposé magistral et exercices sur R présentés durant le cours. 

Le cours est principalement axé sur des méthodes avancées en économétrie (financière). Par conséquent, des connaissances préalables du modèle des moindres carrés ordinaires (MCO) sont primordiales (un cours de base d’économétrie donc); ce modèle sera en effet considéré comme connu. Des connaissances des modèles en séries temporelles sont conseillées (ARMA), mais des rappels concernant cette partie seront faits durant le cours.

 

Méthode d'évaluation

Examen écrit à livres fermés basé sur les concepts théoriques vus au cours et l'interprétation/l'analyse de données ou problèmes de la vie réelle (60%)

Travail de groupe à réaliser sur R. Il consiste en une ou plusieurs études de cas sur des apsects empiriques présentés durant le cours. Le travail consiste en des analyses empiriques à réaliser sur R et à présenter de facçon critique dans un rapport écrit soigné. 

L’utilisation des intelligences artificielles lors des épreuves d’évaluation de ce cours est balisée par les règles d’UNamur et devra par conséquent être mentionné lors des travaux évaluatifs rendus. Les étudiants sont invités à être attentifs au caractère général des réponses générées par l’intelligence artificielle qui, très souvent, ne répondent pas entièrement aux questions posées et ne sont pas positionnées dans le cadre du cours.

 

Sources, références et supports éventuels

Brooks, C. (2019). Introductory Econometrics for Finance. Fourth Edition. Cambridge University Press

Campbell, J. Y., Lo, A. W., & MacKinlay, A. C. (1997). The Econometrics of Financial markets. Princeton University Press.

Mishkin, F. S. & Serletis, A. (2011). The Economics of Money, Banking, and Financial Markets. Fourth Canadian Edition. Pearson Canada Education.

Taylor, S. (2005). Asset Price dynamics, Volatility and Prediction. Princeton: Princeton University Press

 

 

Langue d'instruction