Portfolio Management
- Code de l'UE ELFIM400
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Horaire
30Quadri 2
- Crédits ECTS 5
- Langue
- Professeur Béreau Sophie
Au terme de ce cours, l'étudiant sera capable de :
- mobiliser les outils théoriques nécessaires pour :
(i) analyser et prédire les rendements d'actions,
(ii) construire un portefeuille d'actions à partir des rendements observés des titres individuels selon les approches standards (Markowitz, Risk budgeting),
- utiliser le logiciel R pour :
(i) construire des portefeuilles à partir de données réelles de rendements d'actions,
(ii) caractériser les rendements des titres/des portefeuilles à l'aide d'indicateurs statistiques (e.g. moyenne, variance, covariances/corrélation) et via l'estimation de modèles de références au moyen d'outils économétriques appropriés (e.g. estimation du beta des titres via l'estimation du modèle CAPM sur données réelles, etc.)
L'objectif du cours est triple :
Le cours sera articulé autour des chapitres suivants :
En parallèle, des sessions de programmation sous R seront organisées :
Cours magistraux et séances en salle machine pour les séances de programmation sous R.
Examen écrit, à livre fermé comprenant une partie théorique et une partie pratique sur R.
Travail de groupe sous R comptant pour une partie de la note finale et évalué sur base d'un rapport écrit présenté à l'oral lors d'une séance collective.
Slides
Formation | Programme d’études | Bloc | Crédits | Obligatoire |
---|---|---|---|---|
Master 120 en sciences de gestion, à finalité spécialisée en Business Analysis & Integration | Standard | 0 | 5 | |
Master 120 en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en data science | Standard | 0 | 5 | |
Master 60 en sciences de gestion | Standard | 0 | 5 | |
Master 120 en sciences de gestion, à finalité didactique | Standard | 0 | 5 | |
Master 120 en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en Analytics & Digital Business | Standard | 0 | 5 | |
Master 120 en sciences de gestion, à finalité spécialisée en Business Analysis & Integration | Standard | 1 | 5 | |
Master 120 en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en data science | Standard | 1 | 5 | |
Master 60 en sciences de gestion | Standard | 1 | 5 | |
Master 120 en sciences de gestion, à finalité didactique | Standard | 1 | 5 | |
Master 120 en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en Analytics & Digital Business | Standard | 1 | 5 | |
Master 120 en sciences de gestion, à finalité didactique | Standard | 2 | 5 |