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Modèles de prévision (régressions)

Objectifs

  • Comprendre les modèles de régression pour la prévision financière.
  • Appliquer la régression linéaire et multiple sur des données économiques.
  • Évaluer la qualité des modèles pour fiabilité des prévisions.

Participants

  • Analystes financiers, data analysts et profils en modélisation statistique.

Pré-requis

  • Notions de base en statistiques et en analyse de données.

Programme

  • Introduire les concepts fondamentaux de la régression linéaire.
  • Préparer les données pour garantir une modélisation fiable.
  • Construire un modèle de régression simple sur un jeu de données.
  • Réaliser une régression multiple et analyser les coefficients.
  • Évaluer la qualité du modèle avec les indicateurs statistiques.
  • Identifier les problèmes comme la multicolinéarité et l’autocorrélation.
  • Tester la robustesse du modèle avec des données de validation.
  • Utiliser les modèles pour effectuer des prévisions financières.
  • Sélectionner les variables explicatives les plus pertinentes.
  • Adapter les modèles selon les évolutions des données.

Exercices pratiques

  • Construire un modèle de régression simple sur un cas financier.
  • Interpréter les résultats d’une régression multiple.
  • Utiliser un modèle pour réaliser une prévision économique.

Aptibox

  • Modèles de régression appliqués à la finance.
  • Guide d’interprétation des coefficients statistiques.
  • Checklist de validation des modèles prédictifs.
Référence
DAR10
Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
Suivi

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