Modèles de prévision (régressions)

Objectifs

Comprendre les principes des modèles de régression pour la prévision
Appliquer les techniques de régression linéaire et multiple sur des données financières
Évaluer la qualité des modèles prédictifs
Utiliser les régressions pour anticiper les tendances économiques

Participants

Analystes financiers, data analysts, toute personne impliquée dans la modélisation statistique

Pré-requis

Connaissances de base en statistiques et analyse de données

Programme

Introduire les concepts fondamentaux des régressions linéaires
Préparer les données pour la modélisation statistique
Estimer un modèle de régression simple
Réaliser une régression multiple et interpréter les coefficients
Évaluer la qualité d’ajustement du modèle (R², tests statistiques)
Diagnostiquer les problèmes courants (multicolinéarité, autocorrélation)
Valider le modèle avec des données tests
Utiliser les modèles pour faire des prévisions
Intégrer les variables explicatives pertinentes
Appliquer les modèles de régression dans un contexte financier
Automatiser la création et l’analyse des modèles avec des outils logiciels
Présenter les résultats de manière claire et pédagogique
Actualiser les modèles selon l’évolution des données

Exercices pratiques

Estimer un modèle de régression simple sur un jeu de données financier
Interpréter les résultats d’une régression multiple
Valider un modèle prédictif avec des données tests
Utiliser un modèle pour prévoir une variable économique

Aptibox

Modèles types de régressions en finance
Guide d’interprétation des coefficients
Checklist pour la validation des modèles
Exemple d’application pratique annotée

Référence

DAR10

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
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