@RISK (F-ris-00)
     

Apprendre à conduire des analyses du risque fiables pour une large gamme d'applications avec @RISK.

Informations Public : Toute personne souhaitant s'initier à ce puissant logiciel de simulation ou désirant remettre à jour ses connaissances et découvrir les derniers outils d'analyse Pré-requis : Connaissance de l'environnement Windows et d'Excel Méthode : Le cours privilégie l'expérience pratique par construction de la majorité des modèles depuis une feuille blanche. Cette méthode facilite l'apprentissage et l'utilisation pratique du logiciel. Intervenant : Dr. Michael Rees. Directeur de la formation et du conseil chez Palisade, Michael a 15 ans d'expériences en tant que consultant en stratégie, analyste financier et consultant indépendant. Docteur en mathématiques, il est diplômé d'Oxford et de l'Insead. Il est l'auteur de "Financial Modelling in Practice", John Wiley & Sons, 2008.		Durée : 2 jour(s) Prochaine(s) session(s) : Lieu Du Au Paris 05/04/2012 06/04/2012 Paris 15/11/2012 16/11/2012 Frais d'inscription : - Inter-entreprises : Prix unitaire par stagiaire(s) inscrit(s) 1 inscrit 2 inscrits 3 inscrits et + 1000€ HT 850€ HT 700€ HT - Intra-entreprise : Nous consulter
Programme - Jour 1 : Principes fondamentaux de @RISK Matinée Introduction à l'analyse du risque Les avantages et le but Rapide révision des principaux termes statistiques Exercice pratique : le coût budgétaire Introduction à la modélisation probabiliste du risque Exercice utilisant les distributions triangulaires Affichage d'un modèle @RISK Fonctions RiskStatic et Swap de @RISK Exécution d'une simulation, visualisation et interprétation des résultats Répétition d'une simulation, méthodes de génération de nombres aléatoires et nombre d'itérations nécessaires Exercice pratique : l'atténuation des risques Utilisation de plusieurs simulations Utilisation des fonctions statistiques de @RISK pour les entrées et sorties du modèle Après-midi Exercice pratique : modélisation de scénarios Utilisation d'une distribution discrète Comparaison avec des simulations multiples Exercice pratique : risques exceptionnels / enregistrement des risques / modèles fréquence-sévérité Utilisation de la distribution binomiale Utilisation de la distribution de Poisson et de distributions composées (aperçu) Applications connexes (pétrole et gaz, prévision de ventes) Exemple de modélisation de la dépendance (incluant les simulations multiples) Fonctions avancées Rapports Excel Données de simulation Travailler avec des graphiques @RISK -Jour 2: Construire des modèles robustes avec @RISK Matinée Sélection et utilisation de distributions continues pour modéliser l'incertitude Les distributions triangulaires et PERT Les distributions normale et log-normale Autres méthodes paramétriques Exercice pratique : les flux de trésorerie, les séries chronologiques et les modélisations avancées Flux de trésorerie et modélisation de séries temporelles (incluant des extensions pertinentes telles que les processus de retour à la moyenne, les processus de crash, les chaînes de Markov) Evaluer la flexibilité et les options réelles Extensions aux modèles d'enregistrement des coûts et des risques Travailler avec des données Ajustement de distribution avec BestFit Méthodes de ré-échantillonnage Exercice pratique : modélisation du temps d'apparition d'un événement Introduction à d'autres distributions (géométrique, exponentielle, Weibull, ...) Après-midi Modélisation de la dépendance et de la corrélation Comparaison de la dépendance paramétrique avec l'échantillonnage corrélé (signification, avantages et inconvénients) Mesure des coefficients de corrélation Cohérence des matrices de corrélation Exercice pratique : Implémenter la corrélation Dans la modélisation des coûts Dans les modèles de séries chronologiques Les notions avancées du rapport des résultats Graphe Tornado et nuages de points : création et interprétation (incluant les erreurs courantes) Outils d'audit du modèle Thèmes avancés et exemples (en fonction des demandes) Examen de modèles pré-construits (par exemple pétrole et gaz, environnement, tarification, assurance, optimisation, ...) Utilisation d'autres outils d'analyse de sensibilité, des macros, des autres fonctions et caractéristiques, ...