Les slides de la troisième partie sont en ligne sur mon blog.
Parmi les cours en ligne, je renverrais aux nombreuses notes de cours de François-Gilles Carpentier, à Brest, ou celles de Rudy Palm à Gembloux. Sur les bases présentées en cours, il y a la base des survivants du Titanic, mais aussi une étude sur le tri des déchets, inspirée de l’INSEE (Insee Premier 684, ici). Sinon, pour accéder aux bases de données, les codes R sont les suivants,
etudiants<-read.table("https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/Etudiants-ville.csv",header=TRUE,sep=";") titanic<-read.table("https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/titanic.csv",header=TRUE,sep=",")
Enfin, les bases de données qui seront utilisées en TD sont les suivantes,
library(Hmisc); culture=spss.get("https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/Culture.sav")
Pour l’analyse de la covariance, on travaille sur les données brutes. L’analyse de Pearson propose de travailler sur les données centrées-réduites. L’analyse de Spearman est basée sur les rangs. Enfin, l’analyse polychorique propose de travailler sur les rangs normalisés. Les quatre transformations sont proposées ci-dessous,
Dans le cas 





Cours de méthodes avancées en gestion de portefeuille. Le but du cours sera de présenter essentiellement l’optimisation de portefeuille sur d’autres mesures de risques que la variance (ou l’écart-type). Nous présenterons ainsi Black & Litterman, mais surtout l’allocation d’actifs sous contraintes de VaR ou de TVaR. Le 1er cours a lieu le 6 janvier, et les
Pour compléter le dernier paragraphe de l’article de l’Argus de l’assurance, sur la comparaison entre la finance et l’assurance
