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Économétrie & prévision

5 jours ENE/ECP
Niveau
Perfectionnement
Public
  • Cette formation cible les ingénieurs, économistes et financiers de tous secteurs d'activité.
Finalité
  • Cette formation permet d'utiliser des outils économétriques en vue d'effectuer des recherches de corrélations, des ajustements entre séries physiques ou économiques et réaliser des prévisions ou simulations.
  • Elle est plus particulièrement adaptée à la modélisation et aux prévisions de la demande d’énergie ainsi qu’à la modélisation des marchés énergétiques.
Objectifs
  • À l'issue de la formation, les participants seront en mesure de :
  • utiliser les principales techniques économétriques,
  • réaliser une estimation économétrique,
  • effectuer des prévisions, en particulier dans le domaine de l'énergie,
  • construire des modèles d'analyse des marchés financiers.
Pré-requis
  • Connaissances de base des statistiques et d’Excel.
Les + pédagogiques
  • Applications réalisées sur ordinateur (tests statistiques, développement de modèles économétriques, prévisions, simulations, mise en évidence de relations de cointégration et de causalité, etc.) à partir des logiciels Excel et Eviews.

BASES STATISTIQUES 0.5 jour
  • Statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type, etc.), indices (Laspeyres, Paasche, Divisia).
  • Tests statistiques (normalité, student, Fisher).
  • Application : données sur l’énergie (quantités, prix).
MODÈLES DE RÉGRESSION LINÉAIRE & PRÉVISION 1.5 jours
  • Modèles de régression linéaire simple et multiple, méthode des moindres carrés ordinaires, R2.
  • Application : modèle de demande énergétique.
  • Tests statistiques de validation des modèles économétriques : auto-corrélation (Durbin-Watson, multiplicateur de Lagrange), hétéroscédasticité (White et Breusch-Pagan), multi-colinéarité (BKW).
  • Tests de détection des changements structurels dans un modèle de régression linéaire (Chow, Brown-Durbin et Evans).
  • Application : analyse de l’arbitrage entre le pétrole, le gaz et l’électricité.
  • Prévision à partir d’un modèle économétrique (propriétés des estimateurs, intervalle de prédiction).
  • Application : prévisions à partir du modèle de demande énergétique.
ANALYSE DES SÉRIES TEMPORELLES & PRÉVISION 1 jour
  • Modèle à partir de séries temporelles.
  • Méthodes de lissage pour des prévisions de court terme : techniques d’extrapolation (moyenne mobile, décomposition saisonnière avec constante).
  • Application : séries mensuelles de demande d’énergie (avec saisonnalité), prévision sur un an.
  • Modèles autorégressifs ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), tests évaluant les processus stochastiques (nombre de retards, stationnarité).
  • Application : simulations à partir de modèles ARIMA.
RELATION ENTRE SÉRIES TEMPORELLES : COINTÉGRATION & CAUSALITÉ 1 jour
  • Introduction aux techniques de cointégration : test de racine unité (Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS), modèle d’Engle et Granger, équilibre de long terme, modèle de correction d’erreur (Error Correction Model : ECM).
  • Test de causalité.
  • Application : techniques de cointégration sur les marchés pétroliers et gaziers.
  • Cointégration avec relations multiples : test de Johanson (max. eigenvalue et test Trace) sur un modèle VAR (Vectorial AutoRegressive).
  • Application : modélisation de l’équilibre entre les prix sur plusieurs places de marchés.
  • Changements structurels d’un modèle de cointégration : dynamique de court terme et de long terme (test de Perron et test de Gregory et Hansen).
CHANGEMENTS DE VOLATILITÉ SUR LES MARCHÉS ÉNERGÉTIQUES 1 jour
  • Modèles ARCH (AutoRegressive Conditional Heteroscedastic).
  • Application : modélisation des changements de volatilité sur la dynamique de court-terme, ainsi que sur l’équilibre de long-terme, sur les marchés pétroliers et gaziers.
Calendrier des formations 2017
Langue Dates Lieu Prix Inscription
09 - 13 Oct Rueil 3 260 € En ligne Par email
20 - 24 Nov Rueil 3 260 € En ligne Par email