Simulation Monte-Carlo avec @Risk

Formation Simulation Monte-Carlo avec @Risk - Dynacentrix
Apprendre à conduire des analyses du risque fiables pour une large gamme d'applications avec le logiciel @Risk pour Excel.

DEBUT

20 novembre 2019

FIN

21 novembre 2019

LOCALISATION

Paris   CARTE

Formation Simulation Monte-Carlo avec @Risk

OBJECTIFS

Apprendre à conduire des analyses du risque fiables pour une large gamme d’applications avec le logiciel @Risk pour Excel.

INFORMATIONS SESSIONS

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.

Durée : 2 jours (14 heures)

Référence: F-ris-00

Inter

Intra grandes villes – Nous consulter

Prochaines sessions :

Lieu
Début
Fin
Paris
04/06/2019 05/06/2019
11/09/2019 12/09/2019
20/11/2019 21/11/2019

Frais d’inscription*

1 inscrit
2 inscrits
3 inscrits
1300€ HT
-10%
-15%

*Inter-entreprises : Prix unitaire par stagiaire(s) inscrit(s)

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, …

NOUS CONTACTER

Vous souhaitez plus d'informations concernant la formation Simulation Monte-Carlo avec @Risk ?

Contactez-nous au +33 (0) 1 72 92 05 58
ou envoyez vos demandes inter ou intra en précisant les dates de sessions qui vous intéressent.

Print Friendly, PDF & Email

Dynacentrix

Dynacentrix est un leader Européen dans la formation et la certification Lean Six Sigma à Paris (et province en intra). (Black Belt, Green Belt, Yellow Belt) et méthode Agile. Accrédité Master Black Belt par IASSC. Dynacentrix propose aussi des formations en Machine Learning, formations en Data Mining, formations en Langage R, Formations Python…  Dynacentrix couvre tous les aspects pédagogiques et techniques (Services et logiciels) dans les domaines de l’Excellence Opérationnelle, Data Science / AI et Statistiques.

Dynacentrix Paris

Coordonnées

60 Avenue Charles de Gaulle
92200 Neuilly-sur-Seine
Tél : 01 72 92 05 58

Partager cette page sur :

TOP