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2024 FRM Exam Part I - Quantitative Analysis / GARP (GLOBAL ASSOCIATION OF RISK PROFESSIONALS) (2024)
Titre : 2024 FRM Exam Part I - Quantitative Analysis Type de document : Livre Editeur : GARP (GLOBAL ASSOCIATION OF RISK PROFESSIONALS) Année de publication : 2024 Importance : 284p. ISBN/ISSN/EAN : 978-0-13-832449-0 Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Management
MANUEL ; ANALYSE QUANTITATIVE ; PREVISION ; PROBABILITES ; RISQUE FINANCIER ; STATISTIQUEIndex. décimale : 131.56 RISQUE FINANCIER Résumé : This volume covers fiancial markets and the products traded within them, and includes a range of broad knowledge points such as: - Discrete and continuous probability distributions - Statistical inference and hypothesis testing - Linear regression with single and mulltiple regressors - Time series analysis and forecasting - Machine learning methods and prediction. As the world's leading designation for financial risk management, the FRM assesses your ability to measure and manage risk by testing against a global professional standard. The FRM Exam Part I books present the material for the 2024 FRM curriculum and provide a framework for your studies as you prepare to take the Exam. Permalink : https://cataloguelibrary.neoma-bs.fr/index.php?lvl=notice_display&id=598400 Exemplaires(4)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité J7341 131.56 FRM Livre Library Campus de Rouen Salle de lecture Disponible J4103 131.56 FRM Livre Library Campus de Rouen Salle de lecture Disponible J7342 131.56 FRM Livre Library Campus de Rouen Salle de lecture Disponible J7354 131.56 FRM Livre Library Campus de Rouen Salle de lecture Disponible Analyse Quantitative des Indicateurs Macroéconomiques et de Leur Impact sur les Mouvements Boursiers / Ilya DYAGLEV / 2024
Titre : Analyse Quantitative des Indicateurs Macroéconomiques et de Leur Impact sur les Mouvements Boursiers Type de document : Mémoire Auteurs : Ilya DYAGLEV, Auteur Année de publication : 2024 Importance : 56 p. Note générale : Pour accéder aux fichiers PDF, merci de vous identifier sur le catalogue avec votre compte Office 365 via le bouton CONNEXION en haut de page Langues : Français (fre) Mots-clés : Management
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ; MACROECONOMIE ; ETATS-UNIS D'AMERIQUE ; ANALYSE DES DONNEES ; INVESTISSEMENTRésumé : Cette thèse s'attache à déchiffrer la corrélation entre les indicateurs macroéconomiques et les fluctuations du marché boursier des États-Unis en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique (ML). La recherche a exploré la capacité du ML à améliorer la prévision des tendances du marché et à évaluer quelles techniques sont les plus précises pour ces prévisions. Après une revue de la littérature sur la relation entre les variables économiques et le marché boursier, ainsi qu'une analyse des lacunes de recherche existantes, trois questions de recherche ont été formulées. Une méthodologie robuste a été établie pour collecter et traiter les données, suivie par l'application et l'évaluation de plusieurs modèles ML. La régression linéaire et les modèles ARIMA ont montré des performances supérieures, tandis que les méthodes Random Forest et les réseaux de neurones ont présenté des limites dans leurs prédictions. En conclusion, les techniques ML traditionnelles, malgré leur simplicité relative, se sont avérées plus fiables pour prédire les mouvements du marché boursier, soulignant l'importance d'une sélection de modèles judicieuse. Programme : Cesem Permalink : https://cataloguelibrary.neoma-bs.fr/index.php?lvl=notice_display&id=604744 Optimizing Energy Consumption and Water Management in small localities through Data Collection and AI Processing / Emmanuel ROCHET / 2024
Titre : Optimizing Energy Consumption and Water Management in small localities through Data Collection and AI Processing Type de document : Mémoire Auteurs : Emmanuel ROCHET, Auteur Année de publication : 2024 Importance : 57 p. Note générale : Pour accéder aux fichiers PDF, merci de vous identifier sur le catalogue avec votre compte Office 365 via le bouton CONNEXION en haut de page Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Management
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ; ANALYSE DES DONNEES ; ECOLOGIE ; MINORITE ; TECHNOLOGIERésumé : The report explores the potential of AI and data analytics to enhance energy and water efficiency in small communities. It identifies critical challenges such as the lack of resources and expertise in these areas and proposes innovative solutions including scalable AI technologies and educational programs to improve AI literacy. The document also highlights the importance of empirical research, stakeholder engagement, and the development of sustainable AI models that consider environmental impacts. The conclusion emphasizes the need for a balanced approach that incorporates technological innovation, ecological responsibility, and community involvement to achieve sustainability goals in energy and water management. Programme : Tema Permalink : https://cataloguelibrary.neoma-bs.fr/index.php?lvl=notice_display&id=602271 Volatilité du marché influencée par le sentiment des investisseurs : Analyse des différents bias en finance comportementale et leur impact sur les investissements. / Giulia BUZZETTI / 2024
Titre : Volatilité du marché influencée par le sentiment des investisseurs : Analyse des différents bias en finance comportementale et leur impact sur les investissements. Type de document : Mémoire Auteurs : Giulia BUZZETTI, Auteur Année de publication : 2024 Importance : 58 p. Note générale : Pour accéder aux fichiers PDF, merci de vous identifier sur le catalogue avec votre compte Office 365 via le bouton CONNEXION en haut de page Langues : Français (fre) Mots-clés : Management
RISQUE DE MARCHE ; FINANCE COMPORTEMENTALE ; ANALYSE QUANTITATIVE ; MARCHE FINANCIER ; STRATEGIERésumé : Cet article vise à étudier l'impact des biais comportementaux sur la volatilité des marchés financiers, en analysant en particulier le rôle du sentiment des investisseurs et de ses manifestations irrationnelles. En utilisant une méthodologie qui combine un examen critique de la littérature sur la finance comportementale et une analyse empirique spécifiquement liée à une enquête, l'auteur explore comment des biais spécifiques, tels que l'aversion aux pertes et l'effet de disposition, influencent les décisions d'investissement, contribuant ainsi à une dynamique de marché volatile souvent imprévisible. En utilisant des outils de mesure quantitatifs tels que l'indice de volatilité et le ratio put/call, la thèse évalue la capacité prédictive de ces phénomènes psychologiques et comportementaux. Les résultats de ce document mettent en évidence des déviations significatives de la rationalité économique, défaisant l'hypothèse des marchés efficients et révélant un marché profondément influencé non seulement par des données irrationnelles mais aussi par des décisions qui ne sont pas entièrement rationnelles. La contribution de cette recherche enrichit le domaine de la finance comportementale, fournissant de nouvelles perspectives sur l'imbrication complexe des otions humaines et des mécanismes économiques dans les marchés financiers. Programme : Cesem Permalink : https://cataloguelibrary.neoma-bs.fr/index.php?lvl=notice_display&id=604740 2023 FRM Exam Part I - Quantitative Analysis / GARP (GLOBAL ASSOCIATION OF RISK PROFESSIONALS) (2023)
Titre : 2023 FRM Exam Part I - Quantitative Analysis Type de document : Livre Editeur : GARP (GLOBAL ASSOCIATION OF RISK PROFESSIONALS) Année de publication : 2023 Importance : 245 p. Accompagnement : E-books disponibles dans la salle de lecture de la Library - Campus de Rouen ISBN/ISSN/EAN : 978-0-13-805237-9 Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Management
ANALYSE QUANTITATIVE ; MANUEL ; PREVISION ; PROBABILITES ; RISQUE FINANCIER ; STATISTIQUEIndex. décimale : 131.56 RISQUE FINANCIER Résumé : This volume covers quantitative concepts of risk management, and includes a range of broad knowledge point such as:
- Discrete and continuous probability distributions; - Statistical inference and hypothesis testing; - Linear regression with single and multiple regressors; - Time series analysis and forecasting
As the world's leading designation for financial risk management, the FRM assesses your ability to measure and manage risk by testing against a global professional standard. Newly written specifically for the FRM, this series presents the material for the 2021 FRM curriculum, and provides a framework for your studies as you prepare to take the Exam.Permalink : https://cataloguelibrary.neoma-bs.fr/index.php?lvl=notice_display&id=569084 Exemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité J7195 131.56 FRM Livre Library Campus de Rouen Salle de lecture Disponible J7196 131.56 FRM Livre Library Campus de Rouen Salle de lecture Disponible J7206 131.56 FRM Livre Library Campus de Rouen Salle de lecture Disponible Data analysis and cultural products: the end of the cultural creation ? / Edgar BRIERRE-BATTAIS / 2023
PermalinkA quantitative analysis of the transition from a web catalogue to an online marketplace / Sergio Andres RODRIGUEZ COTE / 2023
Permalink2022 FRM Exam Part I - Quantitative Analysis / GARP (GLOBAL ASSOCIATION OF RISK PROFESSIONALS) (2022)
PermalinkAttention crisis, over-solicitation: how can companies still capture the consumer? / Abigail CHAUDIER / 2022
PermalinkCan movie production, supported by big data, reflect a globalized society? A qualitative analysis of Netflix production process / Charles SIMON / 2022
PermalinkPermalinkHow do music streaming platforms use Data Analytics to shape musical taste of consumers? / Inés KOLLI / 2022
PermalinkRévolution de la donnée / Paris : Pearson (2022)
PermalinkPermalinkWhat is the impact of data analysis on performance and decision-making in Formula 1? / Gabriel RUFF / 2022
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