Des modèles quantitatifs utiles vous aident à prendre des décisions éclairées dans des situations où les facteurs affectant votre décision sont clairs, ainsi que dans des situations où certains facteurs importants ne sont pas clairs du tout. Dans ce cours, vous apprendrez à créer des modèles quantitatifs qui reflètent des réalités complexes et à inclure dans votre modèle des éléments de risque et d'incertitude. Vous apprendrez également les méthodes de création de modèles prédictifs permettant d'identifier les choix optimaux, et comment ces choix évoluent en fonction des changements dans les hypothèses du modèle. Vous apprendrez également les bases de la mesure et de la gestion du risque. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de construire vos propres modèles avec vos propres données, de sorte que vous pourrez commencer à prendre des décisions fondées sur des données. Vous serez également préparé pour le cours suivant de la Specializations.
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Modélisation des risques et des réalités
Ce cours fait partie de Spécialisation Modélisation commerciale et financière
Instructeurs : Sergei Savin
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Inclus avec
(2,198 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation
- Catégorie : Risque
- Catégorie : Microsoft Excel
- Catégorie : Simulation
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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce module est conçu pour vous apprendre à analyser des contextes présentant de faibles niveaux d'incertitude et à identifier les meilleures décisions dans ces contextes. Vous explorerez la boîte à outils d'optimisation, apprendrez à construire un modèle algébrique à l'aide d'un exemple publicitaire, à convertir le modèle algébrique en un modèle de feuille de calcul, à travailler avec Solver pour découvrir la meilleure décision possible, et examinerez un exemple qui introduit une représentation simple du risque dans le modèle. À la fin de ce module, vous serez en mesure de construire un modèle d'optimisation, d'utiliser Solver pour découvrir la décision optimale sur la base de vos données et de commencer à ajuster votre modèle pour tenir compte d'éléments de risque simples. Ces compétences vous permettront de traiter des modèles de grande taille tant que l'incertitude réelle des valeurs d'entrée n'est pas trop élevée.
Inclus
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Que faire si l'incertitude est la caractéristique principale de la situation que vous essayez de modéliser ? Dans ce module, vous apprendrez à créer des modèles pour des situations comportant un grand nombre de variables. Vous examinerez les paramètres d'incertitude élevée, les distributions de probabilité et le risque, les scénarios courants pour les variables aléatoires multiples, la manière d'intégrer la réduction du risque, la manière de calculer et d'interpréter les valeurs de corrélation, et la manière d'utiliser les scénarios pour l'optimisation, y compris l'analyse de sensibilité et la frontière efficiente. À la fin de ce module, vous serez en mesure d'identifier et d'utiliser des modèles courants d'incertitude future pour élaborer des scénarios qui vous aideront à optimiser vos décisions commerciales en présence de variables multiples et d'un degré de risque élevé.
Inclus
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Lorsque nous prenons des décisions commerciales, nous nous tournons souvent vers le passé pour faire des prédictions pour l'avenir. Dans ce module, vous examinerez les distributions de variables aléatoires couramment utilisées pour modéliser l'avenir et faire des prédictions. Vous apprendrez à créer des visualisations de données significatives dans Excel, à choisir la bonne distribution pour vos données, à explorer les différences entre les distributions discrètes et les distributions continues, et à tester votre choix de modèle et votre hypothèse pour vérifier la qualité de l'ajustement. À la fin de ce module, vous serez en mesure de représenter vos données à l'aide de graphiques, de choisir le meilleur modèle de distribution pour vos données et de tester votre modèle et votre hypothèse pour voir s'ils correspondent le mieux à vos données.
Inclus
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Ce module est conçu pour vous aider à utiliser des simulations afin de pouvoir comparer différentes alternatives lorsque des distributions continues sont utilisées pour décrire l'incertitude. Grâce à un examen approfondi de la boîte à outils de simulation, vous apprendrez à prendre des décisions dans des contextes d'incertitude élevée où les entrées aléatoires sont décrites par des distributions de probabilité continues. Vous apprendrez également à exécuter un modèle de simulation, à analyser les résultats de la simulation et à comparer les décisions alternatives pour choisir la solution la plus optimale. À la fin de ce module, vous serez en mesure de prendre des décisions et de gérer les risques à l'aide de la simulation et, plus généralement, de prendre des décisions commerciales fructueuses dans un monde des affaires de plus en plus complexe et en évolution rapide.
Inclus
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Instructeurs
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