PRJ-R032  Modélisation et simulation des risques dans Excel avec @Risk pour Excel. Durée: 2 jours

• Introduction à l’analyse des risques
• Exemple de modèle: Budgétisation des coûts et planification des imprévus
  
• Discussion sur les possibilités de modélisation des risques
  
• Introduction aux distributions
  
• Analyse des risques utilisant les distributions triangulaires
  
• Lancer et répéter des simulations
  
• Interpréter les résultats de la simulation Utiliser la distribution PERT
•  Utiliser les statistiques de @Risk
  
• Outils d’évaluation des modèles

• Utilisation de la distribution binomiale
• Extensions du modèle
  
• Méthode d’échantillonnage et nombre d’itérations
•  Méthodes paramétriques alternatives
  
• Les distributions Normal et LogNormal
  
• Ajustement de distribution avec BestFit
  
• La distribution « Discrete »
  
• Utilisation de simulations multiples
  
• Analyse de sensibilité
  
• Modélisation d’ interdépendance et de corrélation

Cas 1: Analyse de risque sur un modèle existant.
• 1.1) Définition des variables aléatoires
  
• 1.2) Simulation
  
• 1.3) Interprétation des résultats : Statistiques détaillées, sensibilité.
  
Cas 2: Construction d’un modèle en vue d’une analyse de risque

2.1) Modélisation de la variabilité d’une entrée :

• Ajustement à partir de données historiques : (PIB, Cours d’une monnaie, d’un indice)
• Passage d’un indice journalier à un indice mensuel et annuel.
  
• Modélisation par définition de tranches avec les fonctions Uniform et Alea()

2.2) Modélisation d’un événement rare et à fort impact (Crash boursier, accident de croissance,…)
2.3) Calcul du coefficient de corrélation entre 2 variables d’entrée et modélisation dans @Risk.

2.4) Simulation avec et sans corrélation.
2.5) Interprétation des graphiques de sensibilité.

2.6) Paramétrage du modèle : Fonction SimTable.

2.7) Affichage superposé de courbes multiples.

2.8) Génération d’un rapport.

2.9) Analyse de scénario