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Analyse des investissement > sem 2: Organiser, visualiser et décrire les données > Flashcards

sem 2: Organiser, visualiser et décrire les données Flashcards

1
Q

nomme les différentes échelles

A

nominale
ordinale
d’intervalle
de rapport (ratio)

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1
Q

décrit échelle nominale

A

classification selon catégories (categorical), sans rang (faible)
qualitatif
absence d’ordre
permet de comparer la taille des catégories

ex: secteur d’activités des entreprises, classement des fonds selon leur stratégie d’investissement

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2
Q

décrit échelle ordinale

A

-classification selon des catégories (categorical) hiérarchisées
-qualitatif
-présence d’ordre

ex: classement selon cote de crédit (A, B, C)

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3
Q

décrit échelle d’intervalle

A

-permet de calculer les écarts entre les données et les comparer
-quantitatif
-unité de mesure arbitraire, mais constante
-permet additions et soustractions

ex: température, aversion au risque d’un individu

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4
Q

décrit échelle de rapport/ratio

A

-permet de calculer le lien de proportionnalité entre 2 valeurs
-possède un zéro absolu; absence totale de la mesure
-quantitatif

ex: argent, rendement, échéance

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5
Q

décrit les données transversales (cross-sectional data)

A

observation de plusieurs variables individuelles captés à un point spécifique dans le temps

ex: données de plusieurs entreprise le 6 juin

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6
Q

décrit les séries temporelles (time series data)

A

observation d’une seule variation sur différentes périodes

ex: les rendement mensuels d’un indice boursier

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7
Q

décrit la distribution de fréquences

A

répartition des données en intervalles par ordre de grandeur

contient fréquence absolue

facilite l’analyse des données

peut etre utilisée avec tous types d’échelles de mesure

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8
Q

comment construire distribution de fréquences

A
  1. ordre croissant
  2. calculer amplitude (max - min)
  3. choisir le nombre d’intervalles (n)
  4. créer les intervalles (min + amplitude)
  5. construire tableau du plus petit au plus grand
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9
Q

décrit la fréquence relative

A

fréquence absolue divisé par nombre totale (%)

lien avec fonction de DENSITÉ de probabilité

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10
Q

décrit la fréquence relative cumulée

A

somme des fréquences relatives

lien avec fonction de PROBABILITÉ cumulative (0 à 1)

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11
Q

décrit l’histogramme

A

diagramme en batons

x = intervalles
y = fréquence absolue

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12
Q

décrit la courbe de fréquences

A

segments se reliant par des points

x = point milieu de l’intervalle
y = fréquence absolue

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13
Q

décrit la courbe de fréquence relatives cumulées

A

permet de déterminer le nombre d’observations inférieur à une valeur donnée

x = valeur maximale de l’intervalle
y = fréquence absolue

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14
Q

avantage moyenne arithmétique

A

affecté par la taille et amplitude des données

facile à utiliser

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15
Q

désavantage moyenne arithmétique

A

influencé par valeurs extrêmes

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16
Q

comment trouver la médiane

A

impair = n/2 + 1

pair = moyenne de n/2 et n/2 + 1

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17
Q

avantages médiane

A

pas affectée par valeurs extrêmes

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18
Q

désavantages médiane

A

se concentre uniquement sur la position relative des données triées

aucune info sur la taille ou l’amplitude

19
Q

avantages mode

A

peut etre utiliser avec échelles nominales donc qualitatives

20
Q

désavantages mode

A

pass applicable aux données continues donc peu utilisé en finance

21
Q

décrit la moyenne pondéré (weighted mean)

A

beaucoup utilisé en finance

poids positif = position longue
poids négatif = position courte
x = rendement de l’actif

22
Q

décrit la moyenne géométrique (geometric mean)

A

calcul de taux moyen de croissance d’une variable

ex: calcul du rendement dans le temps d’un actif

23
Q

comment trouver la moyenne géométrique

A

G = racine enième des X (x >= 0)

Rg = somme des produits de (1 + Rt)^1/T - 1

24
Q

décrit la moyenne harmonique

A

type spécial de moyenne pondérée ou le poids est inversement proportionnel à sa grandeur (plus de poids est élevé, moins on va en avoir)

application: “cost-averaging” qui implique un investissement constant sur les marchés financiers

25
Q

comment trouver la moyenne harmonique

A

Xn = n/ somme des (1/X) pour X >= 0

26
Q

met en ordre croissant les moyennes géométriques, arithmétique et harmonique

A

harmonique
géométrique
arithmétique

s’applique si les données sont identiques

27
Q

décrit et nomme les quantiles

A

valeur égale ou inférieur à une fraction des données

médiane = 2
quartile = 4
quintile = 5
déciles = dix
percentiles = cent

28
Q

la dispersion mesure quoi

A

la variabilité autour de la tendance moyenne

29
Q

décrit la dispersion absolue

A

qté de la variabilité sans comparaison à un point de référence

ex: amplitude, écart absolu moyen, variance

30
Q

décrit la dispersion relative

A

qté de la dispersion par rapport à un point de référence

ex: risque actif, coefficient de variation

31
Q

avantages amplitude

A

facile à calculer

31
Q

désavantages amplitude

A

aucun info sur la forme ou la distribution
affecté par valeur extrèmes

32
Q

décrit l’écart absolue moyen et comment le trouver

A

moyenne des écart absolue par rapport à la moyenne (comme la variance)

33
Q

avantage écart absolu moyen

A

donne image précise de la distribution p/r a amplitude

34
Q

désavantages écart absolu moyen

A

plus difficile à manipuler mathématiquement (versus variance)

35
Q

avantage variance

A

mesure la + utilisé

36
Q

désavantages variance

A

absence d’unité donc difficile à interpréter et communiquer

37
Q

décrit écart type

A

mesure la plus utilisé pour estimer le risque

38
Q

décrit semi-variance

A

seus les risqueés liés aux écarts négatifs par rapport à la moyenne ou autre valeur cible

39
Q

décrit coefficient de variation et comment le trouver

A

mesure relative de la dispersion des données qui permet de comparer portefeuilles entre eux

écart type / moyenne

plus le cv est élevé, plus l’écart type est élevé donc plus c’est risqué

40
Q

décrit l’asymétrie (skewness) d’une distribution

A

on fait souvent l’hypothèse que les rendements sont distribués NORMALEMENT

Cela facilite calcul, car distribution completement décrite par moyenne et écart-type

les moments permettent de décrire la distribution selon autres:

moment ordre 1: moyenne
ordre 2: variance
ordre 3: coeff d’asymétrie
ordre 4: coeff d’aplatissement

41
Q

décrit le coefficient d’asymétrie

A

coeff d’asymétrie négatif = normale vers la droite

coeff d’asymétrie positif = normale vers la gauche (ce qu’on préfere car signifie une plus grande fréquence d’excellentes performances)

42
Q

décrit le coefficient d’aplatissement (kurtosis)

A

Ke > 0 = leptokurtique, donc distribution pointue p/r a la normale

Ke < 0 = platikurtique, donc aplatie p/r a la normale

pour l’excess de kurtosis, il faut ajouter le terme “-3(n -1)^2 / (n - 2)(n - 3)”

43
Q

l’analyse de la dépendance entre 2 variables se fait via:

A

nuage de points
analyse de corrélation (coefficient de pearson)

44
Q

le coefficient de corrélation de pearson est toujours entre quels valeurs ?

A

-1 et 1

Analyse des investissement (4 decks)

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