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Durée
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2 journées
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Niveau
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Débutant ou utilisateur occasionnel
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Pré requis
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Savoir utiliser un micro-ordinateur sous Windows
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Sujets couverts
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Prise en main de GAUSS
- Philosophie
- Environnement Windows
- Configuration et personnalisation
- Aide et ressources disponibles
- Types de données
- Opérateurs de base
- Commandes de base
- Installation de bibliothèques de programmes avec l’outil « Library Tool »
Création de programmes sous GAUSS
- Procédures et mots clés
- Structure des programmes
- Fonctions de GAUSS
- Compilation, exécution et débogueur GAUSS
Eléments de programmation avancée
- Chaînes de caractères
- Tableaux multidimensionnels
- Structures
- Bibliothèques graphiques (pgraph et GAUSSplot)
Gestion des données sous GAUSS
- Chargement, modification, sauvegarde
- Différents formats
- Interfaçage avec Excel
Gestion des bibliothèques de programmes
- Principes
- Variables locales, variables globales
- Création de bibliothèques, utilisation et mise à jour
- Bibliothèque user
- Autoloader
- Construction de l’aide en ligne d’une bibliothèque
Des applications en économétrie et en finance
L’apprentissage de ces sujets sera effectué à partir d’exercices en économétrie et en finance.
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Objectifs
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Etre autonome dans l'utilisation de GAUSS
• Maîtriser les fonctions de base du langage GAUSS pour la résolution de problèmes classiques en économétrie et en finance
• Approfondir la compréhension du langage GAUSS, afin d’être en mesure de poursuivre son apprentissage par soi-même et de résoudre des problèmes de programmation plus complexes
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PROGRAMMATION AVANCÉE AVEC GAUSS
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Durée
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1 journée
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Niveau
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Avancé
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Pré requis
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Maîtrise de GAUSS : interface, fonctionnement, langage de programmation
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Sujets couverts
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Optimisation sous GAUSS
- Optimisation non contrainte
- Optimisation contrainte
- Optimisation statique
- Optimisation dynamique
- Les procédures GAUSS : eqSolveMT, QNewtonmt, sqpSolveMT, etc.
- Les bibliothèques additionnelles : Optmum et CO
Automatisation des tâches
- Manipulation des données : chargement, modification, sauvegarde
- Récupération et utilisation automatiques d’information
- Programmation d’opérations récurrente
- Apprentissage à partir d’un exemple intégré
Programmation multiprocesseurs avec GAUSS (Multi-Threading)
GAUSS et les langages externes
- L’interfaçage de Langage Externe (FLI)
- Création de bibliothèques dynamiques (DLL)
- Utilisation de fonctions C / C++ avec GAUSS
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Objectifs
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Maîtriser toutes les techniques de programmation avec GAUSS
• Savoir développer ses propres fonctions, programmes et bibliothèques de programme.
• Gagner en productivité (automatisation du traitement des données, etc.)
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UTILISATION DE GAUSS EN FINANCE
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Durée
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1 journée
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Niveau
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Avancé
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Pré requis
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Maîtrise de GAUSS : interface, fonctionnement, langage de programmation.
Bonnes connaissances en finance.
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Sujets couverts
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Les fonctions financières de GAUSS
Techniques de simulation
- Production de nombres aléatoires (Monte Carlo, etc.)
- Simulations de nombres aléatoires issus d’une loi multidimensionnelle
- Technique de réduction de la variance
- Simulation d’Equations Différentielles Stochastiques
Applications spécifiques aux options
- Méthodes d’évaluation (modèles binomiaux, différences finies, etc.)
- Modèles à volatilité stochastique
- Options européennes, américaines, exotiques
La Value at Risk (VaR)
Utilisation de bibliothèques additionnelles
- Financial Analysis Package (FANPAC MT)
- Constrained Optimization (CO), Optimization
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Objectifs
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Maîtrise de GAUSS pour le développement d’applications en finance
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UTILISATION DE GAUSS EN ECONOMETRIE
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Durée
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1 journée
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Niveau
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Avancé
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Pré requis
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Maîtrise de GAUSS : interface, fonctionnement, langage de programmation.
Bonnes connaissances en économétrie.
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Sujets couverts
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Techniques d’estimation
- Méthodes de régression (MCO, 2SLS, etc.)
- Méthode des Moments Généralisés (GMM)
- Maximum de Vraisemblance
Séries temporelles
- Modélisations univarié et multivarié
- Intégration, cointégration
- Modélisation espace-état
- Tests (tests de spécification, tests d’hypothèses)
Modèles de volatilité
- Processus ARCH, GARCH, etc.
- Simulation
- Estimation
Autres applications
- Données de panel (bibliothèque TSCS, etc.)
- Modèles de durée (ACD, etc.)
- Simulations
Utilisation de bibliothèques additionnelles
- Maximum Likelihood (ML), Constrained Maximum Likelihood MT (CMLMT)
- Time Series MT (TSMT), Time Series Modeling (TSM)
- Financial Analysis Package (FANPAC MT)
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Objectifs
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Maîtrise de GAUSS pour l'économétrie
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