Cours d'analyse financière

Leçon 1 • Aperçu des états financiers de base

Présente le compte de résultat, le bilan comptable et le tableau des flux de trésorerie. Relie la structure de chaque état aux questions analytiques auxquelles il répond.

Leçon 2 • Types de données et sources en finance

Distingue les données financières structurées des données non structurées et cartographie les sources de données courantes. Prépare les apprenants à localiser et à évaluer les intrants bruts pour l'analyse.

Leçon 3 • Le paysage de l'analyse financière

Définit l'analyse financière, son périmètre et son rôle dans la prise de décision. Établit le vocabulaire et les modèles mentaux utilisés tout au long du cours.

Leçon 4 • Indicateurs financiers essentiels

Couvre les ratios de rentabilité, de liquidité, d'effet de levier et d'efficacité. Fournit la boîte à outils de mesure appliquée dans chaque chapitre analytique suivant.

Leçon 1 • Recherche et importation de données financières

Couvre les méthodes d'extraction de données à partir de bases de données, d'API et de tableurs. Établit les meilleures pratiques pour l'ingestion de données qui évitent les erreurs en aval.

Leçon 2 • Gouvernance des données et auditabilité

Établit des contrôles pour la traçabilité des données, le contrôle des versions et la gestion des accès. Garantit que les résultats analytiques peuvent être tracés, audités et reproduits.

Leçon 3 • Construction de modèles de données analytiques

Présente la modélisation relationnelle des données et les schémas dimensionnels pour le reporting financier. Relie les décisions d'architecture des données à la vitesse et à la précision de l'analyse.

Leçon 4 • Nettoyage et validation des données

Traite les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, les doublons et les incohérences de format dans les données financières. Garantit que les ensembles de données répondent aux normes de précision requises pour les décisions financières.

Leçon 1 • Analyse de corrélation et de régression

Enseigne la régression linéaire et multiple pour identifier les relations dans les données financières. Permet aux analystes de quantifier les moteurs de revenus, de coûts et de performance.

Leçon 2 • Fondamentaux de la probabilité et du risque

Présente les distributions de probabilité, l'espérance mathématique et les concepts de base du risque. Relie la pensée probabiliste à l'incertitude financière et à l'analyse de scénarios.

Leçon 3 • Tests d'hypothèses pour les décisions financières

Applique les tests t, les tests du chi-deux et l'analyse de la variance aux comparaisons financières. Équipe les analystes pour valider les résultats et communiquer la signification statistique.

Leçon 4 • Statistiques descriptives en finance

Couvre les mesures de tendance centrale, de dispersion et de forme de distribution pour les variables financières. Fournit la base statistique pour tout travail de modélisation ultérieur.

Leçon 1 • Prévisions des flux de trésorerie et du fonds de roulement

Projette les flux de trésorerie d'exploitation et les besoins en fonds de roulement sur des horizons de planification. Relie la dynamique du bilan à la liquidité et aux besoins de financement.

Leçon 2 • Techniques de prévision et précision

Compare les méthodes de prévision basées sur la régression, les séries temporelles et les jugements. Présente les mesures d'erreur pour évaluer et améliorer la performance des prévisions.

Leçon 3 • Architecture du modèle financier

Établit les principes de structure du modèle, de documentation des hypothèses et de prévention des erreurs. Crée un cadre de modélisation discipliné appliqué tout au long du chapitre.

Leçon 4 • Analyse de scénarios et de sensibilité

Applique la planification de scénarios et les tableaux de sensibilité pour quantifier l'incertitude du modèle. Permet aux décideurs de comprendre la gamme des résultats financiers possibles.

Leçon 1 • Évaluation par flux de trésorerie actualisés

Construit un modèle DCF complet à partir des flux de trésorerie disponibles projetés et de la valeur terminale. Relie les résultats de prévision du chapitre précédent aux estimations de valeur intrinsèque.

Leçon 2 • Synthèse et jugement d'évaluation

Concilie les résultats de plusieurs méthodes d'évaluation dans une fourchette défendable. Développe le jugement analytique nécessaire pour communiquer et défendre les évaluations.

Leçon 3 • Applications de la valeur temporelle de l'argent

Couvre l'actualisation, la capitalisation et les calculs de rente comme éléments de base de l'évaluation. Assure la maîtrise des mécanismes sous-jacents à tout modèle de flux de trésorerie actualisés.

Leçon 4 • Analyse des transactions précédentes

Utilise les multiples de transactions historiques pour estimer la valeur d'acquisition et les primes de contrôle. Étend l'évaluation relative aux contextes de fusion-acquisition.

Leçon 1 • Tests de résistance et risque de scénario

Conçoit des scénarios défavorables et les applique aux modèles financiers pour évaluer la résilience. Fait le pont entre la mesure du risque et la planification stratégique et l'évaluation de l'adéquation du capital.

Leçon 2 • Valeur à risque et perte attendue

Construit des modèles VaR paramétriques, historiques et Monte Carlo et présente la perte attendue. Équipe les analystes pour quantifier le risque de queue pour les portefeuilles et les positions.

Leçon 3 • Modélisation du risque de crédit

Applique les cadres de probabilité de défaut, de perte en cas de défaut et d'exposition en cas de défaut. Relie l'analyse du crédit à la gestion du risque de prêt, de contrepartie et de portefeuille.

Leçon 4 • Mesures de volatilité et de risque de marché

Couvre la volatilité historique, le bêta et les mesures de risque de marché basées sur la corrélation. Fournit les outils quantitatifs pour évaluer la variabilité des prix et des rendements.

Leçon 1 • Reporting automatisé et distribution

Construit des rapports financiers automatisés et planifiés à l'aide de scripts et d'outils BI. Réduit l'effort manuel et assure une livraison cohérente et rapide des informations de performance.

Leçon 2 • Cadres de mesure de la performance

Présente les tableaux de bord prospectifs, les OKR et les hiérarchies de KPI financiers. Aligne la conception de la mesure avec la stratégie organisationnelle et les besoins de prise de décision.

Leçon 3 • Analyse et diagnostic des écarts

Décompose les écarts entre le budget et le réel en effets de prix, de volume et de mix. Développe les compétences de diagnostic nécessaires pour expliquer les écarts de performance financière.

Leçon 4 • Analyse du rendement et de la rentabilité

Analyse le rendement des fonds propres, le rendement du capital investi et le profit économique. Relie les décisions d'allocation du capital à la création de valeur pour les actionnaires.

Leçon 1 • Apprentissage automatique en analyse financière

Présente les techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé appliquées à la prédiction et à la segmentation financières. Relie les résultats du ML à des décisions commerciales interprétables.

Leçon 2 • Optimisation dans les décisions financières

Applique l'optimisation linéaire et non linéaire à l'allocation du capital, à la construction de portefeuille et à la budgétisation. Traduit l'optimisation sous contraintes en recommandations financières exploitables.

Leçon 3 • Simulation Monte Carlo pour la finance

Construit des modèles de simulation pour quantifier l'incertitude dans les évaluations, les flux de trésorerie et les risques. Étend l'analyse de scénarios du chapitre 4 aux distributions de résultats probabilistes.

Leçon 4 • Systèmes d'aide à la décision stratégique

Intègre les résultats analytiques dans des cadres décisionnels structurés pour usage exécutif. Développe la capacité de traduire des modèles complexes en recommandations stratégiques claires.