L’une des principales difficultés pour les banques centrales est de surveiller les flux de capitaux à l’intérieur et à l’extérieur de leur pays. De plus, même si chaque banque centrale dispose d’informations de bonne qualité, il est difficile d’établir des comparaisons entre les différents pays, en raison de l’absence de critères homogènes pour la fréquence mensuelle. Les investissements de portefeuille étant une composante importante de la balance des paiements, le réseau coordonne une base de données sur les flux mensuels de placements de portefeuille. L’objectif de cette initiative est d’offrir un meilleur accès, en temps opportun, aux données sur les flux de capitaux dans la région, au-delà des sources privées, facilitant ainsi les comparaisons entre pays, le suivi et les études sur l’évolution de ces flux.
Instructeurs DEEP LEARNING: : Marcelo Fernandes et Eduardo Mendes
Dates : septembre et octobre 2022
Ce cours couvre les réseaux neuronaux, le texte en tant que données et les applications d'apprentissage profond au traitement du langage naturel. Les principaux sujets abordés sont les suivants : i) Concepts fondamentaux des réseaux de neurones ; ii) Architectures de réseau ; iii) Mise en œuvre dans Keras ; iv) Traitement du langage naturel ; v) Modélisation thématique
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APPROCHES DE L'ORGANISATION INDUSTRIELLE (OI) DANS LES APPLICATIONS DE L'ÉCONOMIE FINANCIÈRE
Instructeur : Ali Hortacsu
Dates : 06 - 09 septembre 2022
Il s'agit d'un cours de courte durée sur l'utilisation des approches modernes d'OI pour analyser les marchés financiers. Le cours passe en revue les éléments essentiels de la boîte à outils empirique d'E/S, y compris l'estimation de la demande et l'économétrie structurelle des jeux statiques et temporels permettant des jeux dymaniques. Un accent particulier est mis sur les modèles présentant des frictions entre le choix et l'information et leurs applications sur le choix et la réglementation sur les marchés des produits financiers. Enfin, la littérature empirique sur les enchères et la conception des marchés est discutée.
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MÉTHODES QUANTITATIVES EN MACROÉCONOMIE AVEC JULIA
Instructeur : Pablo Guerrón
Dates : du 22 au 26 août et du 1er au 7 septembre 2022
Ce cours est axé sur l'enseignement des méthodes quantitatives utilisées en macroéconomie, telles que les outils de génie logiciel, l'analyse numérique et les méthodes globales pour résoudre les modèles DSGE. En raison de sa nature, ce cours est très appliqué avec le langage de programmation Julia.
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Vidéos : les vidéos du cours ont été partagées avec les participants via Google Drive. Si vous souhaitez retrouver l'accès, veuillez envoyer un e-mail à anace@iadb.org
SUPERVISED MACHINE LEARNING
Instructeurs : Marcelo Fernandes et Eduardo Mendes
Dates : août et septembre 2022
Ce cours couvre à la fois les modèles prédictifs linéaires et non linéaires dans l'apprentissage statistique. Les principaux sujets abordés sont les suivants : i) Introduction à l'apprentissage statistique ; ii) Modèles linéaires pour la prédiction ; iii) Modèles arborescents ; iv) Modèles de classification ; v) Combinaison de modèles
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PROJECTIONS MACROÉCONOMIQUES BASÉES SUR DES MODÈLES
Instructeur : Jaromir Benes
Dates : du 9 au 13 mai et les 16 et 20 mai 2022
Ce cours a fourni des sessions théoriques et pratiques sur la modélisation macroéconomique, et a fourni aux participants des éléments de formation sur la modélisation linéaire et non linéaire, couvrant les aspects suivants : techniques de simulation et de prévision dans les modèles linéaires ; introduction théorique aux techniques de simulation dans les modèles non linéaires ; techniques pratiques de simulation dans les modèles non linéaires ; Filtrage de Kalman dans les modèles non linéaires ; Estimation bayésienne avec a priori du système ; et l'utilisation pratique des a priori du système.
Matériaux
Vidéos : Partie I, Partie II
