Il s'agit de scraper des données relatives à des biens immobiliers vendus dont les données sont accessibles sur des sites généralistes

Possible reward :

• Entretien d'embauche en vue d'un CDI en tant que Data Ing

Le réseau Alter Property Data réunit des économistes et data scientists d'institutions françaises et internationales qui travaillent sur des données alternatives (web-scraping, données satellites...) relatives à l'immobilier et à la construction. Les membres de ce réseau ont fourni une biographie en français ou en anglais, qu'il est demandé de traduire dans l'autre langue (les biographies en français doivent être traduites en anglais et réciproquement). Les biographies figurent dans le document du fichier suivant : https://docs.google.com/spreadsheets/d/1bR_hgvyZrNi2w2VgajpcOKHhYvkEICU548HLhG6GCZ0/edit?usp=sharing Ce fichier sera complété jusque fin novembre 2022. Le travail final consistera à produire un fichier excel avec deux colonnes supplémentaires par rapport au fichier d'origine : une colonne avec la traduction dans l'autre langue, et une colonne expliquant pour chaque traduction, quelles difficultés éventuelles ont été rencontrées et les choix qui ont été effectués pour y répondre.

Possible reward :

• Une récompense de 300 € sera attribuée pour la traduction de l'ensemble des bios postées jusque fin novembre 2022.

• 300 €

Agioos (nom du projet) aspire à être le “C-discount” ou le “Amazon” des services financiers en Afrique. Projet digital disruptif avec un fort potentiel de scalabilité, Agioos vise à devenir la 1ère marketplace financière d’Afrique centrale, permettant aux usagers de comparer, choisir et acheter ou souscrire à des produits financiers (banque, assurance, transfert d'argent, placement financier...) en toute sécurité et transparence et en quelques clics. Agioos vient utilement combler un vide et répond à un besoin réel, à savoir éviter de payer des frais bancaires ou financiers indus en faisant un choix de partenaire financier optimal en amont. Agioos donne aussi la possibilité à l'usager de procéder à la préouverture ou à l'ouverture d'un compte bancaire ou mobile money, de souscrire à une police d'assurance, d'acheter une carte bancaire ou d'effectuer une demande de crédit directement sur la plateforme via les API (Application Programming Interface) des différentes entreprises partenaires du secteur financier et assurantiel qui y sont reférencées. Qui peut participer à ce challenge ? Vous êtes étudiant (e), jeune diplômé(e), avec une forte appétence pour l’entrepreneuriat, de solides compétences en programmation informatique ou développement web, vous êtes créatif, avec un goût prononcé pour les challenges. Des compétences en finance et assurance seraient un plus mais pas obligatoires. Vous aimez l’Afrique ou vous êtes intéressé(e) par ce mais pas forcément africain, et vous voulez travailler sur un projet à fort impact sociétal sur la thématique de l’inclusion financière, la due diligence et la transparence sont des valeurs qui vous sont chères, alors le projet Agioos est fait pour vous. Vous pouvez participer à titre individuel ou en équipe constituée de 2 participants au maximum. Ce que vous gagnez ? Si vous êtes vainqueur de ce challenge, Agioos vous donne l’opportunité d’être actionnaire à hauteur de 5% du capital de la structure pendant 10 ans contre vos compétences en informatique sous la forme d'un APPORT EN INDUSTRIE. Pour l’équipe gagnante du challenge constituée de 2 participants, chacun des vainqueurs aura 2,5% du capital de la structure soit 50% des 5% du capital initialement proposés en guise de récompense à ce challenge. Processus de pré-sélection ? ✓ 1ère phase : Pré-sélection (nos attentes) ? - Vous avez 3 mois pour créer un modèle réduit à deux choix uniquement de banque et d’assurance, à un produit uniquement, à savoir “un compte courant” pour la banque et “une assurance voyage” pour respectivement les 2 banques et les 2 sociétés d’assurance choisies. - Vous devez respecter 3 étapes en vous inspirant du cahier des charges mis à votre disposition : Comparer - choisir - Acheter. - Votre livrable sera jugé sur le type de technologie utilisée, l’intuitivité du rendu, la facilité de prise en main (la fluidité du rendu), l’ergonomie, le design, la présence ou non de bugs... - Vous devez via un lien nous permettre de tester votre modèle réduit et de juger de sa qualité ou alors nous présenter une vidéo de prise en main ou de test de votre solution. ✓ 2ème phase : short-list pour un entretien zoom avec le porteur du projet - Agioos, votre futur associé. Vous avez l’opportunité de participer à une aventure inédite, un projet d’envergure internationale avec un fort impact sociétal. Le futur siège social de notre structure sera domicilié en France avec une expansion en Afrique sous forme de filiale ou succursale. Notre 1ère implantation en Afrique se fera au Cameroun et par la suite notre ambition est d’établir la plateforme partout où le besoin se fera ressentir. Notre future startup aspire au statut juridique de société par actions simplifiées (S.A.S). ✓ Lien pour la consultation du cahier des charges : https://docs.google.com/presentation/d/1BBiNKj9SLOjF1icNQvPIyhrdO89HBUhI/editusp=drivesdk&ouid=115355164059839411750&rtpof=true&sd=true ✓ Lien du contrat de confidentialité : https://docs.google.com/document/d/1FV7NVTtECVJdPBufImtO_-Wffy1Qv4tY/edit?usp=drivesdk&ouid=115355164059839411750&rtpof=true&sd=true À télécharger, remplir et à retourner à l’adresse : atebadieudachille@gmail.com

Possible reward :

• Actionnariat (5% sur 10 ans de la future société)

Nouvelles compétences recherchées, déconnexion possible entre lieux de travail et de vie, pratiques managériales, plus forte inclusion, accélération de la mobilité professionnelle : le recours croissant au travail à distance pourrait durablement modifier le marché de l’emploi. Vous êtes étudiant : Bloc-notes éco vous invite à partager votre analyse et à être acteur du débat. Pour la quatrième édition de son Concours Bloc-notes Eco (cf. règlement en pièce jointe), la Banque de France propose aux étudiants en France d’écrire un billet sur le thème « Essor du travail à distance, nouveaux modes d'organisation : quel marché de l'emploi pour demain ? ». Les deux billets gagnants seront sélectionnés sur les critères suivants : rigueur et pertinence du raisonnement économique, qualité d’écriture, clarté et logique de la présentation, pédagogie et originalité des billets. L’usage du français est à privilégier. Le meilleur billet sera publié sur le site de la Banque de France. Le ou les auteurs du meilleur billet recevront une récompense de 3 000 euros à répartir entre eux et bénéficieront d’un abonnement d’un an à Pour l’Eco (abonnement numérique et papier). Le ou les auteurs du second billet gagnant se partageront un prix de 1 500 euros et seront abonnés pendant un an à Pour l’Eco (abonnement numérique). Date de clôture des soumissions : 30 juin 2022

Possible reward :

• 1er prix : 3 000 € + abonnement d’un an à Pour l’Eco (abonnement premium) + publication en ligne + certification B2Ideas ; 2ème prix : 1500 € + abonnement d’un an à Pour l’Eco (abonnement numérique et papier) + publication en ligne + certification B2Ideas

• 3000 €

Le challenge consiste à utiliser des données publiques pour réaliser des statistiques descriptives et de l’économétrie montrant ce que la pandémie de Covid-19 a eu comme conséquences sur les marchés de titres financiers (détenteurs, pays de destination investis, type de titres (arbitrage actions/obligations, obligations publiques/privées…), ou un mix de ces dimensions, par exemple). Le travail sera réalisé en stata, et l’analyse économétrique sera en économétrie de panel. Une des bases publiques pouvant être utilisée est la base SHS disponible sur le site de la Banque centrale Européenne (SDW). Le lien est https://sdw.ecb.europa.eu/browse.do?node=9691594 Toute autre source pertinente (comptes financiers trimestriels ou autres) pourra également être mobilisée. La base SHS fournit des statistiques d’encours de différents types de titres (dette, actions, etc) émis par une cinquantaine de pays et détenus par les « secteurs institutionnels » (banques appelées MFIs pour « Monetary and Financial Institutions » ; entreprises non financières, ménages ; fonds de pension et compagnies d’assurance, autres « other financial institutions ») au niveau agrégé des pays de la zone euro. La variable de base est donc un encours de titres (par exemple des obligations publiques) émis par un pays et détenu par un secteur de la zone euro (par exemple la dette publique à long terme émise par les administrations publiques du Canada et détenue par un ménage de la zone euro, ou la dette publique à court terme émise par les administrations publiques britanniques et détenue par une banque de la zone euro). Le croisement pays émetteurs (54) x secteurs de la zone euro (5) x échéances (2), donne une base qui peut atteindre jusqu’à plus de 500 observations à chaque date. Les données sont trimestrielles depuis 2013T4. Une piste est d’étudier l’évolution relative de la détention d’actions et d’obligations (privées et/ou publiques) par les banques de la zone euro sur la période. Il est aussi possible de croiser ces données avec des indicateurs macroéconomiques (taux d’intérêt, etc.) à partir de la plateforme DBNOMICs en prenant les séries Economic Outlook de l’OCDE/ https://db.nomics.world/OECD/EO Le document final en word ou pdf comportera les éléments suivants : • Description des sources utilisées • Statistiques descriptives • Résultats économétriques et commentaires des résultats • limites des résultats, et pistes d’amélioration qui pourront être explorées pendant le stage

Possible reward :

• La récompense proposée est un entretien pour un stage rémunéré de 3 / 4 mois (à discuter) à la Banque de France + un statut de co-auteur possible sur une publication Banque de France (blog ou autre) en fonction des résultats obtenus

Plusieurs outils ont été récemment développés et fondées sur les techniques de text mining pour obtenir un signal avancé, complémentaire, ou plus détaillé de variables macroéconomiques. Le plus connu est l’indicateur d’incertitude développé par N. Bloom et ses coauteurs (cf. Baker et al., 2016, Altig et al., 2020). A partir d’une analyse automatisée de la fréquence d’apparition du mot « incertitude » et « politique économique » dans la presse économique spécialisée, ils construisent un indicateur d’incertitude (EPU, pour Economic Policy Uncertainty) dont il fournit l’évolution mensuelle de 1980 à nos jours. Il existe par ailleurs une littérature qui étudie dans quelle mesure les indicateurs d’incertitude peuvent avoir un impact sur les anticipations d’inflation (Istrefi et al., 2014). En outre des enquêtes ont été développées sur les anticipations d’inflation des ménages. Le projet consiste à s’inspirer de l’approche de Bloom et al. en l’appliquant à l’inflation. Le travail demandé comporte trois parties. La première partie consiste à construire une base de données la plus grande possible (au moins quelques centaines ou milliers d’articles) utilisant les sources existantes disponibles gratuitement (éventuellement via une API) pour la France, de la presse nationale ou régionale. Il s’agit de collecter plusieurs dizaines/centaines d’articles par mois sur plusieurs mois et années afin de construire un indicateur mensuel et d’observer son évolution dans le temps (cf infra). La deuxième étape consiste à construire une base de données mensuelle pour la France, comptabilisant le nombre d’occurrences mensuelles relatives à l’inflation ou termes assimilés (hausse de prix, déflation…), sur une période aussi longue que possible, sous excel ou autre logiciel standard assimilé. Il est aussi demandé d'accompagner cette table excel d'un document en word ou pdf expliquant les sources utilisées, le travail effectué et les éventuelles difficultés rencontrées (une page environ peut suffire). Le programme Python ou R utilisé, sera aussi posté, avec un maximum de commentaires pour que le code soit le plus facile à lire possible. Dans cette étape, il est demandé de proposer une méthode (machine learning ou autre) pour trier les articles qui parlent effectivement de l’inflation / des prix à la consommation de ceux qui traitent d’un autre sujet (« prix » littéraire par exemple). La troisième étape consiste à proposer des idées/méthodes d’analyse textuelle (LDA, Word2Vec…) pour identifier quelle catégorie (journaliste, économiste, banquier central, responsable d’entreprise, ménages…) s’exprime dans chaque article sur l’inflation, et faire la différence entre l’inflation courante et l’inflation anticipée. Références : Altig, David, Jose Maria Barrero, Nick Bloom, Steven J. Davis, Brent Meyer and Nick Parker, 2020a. “Surveying Business Uncertainty” NBER Working Paper 25956. Revised, March 2020. Forthcoming, Journal of Econometrics. Baker, Scott, Nicholas Bloom and Steven J. Davis, 2016. “Measuring Economic Policy Uncertainty,” Quarterly Journal of Economics, November. Binder, C. C. (2017) Economic Policy Uncertainty and Household Inflation Uncertainty, The BE Journal of Macroeconomics, 17 (2). Istrefi, K. and Piloiu, A. (2014) Economic Policy Uncertainty and inflation expectations, Banque de France, Document de Travail, 511.

Possible reward :

• La récompense proposée est un entretien pour un stage rémunéré de 3 / 4 mois (à discuter) à la Banque de France + un statut de co-auteur possible sur une publication Banque de France (blog ou autre) en fonction des résultats obtenus