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Cette séance de cours se concentre sur l'analyse des composantes principales (APC) comme technique de réduction des dimensions dans l'analyse de données multivariées pour trouver les formes de base de la courbe de rendement. Le théorème spectral est expliqué comme le principe mathématique sous-jacent à l'APC, suivi de la décomposition de la matrice de covariance. Les propriétés des composantes principales, la variance expliquée et leur application dans les modèles de taux d'intérêt sont discutées. Les principales composantes de l'échantillon, la moyenne empirique, la covariance et leur décomposition sont également couvertes. La séance de cours se termine par une discussion sur l'APC de la courbe de rendement, y compris les charges de courbe de rendement et la variance expliquée des composantes principales.