EdX

Statistiques de la dette du secteur public (edX)

Statistiques de la dette du secteur public (edX)

Le cours porte sur la couverture et les règles comptables pour les statistiques de la dette du secteur public, la valorisation, la classification, les aspects méthodologiques importants et sur les sources et les méthodes utilisées pour établir ces statistiques.

Class Deals by MOOC List - Click here and see EdX's Active Discounts, Deals, and Promo Codes.

Ce cours dispensé par le département des statistiques du FMI couvre les éléments fondamentaux nécessaires à l’établissement et à la diffusion de statistiques exhaustives sur la dette du secteur public (SDSP), qui seront utiles aux responsables de l’élaboration des politiques, aux décideurs et à d’autres utilisateurs.

Le cours introduit le cadre conceptuel nécessaire aux SDSP tel qu’il est présenté dans les Statistiques de la dette du secteur public — Guide pour les statisticiens et les utilisateurs ( Guide ) et dans le contexte du cadre des statistiques de finances publiques (SFP), qui est harmonisé avec d’autres cadres de statistiques macroéconomiques. Nous examinons les concepts de base, les définitions et les classifications, de même que les principales normes comptables (y compris la valorisation et la consolidation) pertinentes pour l’établissement des SDSP.
Le cours aborde la couverture institutionnelle et des instruments de dette à considérer pour produire des SDSP exhaustives et comparables à l’échelle internationale, et explique comment enregistrer les passifs conditionnels tels que les garanties des administrations publiques. Par ailleurs, il traite de l’incidence des SDSP sur certaines thématiques liées à la dette (reprise de dette, remise de dette, rétrocession, crédit-bail, renflouement, etc.).
Le cours examine aussi des questions importantes pour l’établissement des SDSP, notamment celle du choix des SDSP à établir et à diffuser, ainsi que les directives et les normes du FMI concernant leur diffusion. Il présente enfin les usages possibles des SDSP, dont les analyses de viabilité de la dette (AVD) et les analyses des risques budgétaires et de la vulnérabilité des finances publiques.

What you'll learn

  • de définir la dette brute et la dette nette et d’expliquer les concepts et les principes comptables de base qui s’appliquent à l’établissement des statistiques de la dette du secteur public ;
  • de classer l’encours de la dette du secteur public selon les classifications du Guide sur les statistiques de la dette du secteur public;
  • d’appliquer les principes généraux pour classer une entité dans le secteur public et les sous-secteurs pertinents du secteur public (administrations publiques et sociétés publiques, par exemple);
  • de communiquer au FMI et à la Banque mondiale des statistiques trimestrielles de la dette du secteur public couvrant au minimum l’administration centrale.
Go to Class
MOOC List is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Related Courses

Public Sector Debt Statistics (edX) EdX
International Monetary Fund - IMF,IMFx

Public Sector Debt Statistics (edX)

The course examines coverage and accounting rules for public sector debt, valuation, classification, important methodological issues, and the sources and methods used for compiling the statistics. This course, presented by IMF Statistics Department, covers the fundamentals needed to compile and disseminate comprehensive public sector debt statistics (PSDS) that are useful for policy- and decision-makers, as well as other users.

Self Paced
Self-Paced
Accounting for Decision Making (Coursera) Coursera
University of Michigan

Accounting for Decision Making (Coursera)

Through this course, you will start by addressing the two “big questions” of accounting: “What do I have?” and “How did I do over time?” You will see how the two key financial statements – the balance sheet and the income statement - are designed to answer these questions and then move on to consider how individual transactions aggregate to make up these financial statements.

Aug 17th 2026
5-12 Weeks
Infonomics II: Business Information Management and Measurement (Coursera) Coursera
University of Illinois at Urbana-Champaign

Infonomics II: Business Information Management and Measurement (Coursera)

Even decades into the Information Age, accounting practices yet fail to recognize the financial value of information. Moreover, traditional asset management practices fail to recognize information as an asset to be managed with earnest discipline. This has led to a business culture of complacence, and the inability for most organizations to fully leverage available information assets. This second course in the two-part Infonomics series explores how and why to adapt well-honed asset management principles and practices to information, and how to apply accepted and new valuation models to gauge information’s potential and realized economic benefits.

Aug 17th 2026
4 Weeks
Accounting Essentials (edX) EdX
Imperial College Business School,Imperial College London,ImperialX

Accounting Essentials (edX)

An introduction to the financial and management accounting skills needed to succeed in both MBA study and in business. Want to study for an MBA but unsure of your basic accounting skills? Paving the way for MBA study, this course will teach you the foundational accounting skills needed to achieve success on an MBA program and in business generally.

Self Paced
Self-Paced
Introduction to Accounting Data Analytics and Visualization (Coursera) Coursera
University of Illinois at Urbana-Champaign

Introduction to Accounting Data Analytics and Visualization (Coursera)

Accounting has always been about analytical thinking. From the earliest days of the profession, Luca Pacioli emphasized the importance of math and order for analyzing business transactions. The skillset that accountants have needed to perform math and to keep order has evolved from pencil and paper, to typewriters and calculators, then to spreadsheets and accounting software. A new skillset that is becoming more important for nearly every aspect of business is that of big data analytics: analyzing large amounts of data to find actionable insights. This course is designed to help accounting students develop an analytical mindset and prepare them to use data analytic programming languages like Python and R.

Aug 10th 2026
5-12 Weeks