Modélisation aléatoire : Statistique et Finance

Dernière mise à jour : 
Dec 1, 2015
Master II
Scolarité : 
256
 € par an
L’objectif du Master est de donner une formation de haut niveau en probabilités et statistique, tout en développant les applications dans les domaines porteurs.

Le système européen conduit à attribuer à chaque cours un certain nombre de crédits ECTS (European Credit Transfert System). Pour valider cette deuxième année de Master, l’étudiant doit obtenir 60 Crédits ECTS

  • 18 crédits en UE fondamentales
  • 24 crédits en UE spécialisées
  • 18 crédits pour le stage

Au sein du parcours Statistique et Modèles aléatoires en finance, les étudiants se destinent à une carrière dans le secteur financier (quant, structureur, trader, ingénieur financier, analyste contrôle de risque,...) ou/et à un doctorat dans le domaine des mathématiques appliquées à la finance.

Débouchés non académiques

Analyste contrôle de risque, analyste quantitatif (quant), structurer, trader, ingénieur financier, dans les cellules de recherche des établissements financiers en France et à l’étranger (Londres, New York, Tokyo, Singapour, etc…)

Faire une thèse

A l’issue du Master, les étudiants ont la possibilité de poursuivre une activité de recherche soit dans le cadre d’une thèse académique, soit en partenariat avec la cellule de recherche d’une entreprise privée (convention CIFRE). La durée moyenne d’une thèse est de trois ans. Les débouchés naturels sont une carrière académique au sein de l’université, grandes écoles, organismes de recherche publics (CNRS, INRIA), ou privés. Des allocations de recherche sont attribuées aux étudiants de Master par l’Ecole Doctorale de Sciences Mathématiques de Paris Centre (ED386) en fonction de leur classement. Celles-ci peuvent être complétées par un monitorat d’enseignement à l’université ou un monitorat conseil en entreprise.

Le parcours est décliné en version Professionnelle et Recherche.

Un groupe de cours de base:

Calcul stochastiqueModélisation des données: base théoriqueChaînes de MarkovDatamining, théorie et pratique

Les autres cours sont optionnels et organisés en divers groupes : finance, statistique, data science, informatique,…

  • les cours finance quantitative développent les thèmes de modélisation stochastique en Finance : la description des instruments financiers, la modélisation des actifs par des processus à temps discret et continu, l’évaluation et la couverture des produits financiers tels que les options européennes, américaines, exotiques, les dérivés de taux d'intérêt, les méthodes numériques associées (Monte-Carlo, Schémas de discrétisation d’EDP), la calibration de modèles et les surfaces de volatilité, l’étude des équations rétrogrades, la valorisation en marchés imparfaits (marchés incomplets, volatilité stochastique, coûts de transaction, valorisation par fonctions d’utilité), l'allocation de portefeuille.
  • les cours finance et gestion du risque développent le thème actuel de la gestion des divers risques financiers au sein de la finance moderne: risque de liquidité, risque de crédit et de contagion...
  • les cours statistique et finance développent les méthodes statistiques pour modéliser et estimer les aléas intervenants dans divers problèmes en finance et assurance: valoristation et gestion d'actifs, value at risk, copules et dépendances des risques, traitement de données haute-fréquence, arbitrage statistique et trading algorithmique.
  • les cours data science développent les thèmes d’apprentissage statistique, traitement des données et de l'information, la sélection de modèles, la théorie du signal et de l’information, les modèles à régimes cachés, la statistique des diffusions, les techniques neuronales, les applications de la statistique des processus, et les méthodes post-génomiques
  • les cours informatiques indispensables à cette formation, surtout en parcours professionnel, se concentrent sur l'apprentissage de langage objet, en particulier le C++.
  • par ailleurs, des cours de probabilités et analyse sont proposés dans le master M2MO dans le cadre du programme commun "Probabilités et Analyse" avec le M2 "Mathématiques Fondamentales"

Lieux d'enseignement