Cette formation offre aux étudiants une formation solide leur permettant une insertion professionnelle rapide dans les métiers de l'industrie des services, de la finance, de l’assurance et de la statistique. Elle forme les étudiants aux instruments et aux raisonnements financiers, à la modélisation et aux statistiques, ainsi qu'au contexte réglementaire national, européen et international pour les banques, les assurances, et les sociétés de gestion.
Plus de 80% des étudiants rejoignent des banques, sociétés d'assurance, conseil ou services financiers, tandis que le autres font le choix d'un VIE ou plus rarement d'une formation complémentaire.
Les métiers ciblés par cette formation sont :
ECTS : 2
Description du contenu de l'enseignement :
1. Présentation des concepts et outils utilisés en management de projet, illustrée par des exemples concrets portant sur des projets, notamment dans le domaine de la Data Science.
2. Réalisation en groupe d’un projet de communication.
Compétence à acquérir :
Amener les étudiants à développer des stratégies qui leur permettent d’améliorer leurs compétences langagières, à l’écrit comme à l’oral. Un contenu lié à la recherche d’emploi et au monde du travail est abordé au moyen de simulations et d’exercices de compréhension, de production et d’écoute.
ECTS : 2
Description du contenu de l'enseignement :
La dépendance entre variables aléatoires peut être modélisée grâce aux copules qui lient la fonction de distribution jointe aux distributions marginales. Nous découvrons les principales définitions et propriétés. Les exemples usuels sont introduits avec des exemples numériques en Python. L’évaluation statistique d’une copule est présentée et implémentée sur des échantillons. Enfin, des modèles en assurance et en finance qui utilisent les copules sont expliqués puis implémentés (calcul agrégé de SCR, calcul de primes en assurance avec des sinistres liés à la fréquence, etc..). Des contrôles de connaissances sont donnés en début de cours ainsi qu’un examen final.
ECTS : 15
Description du contenu de l'enseignement :
1. Présentation des concepts et outils utilisés en management de projet, illustrée par des exemples concrets portant sur des projets, notamment dans le domaine de la Data Science.
2. Réaliser en groupe un projet de communication.
3. Exposer en public son mémoire d’apprentissage
Compétence à acquérir :
Familiariser les étudiants aux méthodes de communication dans le cadre d’un projet concret et leur apprendre les bases de la communication en entreprise (oral et écrit). Suivre le mémoire d’apprentissage
ECTS : 2
Description du contenu de l'enseignement :
1. Le bilan d’une entreprise et les différentes catégories de titres
2. Les actions, la dette, la dette hybride, le Tier 1, le Tier 2, le Tier 3
3. Les obligations convertibles, les mandatory convertibles
4. Les opérations en capital, les augmentations de capital, les FRESHs ; les Cocos
5. Les rachats d’actions, simples ou structurés
6. Les dividendes cash ou scrip, formules d’ajustements des dérivés
7. Les activités ECM, DCM, EQL, M&A
8. Séances pratiques sur Bloomberg :
· construction de tableaux de bords en temps réel (BDP)
· analyses historiques (BDH)
· analyse financière
· spreadsheets et templates Bloomberg
9. Mini projet de gestion de portefeuille
Compétence à acquérir :
Connaitre les principales notions de corporate finance, analyser des données financières sur Bloomberg, faire un mini projet en gestion de portefeuille
ECTS : 2
ECTS : 2
ECTS : 2
Description du contenu de l'enseignement :
1/ Deep learning : applications majeures, références, culture
2/ Types d’approches: supervisé, renforcement, non-supervisé
3/ Réseaux neuronaux: présentation des objets: neurones, opérations, fonction loss, optimisation, architecture
4/ Focus sur les algorithmes d’optimisation stochastique et preuve de convergence de SGD
5/ Réseaux convolutifs (CNN) : filtres, couches, architectures
6/ Technique: back-propagation, régularisation, hyperparamètres
7/ Réseaux particuliers: réseaux récurrents (RNN) et LSTM; réseaux génératifs (GAN, VAE)
8/ Environnements de programmation pour réseaux neuronaux: Tensorflow, Keras, PyTorch et travail sur les exemples vus en cours
9/ Si le temps permet: NLP: word2vec and Glove: exemples d’utilisation : femme-homme+roi = reine
Compétence à acquérir :
introduction au deep learning
Bibliographie, lectures recommandées :
https://turinici.com
ECTS : 2
Description du contenu de l'enseignement :
1. Supervised and unsupervised learning
2. Calibration versus prediction: how to avoid over-fitting
3. Measure of the complexity of a model according to Vapnik-Chervonenkis
4. Vapnik-Chervonenkis’s inequality and the control of the prediction error
5. Maximum margin SVMs and Gap tolerant classifiers
6. C-SVMs and duality
7. SVMs with kernels and Mercer’s theorem
8. The simplex case
9. Mu-SVM, duality and reduced convex envelopes
10. Single class SVMs, anomaly detections and clustering
11. An introduction to Bootstrap, decision trees and random forests
12. Ridge Regression, penalization, and yield curve smoothing
13. The Representer theorem, Lasso, parsimony and duality.
Compétence à acquérir :
Comprendre comment utiliser les Supports Vectors Machines pour l'apprentissage supervisé et non supervisé. Quelques application des méthodes de regressions pénalisées
Mode de contrôle des connaissances :
Examen
Bibliographie, lectures recommandées :
[1] Pierre Brugiere: https://hal.archives-ouvertes.fr/cel-01390383v2
[2] Wolfgang Karl Härdle, Rouslan Moro, Linda Hoffmann : Learning Machines Supporting Bankruptcy Prediction, SFB 649 Discussion Paper 2010-032
[3] Dave DeBarr and Harry Wechsle: Fraud Detection Using Reputation Features SVMs, and Random Forests
[4] Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: The Elements of Statistical Learning
[5] Christopher Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning
ECTS : 2
Description du contenu de l'enseignement :
1. Définir les termes et les acteurs d’une opération d’assurance
2. Donner des éléments statistiques sur le secteur de l’assurance
3. Rappeler des éléments de probabilité et de mathématiques financières
4. Déterminer la tarification des engagements vie et non vie
5. Exposer les formes de garanties proposées en vie et en non vie
6. Calculer les engagements techniques des contrats d'assurance
7. Étudier la gestion du risque au niveau de l’organisme assureur
8. Donner des notions de comptabilité et de réglementation propre à l'assurance
9. Présenter les principes de la réassurance
10. Étudier la notion de solvabilité d’un organisme assureur et quelques éléments prudentiels
Compétence à acquérir :
Présenter les principaux modèles de l’assurance vie et non vie.
ECTS : 2
Description du contenu de l'enseignement :
1- Analyse factorielle discriminante
2- Analyse discriminante linéaire et quadratique
3- Classification bayésienne à l’aide de modèles de mélange
4- Classifieur bayésien et classifieur bayésien naïf
5- Sélection de modèles de mélange parcimonieux
6- Arbres de décision
7- Forêts aléatoires
L'ensemble de ces méthodes enseignées est illustré par des démonstrations du logiciel R sur des jeux de données réel (principalement Analyse Discriminante linéaire et quadratique, Classification bayésienne gaussienne, Classifieur bayésien naïf, Forêts aléatoires).
Compétence à acquérir :
Ce cours présente les méthodes élémentaires d’apprentissage supervisé suivantes : analyse factorielle discriminante, classification bayésienne à l’aide de modèles de mélange, arbres de décision et forêts aléatoires. Les propriétés théoriques et différentes formulations de ces méthodes sont présentées. Leurs mises en oeuvre, ainsi que celles de leurs variantes, sont illustrées à l’aide de traitements de données effectués avec le logiciel R. L'objectif de ce cours est l'acquisition de la maîtrise de ces méthodes élémentaires d’apprentissage supervisé.
Mode de contrôle des connaissances :
Examen
Bibliographie, lectures recommandées :
- Benzecri, J.-P. (1980) Pratique de l’analyse des données. Dunod. Paris.
- Bouveyron, C., Celeux, G., Murphy, T., & Raftery, A. (2019) Model-Based Clustering and Classification for Data Science: With Applications in R, Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Cambridge: Cambridge University Press.
- Breiman,L., Friedman, J.H., Olshen,R., and Stone, C.J. (1984). Classification and Regression Trees, Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software, Pacific California.
- Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. (2009) The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition, Springer Series in Statistics.
- James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R., Taylor, J., (2023) An Introduction to Statistical Learning: With Applications in Python, Springer International Publishing.
- Lebart, L., Piron, M. , Morineau, A. (2006) (4ème edition, refondue) Statistique Exploratoire Multidimensionnelle, 480 pages, Dunod.
- Saporta, G. (2006), Probabilités, Analyse des données et Statistique, 656 pages, Technip.
ECTS : 2
ECTS : 3
Description du contenu de l'enseignement :
1. Quelques outils de calcul stochastique : rappels
2. Généralités sur les taux d’intérêt
3. Produits de taux classiques
4. Modèle LGM à un facteur
5. Modèle BGM (Brace, Gatarek et Musiela) / Jamishidian
6. Modèles à volatilité stochastique
Compétence à acquérir :
Ce cours est consacré aux modèles de taux d’intérêts à temps continu. Au travers de nombreux exemples, on décrira leurs utilisations pour évaluer les produits dérivés sur taux d’intérêt.
ECTS : 2
ECTS : 3
Description du contenu de l'enseignement :
1. Instruments et marchés (marchés monétaires, marchés obligataires)
2. Mesure et couverture du risque de taux (duration, convexité, ACP)
3. Reconstitution de la structure par terme des taux (modèles à splines, modèles paramétriques)
4. Théories de la structure par terme des taux (anticipations pures, prime de risque pure, segmentation, anticipations biaisées)
5. Gestion passive (tracking error, échantillonnage stratifié)
6. Gestion active (roll-down, barbell, bullet, butterfly)
7. Produits dérivés de taux (futures & swaps)
Compétence à acquérir :
Fournir une explication détaillée de la structure par terme des taux et apporter un éclairage sur les différentes stratégies de gestion et leur mise en œuvre.
ECTS : 3
Description du contenu de l'enseignement :
L'objectif de ce cours est de présenter aux étudiants des connaissances fondamentales, sur la régression d'un point de vue théorique ainsi que sur le code lié à ce domaine.
Pré-rentrée 6h :
Compétence à acquérir :
A la suite de ce module, les étudiants seront capables de comprendre la régression d'un point de vue théorique et de coder les différentes procédures étudiées. Ils auront le recul nécessaire pour préselectionner des procédures adaptées à la spécifité du jeu de données et sélectionner celles ayant les meilleures performances de généralisation.
Mode de contrôle des connaissances :
Examen
ECTS : 3
Description du contenu de l'enseignement :
1. Introduction et définition de la Value at Risk
2. Méthodes et méthodologies de calcul
3. Choix de distribution de probabilité pour positions optionnelles
4. Mesure de risque de marché et RiskMetrics
5. Risque de crédit et exigences réglementaires
6. Risque de corrélation défavorable, liquidité et xVA
7. Expected Shortfall et VaR sur Valeurs extrêmes
Compétence à acquérir :
Clarifier la notion de risque et présenter les principales techniques et méthodes de VaR permettant de mesurer, analyser et prédire le risque.
Le risque de marché fera l’objet d’’une attention particulière au travers de l’analyse de la VaR. Les méthodes de gestion globale du risque de marché lorsque les sources d’incertitudes sont multiples seront également étudiées.
ECTS : 2
Description du contenu de l'enseignement :
1. Mise en situation concrète du métier de trading (market making)
2. Pricing des options complexes à partir de celui des options vanilles
3. Les risques dans la vraie vie
4. Au-delà des grecques
Compétence à acquérir :
- Comprendre les responsabilités d’un market maker d’options
- Maîtriser les implications concrètes au-delà des équations de la gestion d’un portefeuille d’options
- Acquérir des réflexes afin de repérer rapidement les principales sources de risques
ECTS : 3
Description du contenu de l'enseignement :
1. Intégrale stochastique
2. EDS et théorèmes de représentation
3. EDSR et théorèmes de représentation
4. Application au contrôle stochastique
Compétence à acquérir :
Approfondir les notions de processus stochastiques, équations différentielles stochastiques progressives (EDS) et rétrogrades (EDSR), lien avec les équations aux dérivées partielles (e.d.p) et application au contrôle stochastique
Mode de contrôle des connaissances :
Examen
ECTS : 2
Description du contenu de l'enseignement :
ECTS : 3
ECTS : 2
Description du contenu de l'enseignement :
1/ Introduction au reinforcement learning
2/ Formalisme théorique : « Markov decision processes » (MDP), function valeur ( équation de Belman et Hamilton- Jacobi – Bellman) etc.
3/ Stratégies usuelles, sur l’exemple de “multi-armed bandit”
4/ Stratégies en deep learning: Q-learning et DQN
5/ Stratégies en deep learning: SARSA et variantes
6/ Stratégies en deep learning: Actor-Critic et variantes
7/ Implémentations Python variées
8/ Perspectives.
Compétence à acquérir :
introduction au deep reinforcement learning, avec une vision machine learning empirique: principaux algorithmes, implementations pratiques (gym)
Bibliographie, lectures recommandées :
https://turinici.com
ECTS : 3
ECTS : 2
Description du contenu de l'enseignement :
1. Introduction au contexte de solvabilité
2. Présentation du calcul de solvabilité
3. Dispositifs de gestion des risques (ORSA)
4. Analyse prospective & introduction à l’appétence aux risques
Compétence à acquérir :
Fournir aux étudiants des connaissances sur le contrôle prudentiel des organismes d’assurances. Leur permettra d’appréhender la complexité des problèmes comptables et les mécanismes d’évaluation du ratio de solvabilité. Le fonctionnement et l’approche de la gestion des risques dans le secteur de l’assurance seront présentés dans ce nouveau contexte.
ECTS : 2
Description du contenu de l'enseignement :
1/ Approches en probabilité historique (gestion de portefeuille classique), portefeuilles optimaux, beta, arbitrage, APT
2/ Valuation de produits dérivés et probabilité risque neutre
3/ Trading de volatilité, volatilité locale et calibration
4/ Assurance du portefeuille: stop-loss, options, CPPI, CRP - Constant Mix
5/ Options exotiques ou cachées: ETF short, etc.
Compétence à acquérir :
approche pratique et empirique des produits dérivés et de la gestion de risques tout en se basant sur une formalisation stochastique avancée
Bibliographie, lectures recommandées :
https://turinici.com