Responsable pédagogique : Sylvain BENOIT - https://sites.google.com/site/sylvainbenoit87/
La 1ère année du Master Économie et Finance s'inscrit dans le prolongement de la licence d'économie appliquée de Dauphine. L'articulation étroite entre la licence d'économie appliquée et le master Economie et Finance permet une assimilation progressive et efficace des concepts, des méthodes et des outils. Une remise à niveau en informatique (VBA) est proposée aux étudiants qui le souhaitent avant la reprise des cours. La 1ère année du master Économie et Finance est organisée en 2 semestres et se déroule de septembre à mai. La spécialisation se fait progressivement : après un premier semestre commun, les étudiants choisissent pour le second semestre une spécialisation en finance d'entreprise ou en finance de marché. Le socle commun de connaissances correspond aux fondamentaux de l'économie (macroéconomie, microéconomie, économétrie et économie publique) et de la finance (diagnostic financier des entreprises, gestion de portefeuille, produits dérivés). L'économie publique est abordée à travers les problématiques énergétiques et environnementales. La spécialisation au second semestre permet d'approfondir les connaissances dans un champ de la finance et d'acquérir les outils adaptés pour modéliser les problématiques financières associées. Au second semestre, les étudiants pourront rédiger un mémoire en binôme dont la nature dépend de la spécialisation choisie. Les étudiants de la majeure finance d'entreprise rédigent un mémoire en évaluation d'entreprise. Dans le cadre de ce mémoire, les étudiants doivent trouver une PME qui accepte de leur donner les états financiers, des informations sur les projets d'investissement et la vision stratégique de l'entreprise. Il s'agit donc d'un travail de terrain qui nécessite à la fois des compétences relationnelles et un bon niveau d'expertise. Les étudiants spécialisés en finance de marché ont davantage de liberté pour choisir le thème de leur mémoire dont le sujet est défini avec leur directeur de mémoire. Dans tous les cas, ce travail est l'occasion pour les étudiants d'approfondir un domaine d'expertise et de développer leur capacité d'analyse.
Après la 1re année du Master Economie et Finance, les étudiantes et étudiants en apprentissage poursuivent leur parcours dans le M2 Ingénierie Economique et Financière (contrat d’apprentissage de 2 ans). Les étudiantes et les étudiants en formation initiale peuvent choisir entre plusieurs M2, en formation initiale ou en alternance. Avant d’intégrer un M2, ils peuvent réaliser une année de césure si leur cursus le permet, afin de développer une expérience professionnelle en France ou à l’étranger : stage, CDD, service civique, entreprenariat, formation complémentaire…
En 2ème année de Master les étudiantes et les étudiants choisissent une spécialisation afin de préciser leur domaine de compétences et se professionnaliser. Ils bénéficieront d’enseignements de haut niveau dispensés par des enseignants-chercheurs de Dauphine et d’intervenants extérieurs issus du monde de l’entreprise.
Enfin, l’université aide les étudiantes et les étudiants, à se préparer à l’entrée sur le marché du travail au travers de nombreux projets professionnels ou dispositifs de stage. Les jeunes diplômés de Dauphine bénéficient ainsi d’un taux d’insertion professionnelle très élevé.
Dans le cas d’un Master recherche, cette 2ème année leur permettra de préparer au mieux leur projet de recherche, pour s’orienter par la suite vers un doctorat.
Langue du cours : Français
ECTS : 3
Langue du cours : Français
Description du contenu de l'enseignement :
L'UE Applications professionnelles n'est pas associée à un volume d'enseignement à l’université. Chaque apprenti est encadré au cours de son année d'apprentissage par un maître d'apprentissage désigné par l'entreprise et un tuteur université désigné par l'université. Le tuteur université se rend dans l'entreprise d'accueil à deux reprises au cours de l'année pour faire le point avec l'apprenti et le maître d'apprentissage.
Compétences à acquérir :
La première année du M1 Economie et Finance en apprentissage permet d'acquérir progressivement des compétences essentielles en entreprise : l'organisation, l'adaptabilité, le travail en équipe et l'autonomie. Les apprentis acquièrent également des compétences techniques dans l’exercice de leurs missions et mobilisent les savoirs acquis à l'Université.
L'UE Applications professionnelles est l'occasion de dresser un bilan de la première année d'apprentissage et de faire le point sur les compétences acquises et celles qui restent à acquérir.
Mode de contrôle des connaissances :
L'apprenti doit rédiger un livret d'apprentissage et présente à l'oral une synthèse de ce livret lors de la 2ème visite en entreprise. La note de l’UE Applications professionnelles est la moyenne équipondérée de :
Coefficient : 2
ECTS : 3
Enseignant responsable : JEROME MATHIS (https://www.jeromemathis.fr/aio)
Langue du cours : Anglais
Description du contenu de l'enseignement :
Chapter 1: Introduction to risk management and derivatives instruments
Chapter 2: Mechanics of Futures Markets
Chapter 3: Determination of Forward and Futures Prices
Chapter 4: Hedging Strategies Using Futures
Chapter 5: Interest Rates
Chapter 6: Interest Rate Futures
Chapter 7: Swaps
Chapter 8: Mechanics of Options Markets
Chapter 9: Properties of Stock Options
Chapter 10: Trading Strategies Involving Options
Chapter 11: Credit Derivatives
Compétences à acquérir :
The purpose of this course is to present the functioning of derivative products, namely forwards, futures, swaps and options, both in a risk management and speculation perspective.
Mode de contrôle des connaissances :
Examen final
Coefficient : 2
Bibliographie, lectures recommandées :
John C. Hull, "Options, Futures, and Other Derivatives", Pearson ed., 2018
En savoir plus sur le cours : https://jeromemathis.fr/derivatives
ECTS : 6
Enseignant responsable : Yannick LE PEN ()
Langue du cours : Français
Description du contenu de l'enseignement :
Le cours se divise en deux parties :
1. Modélisation en univarié
2. En multivarié
Application de ces méthodes sur des séries à l'aide du logiciel R par la réalisation d'exercices et d'un projet
Compétences à acquérir :
Maîtrise des notions et des méthodes de base de l'économétrie des séries temporelles et application de ces méthodes à des cas concrets.
Pré-requis recommandés
Cours de statistique et cours d'économétrie de niveau L3
Mode de contrôle des connaissances :
Coefficient : 2
Bibliographie, lectures recommandées :
Bourbonnais R., Econométrie : cours et exercices corrigés, Dunod, 9ème édition., 2015.
Brooks C., Introductory Econometrics for Finance, Cambridge University Press, 3ème édition, juin 2014.
Ghysels E. et Marcellino M., Applied Economic Forecasting using Time Series Methods, Oxford University Press, 2018.
ECTS : 6
Enseignant responsable : PHILIPPE BERNARD (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/bernard-philippe)
Langue du cours : Français
Coefficient : 2
ECTS : 3
Enseignant responsable : Louis BRIENS
Langue du cours : Français
Description du contenu de l'enseignement :
This course is designed to teach students the fundamentals of Python programming through practical applications in finance, statistics, and econometrics. It introduces key programming paradigms--imperative, functional, and, to a lesser extent, object-oriented programming--within an applied context. Each session blends theoretical concepts with hands-on exercises using real or simulated datasets. The course emphasizes reproducible and interpretable code, in line with industry best practices. Session Breakdown Session 1 - Python Refresher and Programming Fundamentals Core concepts: variables, data types, control structures, loops, functions Working with NumPy and Pandas Writing clean, modular, and readable code Simple financial/statistical computations Hands-on exercises to strengthen Python fluency Note: This session will be adapted depending on students' programming background and pace. Session 2 - Optimization and Logistic Regression from Scratch Introduction to gradient descent as a numerical optimization tool Application to logistic regression for binary classification Manual implementation of the algorithm: gradient, update rule, convergence Visualizing decision boundary and cost function Comparison with scikit-learn's LogisticRegression Session 3 - Time Series and Regression Modeling Visualization and decomposition of time series Stationarity, trend, and seasonality Univariate and multivariate regression ARIMA modeling for forecasting Introduction to GARCH-type volatility models Session 4 - Systemic Risk Measures and Backtesting Key systemic risk indicators: VaR, CoVaR, SRISK, MES Estimation methods using financial data Backtesting: Unconditional Coverage and Conditional Coverage tests Interpreting model adequacy and performance Session 5 - CAPM Empirical Implementation Using CAC 40 Data Log return computation with Pandas (weekly prices from 2011-2016) Construction of the ex-post market portfolio via minimum variance optimization Beta estimation through OLS regression Visualization: security market line, beta dispersion Pedagogical goal: hands-on CAPM estimation in Python Session 6 - Index Construction and Computation Overview of financial index structures and mechanics Loading and cleaning real market data Handling corporate actions and rebalancing Implementing index computation methods Constructing sectoral and composite indices Visualizing and analyzing index performance Note: Placed last to consolidate prior concepts and support the final project work.
Compétences à acquérir :
Fundamentals of Programming with Python. Application of Python in finance.
Pré-requis recommandés
A basic familiarity with Python is expected, though essential concepts will be reviewed in the first session.
Mode de contrôle des connaissances :
Final group project applying the methods covered in class to a real-world financial or econometric problem.
Coefficient : 1
Bibliographie, lectures recommandées :
Yves Hilpisch, « Python for Finance », 2019, Editions O'Reilly.
ECTS : 6
Enseignant responsable : ANNE EPAULARD (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/epaulard-anne)
Langue du cours : Français
Description du contenu de l'enseignement :
1 - Introduction : La croissance économique - Faits et théories 2 - Chapitre 1 : Le modèle néoclassique de croissance (modèle de Solow, modèle Ramsey-Cass-Koopmans) 3 - Chapitre 2 : Les modèles de croissance endogène (modèle "AK", modèles avec progrès technique endogène : Paul Romer, et Aghion-Howitt) 4 - Chapitre 3 : Finance et croissance 5 - Chapitre 4 : Environnement et croissance 6 - Chapitre 5 : Croissance dans les pays en développement et les pays émergents : trappe à pauvreté, trappe à revenu médian 7 - Chapitre 6 : Un modèle de décollage industriel
Compétences à acquérir :
- Identifier les déterminants de la croissance. - Résoudre des problèmes de contrôle optimal. - Résoudre des équations différentielles et de récurrence.
Pré-requis obligatoires
Pré-requis recommandés
Coefficient : 2
Bibliographie, lectures recommandées :
L'économie de la croissance (2010), Philippe Aghion et Peter Howitt, Economica
ECTS : 3
Enseignant responsable : FRANCK DOMENGE
Langue du cours : Français
Coefficient : 2
ECTS : 3
Enseignant responsable : STEPHANIE ABBOUD
Langue du cours : Français et anglais
Description du contenu de l'enseignement :
- This course provides a framework designed to help students learn fundamental concepts, tools and techniques to think critically when valuing a company. - This course is an initiation to the three main and most common methods of valuation (Discounted Cash Flow Analysis, Public Company Comparables and Transaction Comparables) - presented in a football field valuation graph. - Learning how to perform valuation of private and public companies.
Compétences à acquérir :
- The purpose of this course is to help students master valuation tools and financial modelling. - This program assumes knowledge of Financial Statement Analysis course from the first semester.
Coefficient : 1
ECTS : 6
Enseignant responsable : FRANCK BIEN (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/bien-franck)
Langue du cours : Français
Description du contenu de l'enseignement :
- Interactions stratégies, équilibre, statique et dynamique, asymétries d'information. - Panorama de la théorie des jeux nécessaire à un économiste.
Compétences à acquérir :
- Compréhension et usage de la théorie des jeux pour l'analyse économique.
Coefficient : 2
ECTS : 3
Enseignants : LORIS BULLIARD, HUGO PAOLINI
Langue du cours : Français
Description du contenu de l'enseignement :
Le cours traitera de la création et de la gestion de pipelines de données complet :
1. Récupération de données à partir de multiples sources
2. Processing de données brutes
3. Code orienté production
4. Visualisation des données
Le cours sera principalement axé sur les travaux pratiques (TP). Les étudiants travailleront sur un projet intégré où ils devront concevoir une pipeline complète d'ingestion de données, incluant la collecte, le traitement, et la visualisation des données. Chaque session abordera une étape clé du pipeline, suivie d'exercices pratiques pour consolider les connaissances.
Compétences à acquérir :
Acquérir les compétences pour créer et gérer des pipelines de données complets, depuis la collecte jusqu'au traitement et à la visualisation, en utilisant des pratiques de développement orienté production.
Pré-requis obligatoires
Connaissance de Python.
Mode de contrôle des connaissances :
L'évaluation se fera sous la forme d'un devoir maison en groupe. Les étudiants devront livrer un projet final comprenant une pipeline fonctionnelle et documentée, qui met en œuvre les compétences acquises tout au long du cours. Le projet sera évalué sur la qualité du code, la robustesse de la solution, et la clarté de la documentation.
Coefficient : 1
ECTS : 3
Enseignant responsable : RACHID TOLBA
Langue du cours : Français et anglais
Description du contenu de l'enseignement :
Fixed income market introduction
Fixed income basic concepts
Pricing
Risks associated with investing in bonds
Understanding credit ratings
Understanding the yield curve
Overview of bond sectors and instruments
Debt restructuring
Case study
Compétences à acquérir :
Compréhension des marchés de Taux et Gestion des Risques
Pré-requis recommandés
mathématiques financières
Mode de contrôle des connaissances :
QCM et case study
Coefficient : 1
ECTS : 3
Enseignant responsable : JEROME MATHIS (https://www.jeromemathis.fr/aio)
Langue du cours : Français
Description du contenu de l'enseignement :
Ce cours offre une introduction accessible au calcul stochastique, une discipline mathématique essentielle en ingénierie financière. Son approche met l'accent sur la simplification des concepts mathématiques pour convenir à un public d'économistes. Il présente deux modèles d'évaluation d'option : le modèle à temps discret (Binomial) et le modèle à temps continu (Black-Scholes). Il sensibilise à la détection d’opportunité d'arbitrage et forme à l’identification de stratégies adaptées.
Compétences à acquérir :
Valorisation des produits dérivés, apprentissage des stratégies d’arbitrage et des instruments de base de la gestion financière des options (« grecques »).
Pré-requis obligatoires
Bonnes connaissances du calcul des probabilités, et du fonctionnement des marchés financiers.
Pré-requis recommandés
Connaissance des produits dérivés.
Mode de contrôle des connaissances :
Examen terminal
Coefficient : 1
En savoir plus sur le cours : https://jeromemathis.fr/a-p/
ECTS : 3
Enseignant responsable : EMMANUEL LEPINETTE (https://sites.google.com/view/emmanuel-lepinette/research-cv-and-others)
Langue du cours : Français et anglais
Description du contenu de l'enseignement :
- Introduction au calcul stochastique appliqué à la finance.
- Fournir une approche d'ingénierie à l'arbitrage financier.
Chapt 1: Structures probabilistes et stochastiques.
Chapt 2: Modélisation stochastique d'un marché financier dont les modèles binomiaux.
Chapt 3: Passage du temps discret au temps continu.
Chapt 4: Intégrale stochastique.
Chapt 5: Le modèle de Black et Scholes.
Compétences à acquérir :
- Familiarisation avec les modèles stochastiques pour la finance.
Pré-requis obligatoires
Des bases en théorie de la probabilité et en mathématiques plus généralement.
Pré-requis recommandés
Mathématiques et une introduction à Python.
Mode de contrôle des connaissances :
Examen final
Coefficient : 1
Bibliographie, lectures recommandées :
Quantitative Finance For The Beginners: Stochastic Models and European and Asian Options Pricing . Author: Emmanuel Lépinette.
ECTS : 3
Enseignant responsable : EMMANUEL FRUCHARD
Langue du cours : Français et anglais
Description du contenu de l'enseignement :
Ce cours vise à faire progresser les étudiant.e.s dans deux directions :
Compétences à acquérir :
Ce cours vise à l'acquisition de deux compétences :
Pré-requis obligatoires
Python : bases du langage en mode procédural
Pré-requis recommandés
Bases de VBA et Python
Mode de contrôle des connaissances :
Notation individuelle (environ 50%) : QCM en fin de cours Notation de groupe : remise du cas et soutenance orale
Coefficient : 1
Bibliographie, lectures recommandées :
Pour se former à Python : https://www.w3schools.com/python/
ECTS : 3
Enseignant responsable : GEORGES KAYO DE KAYO
Langue du cours : Français
Description du contenu de l'enseignement :
Un risque financier est un aléa (nécessairement adverse d’après ce qui suit) dont la réalisation peut:
Bien gérer ses risques financiers est donc fondamental, ce qui se fait schématiquement en 4 grandes étapes qui seront détaillées dans les chapitres du cours :
Les chapitres du cours (cf. plan ci-dessous) permettront de détailler ces différents points.
Chapitre I : Risques et cartographie des risques
Chapitre II : Processus de gestion des risques
Chapitre III : Un problème fondamental de QRM (Quantitative Risk Management)
Chapitre IV : Sensibilités
Chapitre V : Risques forfaitaires
Chapitre VI : Rappels mathématiques
Chapitre VII : Mesures de risques: Value-at-Risk & Expected Shortfall
Chapitre VIII : Risque émetteur (cas du modèle CreditMetrics)
Chapitre IX : Stress-tests et back-tests (si le temps le permet)
Compétences à acquérir :
Quantification des Risques en Finance de Marché
Pré-requis recommandés
Instruments financiers vanilles: actions, obligations, options européennes, portefeuilles d'actifs financiers
Mode de contrôle des connaissances :
Projet
Coefficient : 1
Bibliographie, lectures recommandées :
Gestion des risques & institutions financières, John Hull
ECTS : 6
Enseignant responsable : RICHARD DUTU (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/dutu-richard)
Langue du cours : Français
Description du contenu de l'enseignement :
Part 1: On the history of money and banking Part 2: Money creation in the commodity money system and the fiat money system Part 3: Monetary policy in today's fiat money system Part 4: Financial crises and the deficiencies of the current monetary system Part 5: Alternatives to the current monetary system: "free banking" and crypto-currencies Part 6: A deeper look at crypto-currencies and decentralized finance (Defi)
Compétences à acquérir :
Course objective:
Learn about:
Pré-requis obligatoires
Undergraduate microeconomics and macroeconomics
Mode de contrôle des connaissances :
One final 2-hour closed-book exam.
Bibliographie, lectures recommandées :
In class.
Langue du cours : Français
ECTS : 3
Enseignants : HERVE GAKPE, NICOLAS POUX
Langue du cours : Français
Description du contenu de l'enseignement :
Partie théorique :
Partie pratique :
Compétences à acquérir :
Mode de contrôle des connaissances :
Projet final par groupe de deux (ou plus, en fonction du contingent, à repréciser en séance), dont le sujet sera donné et expliqué en séance.
Restitution à travers un oral de 20 minutes par groupe.
Coefficient : 1
Bibliographie, lectures recommandées :
ECTS : 3
Enseignant responsable : FABRICE BIEN
Langue du cours : Français
Description du contenu de l'enseignement :
- Introduction au droit des sociétés : qu'est-ce qu'une entreprise individuelle ? Qu'est-ce qu'une société ?
- Constitution d'une société : les conditions de validité d'une société (conditions de fond et conditions de forme).
- Personne morale et limite à l'écran social protecteur : la notion de personne morale les limites à l'écran social protecteur (les exceptions concernant les associés les exceptions concernant les dirigeants les exceptions dans les groupes de sociétés)
- Fonctionnement d'une société : les grands principes de fonctionnement d'une société.
- Statut des dirigeants de sociétés : la notion de dirigeant les dirigeants fautifs (responsabilités dans une société in bonis et dans une société en difficulté révocation).
- Corporate governance : qu'est-ce que la corporate governance ? Contenu de la corporate governance.
Compétences à acquérir :
- Comprendre le fonctionnement d'une société.
- Comprendre les débats autour de la corporate governance.
- Comprendre les débats autour du rôle de l'entreprise en lien avec la RSE.
Pré-requis obligatoires
Aucun.
Pré-requis recommandés
Aucun.
Mode de contrôle des connaissances :
Le contrôle des connaissances consiste en un partiel final composé : - d'une partie questions de cours - d'une partie cas pratiques.
Coefficient : 1
Bibliographie, lectures recommandées :
- Bien F., L'entreprise en droit, in Bien F. et Méritet S., 2nd Edition, e-book, Pearson, chap. 10 bis, 2019.
- Dondero B., Droit des sociétés, Dalloz, Coll. HyperCours, 9e éd., 2025.
- Cozian M., Deboissy F. et Viandier A., Droit des sociétés, LexisNexis, 38e éd., 2025.
- Durand-Barthez P. et Le Goff P., Le guide de la gouvernance des sociétés 2025-2026, Dalloz, Coll. Guides Dalloz, 5e éd., 2025.
- Le Cannu P. et Dondero B., Droit des sociétés, Lextenso, 11e éd., 2025.
- Heinich J., Droit des sociétés, L.G.D.J./Lextenso, Coll. Manuels, 2e éd., 20252023.
- Magnier V., Droit des sociétés, Dalloz, Coll. Cours, 11e éd., 2024.
- Merle P. et Caffin-Moi M., Droit commercial : sociétés commerciales 2025-2026, Dalloz, 29e éd., 2025.
ECTS : 3
Langue du cours : Français
Coefficient : 1