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Academic year 2026/2027

Master Year 1 - Economy and Finance - Major in Financial Markets - FA

ECTS credits : 60

Programme objectives

Program objectives:
  • Master the foundations of economics (macroeconomics, microeconomics, econometrics, public economics);
  • Understand energy and environmental issues;
  • Analyze the major financial instruments, market operations, and capital asset pricing models;
  • Conceptualize and model the financial issues that corporations face
  • Become expert in the quantitative methods and computational tools required to implement solutions

This first year of the Master's in Economics and Finance, available in both full-time and apprenticeship formats, offers students an in-depth education in economics and finance, as well as advanced mastery of quantitative methods and programming in finance. It is during this first year of the Master's program that students can begin to specialize, with a range of elective courses focused on either market finance or corporate finance.

For full-time students, the first semester can take place either on the Paris campus or the London campus. In London, students follow the Paris program, taught in English by professors from the London campus, as well as professionals from this major financial hub. Language courses are provided by the partner University College London. Students thus benefit from the international environment of London, its professional opportunities, while completing a curriculum that meets the academic requirements of Paris Dauphine-PSL University.

Most full-time students continue their first year of the Master's with a gap year, to gain professional experience and refine their career path. After the first year of the Master's in Economics and Finance, apprenticeship students continue their studies in the M2 Economic and Financial Engineering program.

Teaching methods

The first year of the Master's degree in Economics and Finance is an extension of the Bachelor's degree in Applied Economics at Dauphine. The close connection between the Bachelor's in Applied Economics and the Master's in Economics and Finance allows students to progressively and efficiently assimilate the concepts, methods, and tools of the discipline. A refresher course in computer science is offered to interested students before classes begin.

The first year of the Master's in Finance is divided into two semesters from September to June. Students specialize over the course of the program: after a core first semester, they choose to specialize in either corporate finance or market finance in their second semester. The common core includes the fundamentals of economics (macroeconomics, microeconomics, econometrics, and public economics) and finance (corporate financial analysis, portfolio management, derivatives). The curriculum addresses public economics through the study of energy and environmental issues. Specializing in the second semester allows students the opportunity to deepen their understanding of a financial subfield and learn the tools required to model relevant financial issues.

In the second semester, students can write a dissertation in pairs, the nature of which depends on the chosen specialization. Students specializing in corporate finance write a dissertation on company valuation. As part of this dissertation, they must find an SME willing to provide them with financial statements, information on investment projects, and the strategic vision of the company. This is therefore a fieldwork project that requires both relational skills and a high level of expertise. Students specialized in market finance have more freedom to choose the topic of their dissertation, which is defined with their dissertation director. In all cases, this work is an opportunity for students to deepen their knowledge in a field of expertise and to develop their analytical skills.

Language of instruction: French

Admissions

In Initial training, there are two steps to the admissions process:

In Work-based training, there are three steps to the admissions process:

Further studies

After the first year of the Master’s in Economics and Finance, students enrolled in the apprenticeship track continue their studies in the second-year Master’s program in Economic and Financial Engineering (under a two-year apprenticeship contract). Students enrolled in the full-time program can choose from several second-year Master’s programs, either full-time or through a work-study arrangement. Before entering the second year, they may take a gap year, provided their curriculum allows it, to gain professional experience in France or abroad through an internship, a fixed-term employment contract, civic service, entrepreneurship, or additional training.

In the second year of the Master’s program, students choose a specialization to further develop their expertise and professional skills. They benefit from advanced teaching delivered by Dauphine faculty members and external professionals from the business world.

The university also helps students prepare for entering the job market through a wide range of professional projects and internship opportunities. As a result, Dauphine graduates enjoy a very high employment rate.

For students pursuing a research-oriented Master’s degree, the second year provides an opportunity to prepare their research project and pursue a PhD.

Curriculum

Course descriptions

Semestre 2 - Choisir 1 Majeure : Entre "Finance d'Entreprise" et "Finance de Marché"

Enseignement Optionnel Majeure "Finance de Marché"

Gestion des risques

ECTS : 3

Lecturer in charge : Georges KAYO DE KAYO

Language of instruction : French

Teaching hours : 27

Course content:

Un risque financier est un aléa (nécessairement adverse d’après ce qui suit) dont la réalisation peut:

  • causer des pertes financières ± importantes et
  • entraîner la faillite dans les cas extrêmes

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 :

  1. Identifier/cartographier les risques auxquels on est exposé.
  2. Quantifier les risques identifiés, c'est-à-dire évaluer les pertes potentielles en cas de réalisation de ces risques.
  3. Prendre une décision de gestion, c'est-à-dire choisir entre éviter, prévenir, absorber ou transférer les risques identifiés et quantifiés.
  4. Monitorer ses risques, c'est-à-dire les suivre dans le temps.

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)

Skills to be acquired:

Quantification des Risques en Finance de Marché

Recommended prerequisites

 Instruments financiers vanilles: actions, obligations, options européennes, portefeuilles d'actifs financiers 

Assessment:

Projet

Weighting : 1.00

Bibliography, recommended reading:

Gestion des risques & institutions financières, John Hull

Monnaie, crises financières et cryptomonnaies

ECTS : 6

Lecturer in charge : Richard DUTU (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/dutu-richard)

Language of instruction : French

Teaching hours : 36

Course content:

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) 

Skills to be acquired:

 Course objective: 

Learn about:

  • the history of money and banking
  • the process of money creation by banks and the limits to that process
  • the objectives, instruments and actors of monetary policy, both in the euro-zone and in the US, and the money market
  • two recent financial/monetary crises (the 2008 financial crisis and the 2010-2015 euro crisis), the responses by central banks and the aftermath
  • alternatives to the current monetary system, namely "free banking" and crypto-currencies
  • bitcoin, blockchain technology, and decentralized finance (Defi)

Mandatory prerequisites

 Undergraduate microeconomics and macroeconomics 

Assessment:

One final 2-hour closed-book exam. 

Bibliography, recommended reading:

In class.

Enseignements Obligatoires Majeure "Finance de Marché"

Applications professionnelles

ECTS : 3

Language of instruction : French

Course content:

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. 

Skills to be acquired:

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. 

Assessment:

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 :

  • l’évaluation par le maître d’apprentissage du travail réalisé en entreprise;
  • l’évaluation du livret d’apprentissage par le tuteur Université
  • l’évaluation de la soutenance du livret d’apprentissage par le tuteur université et le maître d’apprentissage lors de la 2ème visite en entreprise.
La note de l’UE Applications professionnelles est reportée dans le contrat pédagogique du semestre 1 et du semestre 2. 

Weighting : 2.00

Arbitrage et Pricing

ECTS : 3

Lecturer in charge : Jerome MATHIS (https://www.jeromemathis.fr/aio)

Language of instruction : French

Teaching hours : 21

Course content:

  

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. 

Skills to be acquired:

  

Valorisation des produits dérivés, apprentissage des stratégies d’arbitrage et des instruments de base de la gestion financière des options (« grecques »).

Mandatory prerequisites

  

Bonnes connaissances du calcul des probabilités, et du fonctionnement des marchés financiers.

Recommended prerequisites

  

Connaissance des produits dérivés.

Assessment:

 Examen terminal 

Weighting : 1.00

Calcul stochastique

ECTS : 3

Lecturer in charge : Emmanuel LEPINETTE (https://sites.google.com/view/emmanuel-lepinette/research-cv-and-others)

Language of instruction : French

Teaching hours : 21

Course content:

- 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.

Skills to be acquired:

- Familiarisation avec les modèles stochastiques pour la finance.

Mandatory prerequisites

Des bases en théorie de la probabilité et en mathématiques plus généralement.

Recommended prerequisites

Mathématiques et une introduction à Python.

Assessment:

Examen final 

Weighting : 1.00

Bibliography, recommended reading:

Quantitative Finance For The Beginners: Stochastic Models and European and Asian Options Pricing . Author: Emmanuel Lépinette.

Data management

ECTS : 3

Lecturer in charge : Loris BULLIARD

Language of instruction : French

Teaching hours : 24

Course content:

Le cours traitera de la création et de la gestion de pipelines de données complet : 

1. Récupération de données à partir de multiples sources 

  • Extraction de données via des APIs Web ou via scrapping. 
  • Peuplement et manipulation de bases de données SQL. 
  • Manipulation de données stockées dans des buckets S3.

2. Processing de données brutes 

  • Utilisation avancée de pandas pour le chaînage de transformations. 
  • Optimisation des calculs numériques avec numpy. 
  • Introduction à l'analyse de données (modélisation et problématiques éthiques).

3. Code orienté production 

  • Utilisation de VS Code pour le développement. 
  • Gestion de version avec Git. 
  • Structuration et gestion de scripts pour automatiser les tâches. 
  • Principes de la Programmation Orientée Objet (OOP) pour la modularité et la maintenance du code.

4. Visualisation des données 

  • Création de graphiques pour explorer et communiquer les résultats. 
  • Utilisation de bibliothèques de visualisation comme Matplotlib, Seaborn, et autres.

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. 

Skills to be acquired:

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. 

Mandatory prerequisites

Connaissance de Python.

Assessment:

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. 

Weighting : 1.00

Évaluation d'entreprise I

ECTS : 3

Lecturer in charge : Stephanie ABBOUD

Language of instruction : French

Teaching hours : 24

Course content:

- 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.

Skills to be acquired:

- 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.

Weighting : 1.00

Fixed Income

ECTS : 3

Lecturer in charge : Rachid TOLBA

Language of instruction : French

Teaching hours : 18

Course content:

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


Skills to be acquired:

Compréhension des marchés de Taux et Gestion des Risques

Recommended prerequisites

mathématiques financières

Assessment:

QCM et case study

Weighting : 1.00

Informatique appliquée la finance II

ECTS : 3

Lecturer in charge : Emmanuel FRUCHARD

Language of instruction : French

Teaching hours : 24

Course content:

Ce cours vise à faire progresser les étudiant.e.s dans deux directions :

  • Informatique : pratique de la programmation orientée objet en Python
  • Finance : La courbe de taux zéro-coupon et son calcul à partir de swaps de taux OIS
Le but du cours est de calibrer une courbe de taux zéro-coupon à partir de taux de swaps OIS. Une première étape consiste à générer les flux d'un swap et à actualiser ces flux pour avoir la valeur actuelle du swap. On utilise ces calculs pour calibrer une courbe de taux, par recherche de racine de NPV=0 pour chaque swap en partant des maturités les plus courtes. Plusieurs méthodes d'interpolation seront utilisées. Les développements se font en python uniquement, avec une interface utilisateur au choix des étudiant.e.s, par exemple Excel via xlwings ou navigateur avec streamlit. Les étudiant.e.s, réparti.e.s en groupes de 3 ou 4, développent chacun.e une partie des classes, qu'iels intègrent ensuite. Le cours alterne des phases de présentation "magistrale" et des temps de pratique en groupe en mode TD, complétées par du travail en dehors des heures de cours. Le cours est présenté en français et les supports sont en anglais. Le rapport peut être rédigé en français ou en anglais, au choix des étudiant.e.s.

Skills to be acquired:

Ce cours vise à l'acquisition de deux compétences :

  • Codage orienté objet
  • Connaissance des swaps de taux, des taux zéro-coupon et de leur calibration

Mandatory prerequisites

Python : bases du langage en mode procédural

Recommended prerequisites

Bases de VBA et Python

Assessment:

Notation individuelle (environ 50%) : QCM en fin de cours Notation de groupe : remise du cas et soutenance orale

Weighting : 1.00

Bibliography, recommended reading:

Pour se former à Python : https://www.w3schools.com/python/

Microéconomie

ECTS : 6

Lecturer in charge : Franck BIEN (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/bien-franck)

Language of instruction : French

Teaching hours : 36

Course content:

- Interactions stratégies, équilibre, statique et dynamique, asymétries d'information. - Panorama de la théorie des jeux nécessaire à un économiste.

Skills to be acquired:

- Compréhension et usage de la théorie des jeux pour l'analyse économique.

Weighting : 2.00

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