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 Initial training, there are two steps to the admissions process:
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.
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
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.
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
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
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
ECTS : 6
Lecturer in charge : Bertrand VILLENEUVE (https://www.linkedin.com/in/bertrand-villeneuve-0a5a152b/?originalSubdomain=fr)
Language of instruction : French
Teaching hours : 36
Course content:
Thèmes :
Skills to be acquired:
Théorie des jeux.
Etude des structures de jeux, stratégies, équilibre, rôle de l'information.
Outils nécessaires à la compréhension des travaux de théorie appliquée en économie financière et industrielle, en théorie des contrats, en économie publique.
Terminologie et méthodologie au rendez-vous.
Recommended prerequisites
Microéconomie générale niveau L3, optimisation.
Assessment:
Contrôle continu sur table à mi-parcours (50%). Contrôle final sur table (50%).
Bibliography, recommended reading:
Un polycopié de cours fourni. Un cahier d'exercices corrigés. Annales sur Moodle.
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
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.
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:
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)
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
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 :
Skills to be acquired:
Ce cours vise à l'acquisition de deux compétences :
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/
ECTS : 3
Lecturer in charge : Marie BESSEC (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/bessec-marie)
Language of instruction : French
Course content:
Le mémoire, réalisé en binôme sous la supervision d’un tuteur académique, porte sur des questionnements récents en finance de marché ou d’entreprise. Dans ce travail de recherche, les étudiants pourront répliquer et étendre l'analyse empirique d’un article de recherche en finance, afin d’en comprendre les méthodes et les résultats et d’en faire une analyse critique. Ils pourront aussi réaliser une revue de la littérature d’une question de recherche récente, identifiant les limites et pistes potentielles pour de futures recherches.
Les étudiants auront l'opportunité de choisir parmi une variété de sujets définis avec leur tuteur, couvrant notamment l’économétrie financière, la finance verte, la gestion de portefeuille, la macroéconomie financière et l’évaluation d’entreprise.
Skills to be acquired:
Mandatory prerequisites
La réalisation du mémoire exige un solide niveau en économétrie, des compétences en programmation et de bonnes capacités rédactionnelles pour produire un document clair, structuré et rigoureux.
Assessment:
Le mémoire fera l’objet d’une soutenance à la fin du second semestre. Il sera évalué sur la base de la qualité du document écrit (pertinence de la problématique, rigueur de l’analyse, clarté de la présentation) et de la soutenance orale (présentation des résultats, capacité à défendre les choix méthodologiques et les conclusions, et qualité des réponses aux questions du jury).
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:
Mandatory prerequisites
Undergraduate microeconomics and macroeconomics
Assessment:
One final 2-hour closed-book exam.
Bibliography, recommended reading:
In class.