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.
Pour la formation initiale, l'admission se fait en 2 étapes :
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.
ECTS : 3
Enseignant responsable : Georges KAYO DE KAYO
Langue du cours : Français
Volume horaire : 27
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 : 1.00
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
Volume horaire : 36
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.
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 : 2.00
ECTS : 3
Enseignant responsable : Jerome MATHIS (https://www.jeromemathis.fr/aio)
Langue du cours : Français
Volume horaire : 21
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 : 1.00
ECTS : 3
Enseignant responsable : Emmanuel LEPINETTE (https://sites.google.com/view/emmanuel-lepinette/research-cv-and-others)
Langue du cours : Français
Volume horaire : 21
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 : 1.00
Bibliographie, lectures recommandées :
Quantitative Finance For The Beginners: Stochastic Models and European and Asian Options Pricing . Author: Emmanuel Lépinette.
ECTS : 3
Enseignant responsable : Loris BULLIARD
Langue du cours : Français
Volume horaire : 24
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 : 1.00
ECTS : 3
Enseignant responsable : Stephanie ABBOUD
Langue du cours : Français
Volume horaire : 24
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 : 1.00
ECTS : 3
Enseignant responsable : Rachid TOLBA
Langue du cours : Français
Volume horaire : 18
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 : 1.00
ECTS : 3
Enseignant responsable : Emmanuel FRUCHARD
Langue du cours : Français
Volume horaire : 24
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 : 1.00
Bibliographie, lectures recommandées :
Pour se former à Python : https://www.w3schools.com/python/
ECTS : 6
Enseignant responsable : Franck BIEN (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/bien-franck)
Langue du cours : Français
Volume horaire : 36
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 : 2.00