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Accueil - Formations - Offre de formation - Master Économétrie, statistique Parcours Ingénierie statistique et financière

Master Économétrie, statistique Parcours Ingénierie statistique et financière

Formation
Master Économétrie, statistique
Parcours Ingénierie statistique et financière

Master Économétrie, statistique Parcours Ingénierie statistique et financière

2022/2023

Direction: M. Antoine BILLOT, Mme Marianne GUILLE, Mme Maria RIFQI

Masters en Économie - Économie

Diplôme Délivré:
Master
Durée des études:
2 ans
Modalités d'enseignement:
En apprentissage, Formation initiale

Présentation

Articulé en deux années complémentaires (M1 et M2), ce cursus a pour objectif de former des cadres de haut niveau au traitement et à l’analyse des données économiques et ce, en familiarisant les étudiants avec les techniques d’extraction et de traitement de l’information à des fins de prévision et de prise de décision grâce aux méthodes statistiques, informatiques et économétriques les plus récentes, ainsi qu’à leur mise en œuvre par des langages informatiques et logiciels appropriés. Ces outils sont, dans le cadre de cette formation, appliqués aux domaines de la finance, de la banque et de l’assurance.

Objectifs

Le parcours Ingénierie Statistique et Financière se propose de former des cadres de haut niveau maîtrisant le traitement et l’analyse quantitative des données économiques, notamment dans les domaines de la finance et de l’assurance. Le cursus a pour objectif de doter ses lauréats d’une triple compétence : celle d’un statisticien économètre ou data scientist, capable d’exploiter des bases de données volumineuses (big data), celle d’un informaticien, capable de mobiliser les bons outils informatiques à cette fin et, enfin, celle d’un économiste, capable de traduire les données exploitées en des messages économiques qui éclairent la décision dans l’entreprise. La principale force de notre programme tient à ce que les méthodes statistiques et informatiques d’aide à la décision que nous enseignons ne le sont pas hors-contexte : elles sont orientées en particulier vers des métiers très spécifiques : ceux de la finance et de l’assurance, mais s’appliquent aussi à des nouveaux domaines comme le marketing quantitatif. Les outils employés sont enfin rendus opérationnels dans le cadre d’une formation en alternance université / entreprise.

Admission

Niveau d'entrée:
Bac +3

Profil recommandé

Attendus
Le profil attendu d’un candidat est un étudiant qui a acquis de solides connaissances en économie, en statistiques, en mathématiques, qui a de bonnes compétences en informatique et un bon niveau d’anglais. Le candidat maîtrise les méthodes quantitatives utilisées en économie, il est à l’aise avec la programmation. Il est capable de :
- Raisonner : Capacité d'analyse et de synthèse, Posséder une pensée critique
- Appliquer ses connaissances : Maîtriser les concepts fondamentaux, Ancrer les applications sur les concepts, Manier des outils numériques, Savoir identifier les problèmes.
Les formations les plus adaptées sont les licences d’économie, économie-gestion, MIASHS, MASS, bilicences math éco ou équivalent, grandes écoles.

Critères généraux d’examen des candidatures
Les résultats et compétences académiques, ainsi que la motivation à intégrer le master sont les critères principaux d’examen des candidatures. Les résultats obtenus et compétences acquises dans les matières quantitatives, évalués par le continu de la formation suivie, les relevés de notes et au cours de l’entretien, sont des critères essentiels. La motivation est appréciée, outre la lettre de motivation, au cours de l’entretien, par le projet de formation, la connaissance de la formation et la cohérence du projet.
Les stages constituent un critère complémentaire.

Modalités d’examen des candidatures
Une présélection des candidats est effectuée sur dossier. Un entretien est organisé pour les candidats présélectionnés.

Voir Capacités d'accueil et modalités d'accès

Organisation de la formation

1ère année : formation initiale ou en apprentissage selon le choix de l’étudiant
2ème année : formation en apprentissage uniquement

Rythme de l'alternance :

En Master 1 : 6 premières semaines du 1er semestre : plein temps à l'université
6 semaines suivantes : 3 jours à l'université / 2 jours en entreprise
puis jusqu’au début du 2nd semestre : plein temps en entreprise
puis jusqu’à mi-avril : 2 jours à l'université / 3 jours en entreprise
puis plein temps en entreprise

En Master 2 : septembre-octobre : plein temps à l'université
novembre- avril : alternance 2 jours à l'université / 3 jours en entreprise
après avril : plein temps en entreprise

Programme

1ère année (M1), Économétrie, statistique

Formation initiale hors apprentissage

Semestre 1

UEF 1 (Coef.2) (20 ECTS)
6 matières obligatoires :

  • Séries temporelles (CM : 36h et TD : 15h)
  • Théorie du portefeuille (CM : 18h et TD : 7h30)
  • Contrôle optimal (CM : 18h et TD : 7h30)
  • Théorie des probabilités (CM : 18h et TD : 7h30)
  • Éléments d’actuariat (CM : 18h et TD : 7h30)
  • Théorie de la décision (CM : 18h et TD : 7h30)

UEC 1 (Coef.1) (10 ECTS)
3 matières obligatoires :

  • Sondages (CM : 18h et TD : 7h30)
  • Analyse des données (CM : 18h et TD : 7h30)
  • SAS (CM : 18h)

2 matières obligatoires à choisir :

1 TD obligatoire de langue :

  • Anglais économique (TD : 18h)

Semestre 2
UEF 2 (Coef.2) (20 ECTS)

6 matières obligatoires :

UEC 2 (Coef.1) (10 ECTS)
5 matières obligatoires :

1 matière obligatoire à choisir :

1 TD obligatoire de langue :

  • Anglais économique (TD : 18h)

    Projet tutoré sous Python ou R (TD : 18h)

Total annuel :

  • Volume horaire par étudiant : 612h (456h CM + 156 TD)  
  • Volume horaire global M1 formation initiale hors apprentissage : 648h
  • 60 ECTS.

Formation en apprentissage

Semestre 1

UEF 1 (Coef.2) (20 ECTS)
4 matières obligatoires :

UEC 1 (Coef.1) (10 ECTS)
3 matières obligatoires :

  • Sondages (CM : 18h et TD : 7h30)
  • Analyse des données (CM : 18h et TD : 7h30)
  • SAS (CM : 18h)

2 matières obligatoires à choisir :

1 TD obligatoire de langue :

  • Anglais économique (TD : 18h)

Atelier coaching (CV et entretien) (TD : 2h30)

Semestre 2

UEF 2 (Coef.2) (20 ECTS)
7 matières obligatoires :

  • Économétrie des marchés financiers (CM : 24h et TD : 15h)
  • Mesures du risque (CM : 18h)
  • Processus stochastiques (CM : 18h et TD : 7h30)
  • Éthique (CM : 12h)
  • Anglais économique (TD : 18h)

     1 matière à choisir entre :

    • Économie bancaire (CM : 18h)
    • Économie de l’assurance (CM : 18h)

    1 matière à choisir entre :

UEC 2 (Coef.1) (10 ECTS)

  • Encadrement et soutenance du mémoire d'alternance (4h)
  • Atelier coaching (2h)
  • Rapport d’alternance (10h)

Total annuel :

  • Volume horaire par étudiant : 425h
  • volume horaire global M1 formation initiale hors apprentissage : 480h  ;
  • 60 ECTS.

2e année (M2), Parcours Ingénierie statistique et financière                                  

Unités d’enseignement fondamentales (280h) 45 ECTS :

  • Module 1 : Finance-assurance
    • Mathématiques financières* (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Assurance-vie et fonds de pension* (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Assurance non-vie (dommages) * (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Gestion obligataire (15hCM) – 2,5 ECTS
    • Gestion quantitative des risques (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Risque de crédit* (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Anglais financier (25h) – 2,5 ECTS
  • Module 2 : Outils statistiques et informatiques
    • Économétrie des modèles de durée en assurance (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Modèles de scoring* (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Analyse discriminante et variables quantitatives (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Data-mining (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Calcul stochastique (15h CM) – 2,5 ECTS 
    • Langage C (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Machine learning pour l’économie et la finance (15h CM) – 2,5 ECTS
    • SAS (15h CM) – 2,5 ECTS
  • Module 3 : Séminaires théoriques
    • Risque et incertitude (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Financial decision theory (en anglais) (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Auction Theory (cours en anglais) (15h CM) – 2,5 ECTS

Unités d’enseignement optionnelles : 8 matières au choix parmi les modules suivants (120h à 135h selon options choisies) 10 ECTS :

  • Module 1 : Finance-assurance
    • Méthodes numériques de la finance (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Options et produits dérivés (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Marketing quantitatif (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Produits structurés* (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Econometrics of insurance (en anglais) (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Réglementation prudentielle des banques et des assurances* (15h CM) – 1,25 ECTS
  • Module 2 : Outils statistiques et informatiques
    • Python avancé (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Big-data and open data (en anglais)* (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Text mining et analyse des réseaux sociaux (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Langage VBA : application à l’assurance (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Data vizualization sous R* (15h CM) – 1,25 ECTS
    • C# et applications financières* (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Introduction to Matlab (en anglais) (15h CM)
    • Langue C++ (15h CM) - 1.25 ECTS

*Enseignements dispensés obligatoirement par un professionnel et financés sur les ressources du Master

Encadrement et soutenance du mémoire de fin d'études (5h) - 5 ECTS
Formation professionnelle à la certification SAS Enterprise Miner (12h)
Conférence de méthode - économétrie approfondie (10h)
Conférences métiers et outils (10h)

Cursus en apprentissage (les étudiants apprentis sont en entreprise pendant l'équivalent de 28 semaines, soit environ 1000h), organisé en 4 périodes :

  • 6 semaines de plein-temps à l'université,
  • 6 semaines avec 3 jours à l'université et 2 jours en entreprise,
  • 12 semaines avec 2 jours à l'université et 3 jours en entreprise,
  • jusqu'à échéance du contrat d'apprentissage, plein-temps en entreprise.

Volume horaire minimum par étudiant : 405h à 437h
Volume horaire total par étudiant : 437h (+28 semaines en entreprise)
- Volume horaire global : 490h
ECTS : 60

Débouchés

Compétences visées
Triple compétence :

  • Data scientist, capable d’exploiter des bases de données volumineuses (big data)
  • Informaticien, capable de mobiliser les bons outils informatiques
  • Économiste, capable de traduire les données exploitées en des messages économiques qui éclairent la décision dans l’entreprise.

Débouchés professionnels
De nombreux domaines sont concernés :

  • Finance de marché, actuariat, assurance, marketing quantitatif, etc.
  • Dans les banques, assurances, instituts de conjoncture et prévision, départements études et statistiques clients, etc.

Contact

Responsables pédagogiques
Antoine BILLOT
Maria RIFQI
Marianne GUILLE 

Contacts administratifs
Soumicha SHOKER
Tél : + 33 (0)1 44 41 57 87

CLASSEMENT 2022

Le Master Econométrie, statistique parcours ingénierie statistique et financière vient d’être à nouveau classé 1er au classement 2022 Eduniversal des meilleurs masters, dans sa catégorie, Business Intelligence et Informatique décisionnelle.

https://www.meilleurs-masters.com/master-business-intelligence-et-informatique-decisionnelle.html

Candidatures 2022-2023

Master 1

  • Du lundi 28 mars 2022 au vendredi 15 avril 2022    
  • Date limite de réponse aux candidatures : vendredi 27 mai 2022
  • Date limite des inscriptions : vendredi 8 juillet 2022

Master 2

  • Du mardi 10 mai au mardi 31 mai 2022
  • Date limite de réponse aux candidatures vendredi 1er juillet 2022
  • Date limite des inscriptions lundi 11 juillet 2022
Durée des études : 2 ans
Diplôme délivré : Master
Modalités d’enseignement : En apprentissage, Formation initiale

Présentation

Articulé en deux années complémentaires (M1 et M2), ce cursus a pour objectif de former des cadres de haut niveau au traitement et à l’analyse des données économiques et ce, en familiarisant les étudiants avec les techniques d’extraction et de traitement de l’information à des fins de prévision et de prise de décision grâce aux méthodes statistiques, informatiques et économétriques les plus récentes, ainsi qu’à leur mise en œuvre par des langages informatiques et logiciels appropriés. Ces outils sont, dans le cadre de cette formation, appliqués aux domaines de la finance, de la banque et de l’assurance.

Objectifs

Le parcours Ingénierie Statistique et Financière se propose de former des cadres de haut niveau maîtrisant le traitement et l’analyse quantitative des données économiques, notamment dans les domaines de la finance et de l’assurance. Le cursus a pour objectif de doter ses lauréats d’une triple compétence : celle d’un statisticien économètre ou data scientist, capable d’exploiter des bases de données volumineuses (big data), celle d’un informaticien, capable de mobiliser les bons outils informatiques à cette fin et, enfin, celle d’un économiste, capable de traduire les données exploitées en des messages économiques qui éclairent la décision dans l’entreprise. La principale force de notre programme tient à ce que les méthodes statistiques et informatiques d’aide à la décision que nous enseignons ne le sont pas hors-contexte : elles sont orientées en particulier vers des métiers très spécifiques : ceux de la finance et de l’assurance, mais s’appliquent aussi à des nouveaux domaines comme le marketing quantitatif. Les outils employés sont enfin rendus opérationnels dans le cadre d’une formation en alternance université / entreprise.

Informations complémentaires

Le master ISF est classé 1er par le classement des meilleurs masters Eduniversal dans la spécialité « Informatique décisionnelle ». D’après l’enquête réalisée par Eduniversal auprès des étudiants, la note de satisfaction est de 8,2/10.
Depuis 1976, plus de 1 000 diplômés ont déjà réussi leur insertion sur le marché du travail. Sur les 3 dernières promotions, plus de 95% de nos étudiants ont été embauchés au plus tard 3 mois après avoir obtenu leur diplôme.
De nombreuses entreprises de tous secteurs d’activité apprécient les compétences de nos étudiants et nous proposent régulièrement des contrats d’apprentissage. Parmi elles, BNP Paribas, Société Générale, AXA, Allianz, Caisse des Dépôts et Consignations, Natixis, Banque de France, Air France et d’autres encore.

Entre autres avantages de l’apprentissage :

  • Formation en alternance université / entreprise
  • Insertion immédiate dans la branche relative au diplôme préparé
  • Double soutien du maître d’apprentissage et d’un tuteur universitaire
  • Mise en place d’un premier vrai contact avec le marché du travail

Laboratoires partenaires
Laboratoire d'économie Mathématique et de Microéconomie Appliquée (LEMMA).

Niveau d’entrée : Bac +3

Attendus
Le profil attendu d’un candidat est un étudiant qui a acquis de solides connaissances en économie, en statistiques, en mathématiques, qui a de bonnes compétences en informatique et un bon niveau d’anglais. Le candidat maîtrise les méthodes quantitatives utilisées en économie, il est à l’aise avec la programmation. Il est capable de :
- Raisonner : Capacité d'analyse et de synthèse, Posséder une pensée critique
- Appliquer ses connaissances : Maîtriser les concepts fondamentaux, Ancrer les applications sur les concepts, Manier des outils numériques, Savoir identifier les problèmes.
Les formations les plus adaptées sont les licences d’économie, économie-gestion, MIASHS, MASS, bilicences math éco ou équivalent, grandes écoles.

Critères généraux d’examen des candidatures
Les résultats et compétences académiques, ainsi que la motivation à intégrer le master sont les critères principaux d’examen des candidatures. Les résultats obtenus et compétences acquises dans les matières quantitatives, évalués par le continu de la formation suivie, les relevés de notes et au cours de l’entretien, sont des critères essentiels. La motivation est appréciée, outre la lettre de motivation, au cours de l’entretien, par le projet de formation, la connaissance de la formation et la cohérence du projet.
Les stages constituent un critère complémentaire.

Modalités d’examen des candidatures
Une présélection des candidats est effectuée sur dossier. Un entretien est organisé pour les candidats présélectionnés.

Voir Capacités d'accueil et modalités d'accès

Organisation de la formation

1ère année : formation initiale ou en apprentissage selon le choix de l’étudiant
2ème année : formation en apprentissage uniquement

Rythme de l'alternance :

En Master 1 : 6 premières semaines du 1er semestre : plein temps à l'université
6 semaines suivantes : 3 jours à l'université / 2 jours en entreprise
puis jusqu’au début du 2nd semestre : plein temps en entreprise
puis jusqu’à mi-avril : 2 jours à l'université / 3 jours en entreprise
puis plein temps en entreprise

En Master 2 : septembre-octobre : plein temps à l'université
novembre- avril : alternance 2 jours à l'université / 3 jours en entreprise
après avril : plein temps en entreprise

Programme

1ère année (M1), Économétrie, statistique

Formation initiale hors apprentissage

Semestre 1

UEF 1 (Coef.2) (20 ECTS)
6 matières obligatoires :

  • Séries temporelles (CM : 36h et TD : 15h)
  • Théorie du portefeuille (CM : 18h et TD : 7h30)
  • Contrôle optimal (CM : 18h et TD : 7h30)
  • Théorie des probabilités (CM : 18h et TD : 7h30)
  • Éléments d’actuariat (CM : 18h et TD : 7h30)
  • Théorie de la décision (CM : 18h et TD : 7h30)

UEC 1 (Coef.1) (10 ECTS)
3 matières obligatoires :

  • Sondages (CM : 18h et TD : 7h30)
  • Analyse des données (CM : 18h et TD : 7h30)
  • SAS (CM : 18h)

2 matières obligatoires à choisir :

1 TD obligatoire de langue :

  • Anglais économique (TD : 18h)

Semestre 2
UEF 2 (Coef.2) (20 ECTS)

6 matières obligatoires :

UEC 2 (Coef.1) (10 ECTS)
5 matières obligatoires :

1 matière obligatoire à choisir :

1 TD obligatoire de langue :

  • Anglais économique (TD : 18h)

    Projet tutoré sous Python ou R (TD : 18h)

Total annuel :

  • Volume horaire par étudiant : 612h (456h CM + 156 TD)  
  • Volume horaire global M1 formation initiale hors apprentissage : 648h
  • 60 ECTS.

Formation en apprentissage

Semestre 1

UEF 1 (Coef.2) (20 ECTS)
4 matières obligatoires :

UEC 1 (Coef.1) (10 ECTS)
3 matières obligatoires :

  • Sondages (CM : 18h et TD : 7h30)
  • Analyse des données (CM : 18h et TD : 7h30)
  • SAS (CM : 18h)

2 matières obligatoires à choisir :

1 TD obligatoire de langue :

  • Anglais économique (TD : 18h)

Atelier coaching (CV et entretien) (TD : 2h30)

Semestre 2

UEF 2 (Coef.2) (20 ECTS)
7 matières obligatoires :

  • Économétrie des marchés financiers (CM : 24h et TD : 15h)
  • Mesures du risque (CM : 18h)
  • Processus stochastiques (CM : 18h et TD : 7h30)
  • Éthique (CM : 12h)
  • Anglais économique (TD : 18h)

     1 matière à choisir entre :

    • Économie bancaire (CM : 18h)
    • Économie de l’assurance (CM : 18h)

    1 matière à choisir entre :

UEC 2 (Coef.1) (10 ECTS)

  • Encadrement et soutenance du mémoire d'alternance (4h)
  • Atelier coaching (2h)
  • Rapport d’alternance (10h)

Total annuel :

  • Volume horaire par étudiant : 425h
  • volume horaire global M1 formation initiale hors apprentissage : 480h  ;
  • 60 ECTS.

2e année (M2), Parcours Ingénierie statistique et financière                                  

Unités d’enseignement fondamentales (280h) 45 ECTS :

  • Module 1 : Finance-assurance
    • Mathématiques financières* (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Assurance-vie et fonds de pension* (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Assurance non-vie (dommages) * (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Gestion obligataire (15hCM) – 2,5 ECTS
    • Gestion quantitative des risques (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Risque de crédit* (15h CM) – 2,5 ECTS
    • Anglais financier (25h) – 2,5 ECTS

Unités d’enseignement optionnelles : 8 matières au choix parmi les modules suivants (120h à 135h selon options choisies) 10 ECTS :

  • Module 1 : Finance-assurance
    • Méthodes numériques de la finance (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Options et produits dérivés (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Marketing quantitatif (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Produits structurés* (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Econometrics of insurance (en anglais) (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Réglementation prudentielle des banques et des assurances* (15h CM) – 1,25 ECTS
  • Module 2 : Outils statistiques et informatiques
    • Python avancé (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Big-data and open data (en anglais)* (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Text mining et analyse des réseaux sociaux (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Langage VBA : application à l’assurance (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Data vizualization sous R* (15h CM) – 1,25 ECTS
    • C# et applications financières* (15h CM) – 1,25 ECTS
    • Introduction to Matlab (en anglais) (15h CM)
    • Langue C++ (15h CM) - 1.25 ECTS

*Enseignements dispensés obligatoirement par un professionnel et financés sur les ressources du Master

Encadrement et soutenance du mémoire de fin d'études (5h) - 5 ECTS
Formation professionnelle à la certification SAS Enterprise Miner (12h)
Conférence de méthode - économétrie approfondie (10h)
Conférences métiers et outils (10h)

Cursus en apprentissage (les étudiants apprentis sont en entreprise pendant l'équivalent de 28 semaines, soit environ 1000h), organisé en 4 périodes :

  • 6 semaines de plein-temps à l'université,
  • 6 semaines avec 3 jours à l'université et 2 jours en entreprise,
  • 12 semaines avec 2 jours à l'université et 3 jours en entreprise,
  • jusqu'à échéance du contrat d'apprentissage, plein-temps en entreprise.

Volume horaire minimum par étudiant : 405h à 437h
Volume horaire total par étudiant : 437h (+28 semaines en entreprise)
- Volume horaire global : 490h
ECTS : 60

Débouchés

Compétences visées
Triple compétence :

  • Data scientist, capable d’exploiter des bases de données volumineuses (big data)
  • Informaticien, capable de mobiliser les bons outils informatiques
  • Économiste, capable de traduire les données exploitées en des messages économiques qui éclairent la décision dans l’entreprise.

Débouchés professionnels
De nombreux domaines sont concernés :

  • Finance de marché, actuariat, assurance, marketing quantitatif, etc.
  • Dans les banques, assurances, instituts de conjoncture et prévision, départements études et statistiques clients, etc.

Responsables pédagogiques
Antoine BILLOT
Maria RIFQI
Marianne GUILLE 

Contacts administratifs
Soumicha SHOKER
Tél : + 33 (0)1 44 41 57 87