M2 Modélisation Aléatoire

Master en statistique, probabilités et finance - Université Paris 7 - Paris Diderot

 
 
 
 
 
 
Formation Organisation de l'enseignement
 
 

Organisation des enseignements

Le système européen conduit à attribuer à chaque cours un certain nombre de crédits ECTS (European Credit Transfert System). Pour valider cette deuxième année de Master, l’étudiant doit obtenir 60 Crédits ECTS

  • 18 crédits en UE fondamentales
  • 24 crédits en UE spécialisées
  • 18 crédits pour le stage

Deux parcours sont proposés

  • Parcours 1: Statistique et Modèles aléatoires en finance: les étudiants de ce parcours se destinent à une carrière dans le secteur financier (quant, structureur, trader, ingénieur financier, analyste contrôle de risque,...) ou/et à un doctorat dans le domaine des mathématiques appliquées à la finance.
  • Parcours 2: Statistiques et data science: Les étudiants de ce parcours se destinent aux métiers de traitement de données et de l'information

Chacun de ces parcours est décliné en version Professionnel et Recherche.

Un groupe de cours de base:

  • Calcul stochastique
  • Modélisation des données: base théorique
  • Chaînes de Markov
  • Datamining, théorie et pratique

Les autres cours sont optionnels et organisés en divers groupes : finance, statistique, data science, informatique,…

  • les cours finance quantitative développent les thèmes de modélisation stochastique en Finance : la description des instruments financiers, la modélisation des actifs par des processus à temps discret et continu, l’évaluation et la couverture des produits financiers tels que les options européennes, américaines, exotiques, les dérivés de taux d'intérêt, les méthodes numériques associées (Monte-Carlo, Schémas de discrétisation d’EDP), la calibration de modèles et les surfaces de volatilité, l’étude des équations rétrogrades, la valorisation en marchés imparfaits (marchés incomplets, volatilité stochastique, coûts de transaction, valorisation par fonctions d’utilité), l'allocation de portefeuille.
  • les cours finance et gestion du risque développent le thème actuel de la gestion des divers risques financiers au sein de la finance moderne: risque de liquidité, risque de crédit et de contagion...
  • les cours statistique et finance développent les méthodes statistiques pour modéliser et estimer les aléas intervenants dans divers problèmes en finance et assurance: valorisation et gestion d'actifs, value at risk, copules et dépendances des risques, traitement de données haute-fréquence, arbitrage statistique et trading algorithmique.
  • les cours data science développent les thèmes d’apprentissage statistique, traitement des données et de l'information, la sélection de modèles, la théorie du signal et de l’information, les modèles à régimes cachés, la statistique des diffusions, les techniques neuronales, les applications de la statistique des processus, et les méthodes post-génomiques
  • les cours informatiques indispensables à cette formation, surtout en parcours professionnel, se concentrent sur l'apprentissage de langage objet, en particulier le C++.
  • par ailleurs, des cours de probabilités et analyse sont proposés dans le master M2MO dans le cadre du programme commun "Probabilités et Analyse" avec le M2 "Mathématiques Fondamentales"