Syllabus
Pré-rentrée
- Analyses factorielles
Analyses factorielles
Lecturer :
Total hours : 6
Overview :
L'analyse factorielle d'un tableau de données du type individus x variables est présentée selon l'approche fondée sur l'inertie expliquée par un axe factoriel. En particulier, on montrera que le problème se ramène à la maximisation d'un quotient de Rayleigh. Les techniques dérivées, i.e. le multidimensional scaling métrique (AFTD) et l'analyse des correspondances seront également présentés.
Learning outcomes :
- Analyse factorielle d’un tableau de données avec une métrique quelconque, application au cas de l'Analyse en Composantes Principales (ACP) normée ou non,
- Multidimensional Scaling (MDS) métrique (AFTD),
- Analyse des correspondances simples (AFC) et multiples (ACM).
Bibliography-recommended reading
- Lebart, L., Piron, M. , Morineau, A. (2006) (4ème edition, refondue) Statistique Exploratoire Multidimensionnelle, 480 pages, Dunod.
- Saporta, G. (2006), Probabilités, Analyse des données et Statistique, 656 pages, Technip.
- Calculs stochastiques
Calculs stochastiques
- Modèles linéaires
Modèles linéaires
Lecturer :
Total hours : 6
Overview :
Revoir les bases théoriques du modèle linéaire multivarié
Learning outcomes :
Remise à niveau, rappel de M1
Bloc fondamental
- Deep learning : architectures et optimisation
Deep learning : architectures et optimisation
- Langage SQL
Langage SQL
Ects : 2
Lecturer :
Total hours : 12
Overview :
Première partie : présentation de l'algèbre relationnelle. Relations, attributs, clés primaires, opérations de projection, sélection, produit cartésien et jointures. Division. Deuxième partie : présentation du langage SQL et utilisation de l'interface web Programiz. Création et suppression de tables, création et mise à jour des n-uplets dans les tables. Projection, sélection, produit cartésien et jointure. Requêtes imbriquées, comptes, moyennes, sommes, min, max. Clés primaires et clés étrangères, relations hiérarchiques entre les tables, contraintes d'intégrité.
Recommended prerequisites :
Connaissance d'un langage de programmation impérative (Python, C, C++, Java)
Learning outcomes :
Apprentissage des requêtes SQL pour l'exploitation des bases de données relationnelles.
Assessment :
TP noté
- Machine learning : Algorithmes en pratique avec Python
Machine learning : Algorithmes en pratique avec Python
Ects : 2
Lecturer :
- JORGE OCHOA MAGAN
Total hours : 18
Overview :
- Structure numérique en python
- dataframe pandas
- SVM
- Méthode d'ensemble : random forest et gradient boosting tree
Learning outcomes :
• Maîtriser les structures numériques python (library numpy) • Maîtriser la manipulation de dataframe python (library pandas) • Utiliser des modèles de machine learning classique sous sklearn tel que la random forest, les SVM ainsi que le gradient boosting tree • Les compétences acquises sont utilisées dans le cadre d'un projet • Maitrise de Python.
Assessment :
Projet
- Méthodes pour la régression et la classification
Méthodes pour la régression et la classification
- Visualisation des données avec R
Visualisation des données avec R
Ects : 2
Lecturer :
Total hours : 15
Overview :
La visualisation des données consiste en l ’ utilisation d ’ un système de représentation visuel pour interagir avec les capacités d ’ un humain à percevoir et à créer des liens afin d ’ analyser des données brutes. Les techniques de visualisation permettent de faire « parler » des données complexes en explorant les liens entre variables, différents schémas d ’ organisation des données ou encore en identifiant des points atypiques. Elles sont donc complémentaires à des démarches de fouilles des données et sont généralement un préalable à la mise en place de modèles statistiques qui permettront de valider certains phénomènes ou certaines hypothèses. Ce cours vise à présenter ce qu ’ est la visualisation des données et son intérêt pour explorer le contenu d ’ un jeu de données ou les sorties des modèles statistiques. Il présente les différentes techniques adaptées pour communiquer sur un projet en entreprise selon la nature des données et aborde au travers de différents exemples et travaux pratiques sous R comment correctement présenter une information.
Learning outcomes :
Les objectifs de ce cours sont les suivants :
- Définir la data visualization, ses principes et de ses buts ;
- Savoir choisir les méthodes graphiques adaptées pour répondre à une question à partir des données ;
- Connaître les différentes méthodes de représentation des données selon leur nature (données, continues, discrètes, cartes, séries temporelles, …).
- Savoir visualiser les sorties de modèles.
- Utiliser R et R Markdown pour présenter et développer des visuels créés avec ggplot2.
- Présenter un dashboard de visualisation des données avec R Markdown ou Shiny.
Assessment :
Projet
Bibliography-recommended reading
Healy, K. (2018). Data Visualization : A Practical Introduction. 1st edition. Princeton, NJ : Princeton University Press. Kabacoff, R. (2020). Data Visualization with R. Wesleyan University. Quantitative Analysis Center. Munzner, T. (2014). Visualization Analysis and Design. 1st edition. Boca Raton : A K Peters/CRC Press. Sievert, C. (2019). Interactive Web-Based Data Visualization with r, Plotly, and Shiny. The r Series. Chapman ; Hall/CRC Press. Wilke, C.O. (2019). Fundamentals of Data Visualization. O ’ Reilly.
Bloc complémentaire "voie Finance"
- Calcul stochastique et applications en finance
Calcul stochastique et applications en finance
- Calculs stochastiques et méthodes avancées en finance
Calculs stochastiques et méthodes avancées en finance
- Gestion des risques et construction de portefeuille
Gestion des risques et construction de portefeuille
Ects : 2
Lecturer :
Total hours : 21
Overview :
L'objectif de ce cours est de faire découvrir ce qu'est un portefeuille d'actifs ainsi que les méthodes de couverture du risque lié à ce portefeuille.
- rappels du cadre classique : critère moyenne-variance, Markowitz, CAPP, MEDAF
- théorie du portefeuille: indices, portefeuilles optimaux, beta, arbitrage, APT, facteurs
- valuation de produits dérivés et probabilité risque neutre
- trading de volatilité
- assurance de portefeuille: stop-loss, options, CPPI, Buy&Hold, Constant-Mix
- en fonction du temps: deep learning en finance, indicateurs techniques, portefeuille universel
Recommended prerequisites :
Théorie classique de portefeuille, introduction au calcul stochastique
Require prerequisites :
python, mathématiques niveau L3
Learning outcomes :
Maîtriser les méthodes de couverture du risque lié à un portefeuille d ’ actifs à travers des exemples.
Learn more about the course :
Bibliography-recommended reading
cf. site du cours
- Initiation à VBA pour Excel
Initiation à VBA pour Excel
Ects : 1
Lecturer :
- DAVID BEAUDOUIN
Total hours : 15
Overview :
L ’ objectif de ce cours est de fournir les bases de la programmation en VBA et Excel.
• Procédures et fonctions • Boucles - Instructions conditionnelles • Variables et types de données • Boîtes de dialogue • Gestion des erreurs • Objet • Formulaire
Learning outcomes :
Maîtrise des compétences de bases de Excel et VBA.
Assessment :
Examen
- Modèles de taux d'intérêt
Modèles de taux d'intérêt
Ects : 2
Lecturer :
- SANDRINE HENON
Total hours : 21
Overview :
Découvrir et se familiariser avec l'utilisation des modèles de taux d'intérêt à temps continu.
- Quelques outils de calcul stochastique : rappels. Formule d'Ito Changement de probabilité : définition, théorème de Girsanov, formule pour les espérances conditionnelles. - Généralités sur les taux d'intérêt : Définitions : zéro-coupon, taux forward instantanés, taux court (ou taux spot) Modèles simples du taux court au travers de deux exemples : modèles de Vasicek et de CIR (Cox, Ingersoll et Ross). Modèles de Heath, Jarrow, Morton (HJM), probabilité risque-neutre, dynamique des zéro-coupon. - Produits de taux classiques. Les sous-jacents : taux forward, swap, taux swap. Changement de numéraire et probabilités forward. Produits vanilles, les caplets et les swaptions. Formule de Black, phénomènes associés à la courbe de la volatilités. - Modèle LGM à un facteur. - Modèle BGM (Brace, Gatarek et Musiela) / Jamishidian. - Modèles à volatilité stochastique : Définition. Modèle SABR. Modèle d'Heston
Require prerequisites :
Cours intitulé "Mouvement Brownien" de M1. En particulier, les notions de calcul stochastique, modèles de Black and Scholes, formule d'Ito, Feynman-Kac. Méthode de Monte-Carlo, schéma d'Euler.
Learning outcomes :
Ce cours est consacré aux modèles de taux d'intérêt à temps continu. Au travers de nombreux exemples, on décrit leur utilisation pour évaluer les produits dérivés sur taux d'intérêt.
Assessment :
Examen final
- Pratique de Bloomberg
Pratique de Bloomberg
Ects : 1
Total hours : 9
Bloc complémentaire "voie Science des données"
- Enjeux et modélisation des risques climatiques
Enjeux et modélisation des risques climatiques
Ects : 2
Lecturer :
- MOHAMED BENKHALFA
Total hours : 18
- Learning theory
Learning theory
Ects : 3
Lecturer :
Total hours : 21
Overview :
- Supervised Learning: Bayes decision rule, Consistency and no free lunch theorem, Hypothesis class,Probably Approximately Correct (PAC) framework. Empirical Risk Minimization (ERM), PA Cbounds with ERM
- Concentration Inequalities : Chebyshev’s inequality,Hoeffding’s inequality,Sub-Gaussian random variables, Concentrations of functions of random variables,Bernstein’s deviation inequality,Deviation inequality for quadratic forms
- Generalization Bounds via Uniform Convergence: Finite hypothesis class, Bounds for infinite hypothesis class via discretization, Rademacher complexity (RC), Empirical RC,
- Bounding the Rademacher complexity: Shattering numbers, VC theory, Covering number, entropy, Dudley’s chaining
Recommended prerequisites :
Probabilités multidimensionnelles (lois et espérances conditionnelles).
Learning outcomes :
L'objectif du cours est d'acquérir des notions théoriques d'apprentissage statistique.
Assessment :
Examen final.
- Méthodes actuarielles
Méthodes actuarielles
Ects : 3
Lecturer :
- NIOUSHA SHAHIDI
- ALEXANDRA MAAREK
- CELINE HOUDAYER
Total hours : 27
- Reinforcement learning
Reinforcement learning
Bloc fondamental
- Culture financière et de l'assurance
Culture financière et de l'assurance
Ects : 2
Lecturer :
- RODOLPHE LELEU
- GUILLAUME BURNEL
- BENOIT HOUZELLE
- OLIVIER FERON
- MOHAMED BENKHALFA
Total hours : 36
- Data project
Data project
Ects : 3
Lecturer :
- DIDIER JEANNEL
- KATIA MULLER MEZIANI
Total hours : 30
Overview :
Une entreprise soumet une problématique accompagnée d'un jeu de données. Les étudiants doivent en équipe apporter la meilleure solution (Projet sous Python) au problème posé. Ce défi est une mise en concurrence des équipes qui sont évaluées suivant un score prédéfini en amont - calculé sur un jeu de données test non communiqué aux étudiants. Cette année le Data challenge porte sur des données financières proposées par Natixis.
Learning outcomes :
Ce challenge permettra aux étudiants de travailler en équipe, de se confronter à une problématique véritable et actuelle sur un jeu de données brutes, et de mettre en pratique toutes les connaissances acquises dans les différents modules de la formation.
Assessment :
Projet
- Leadership et communication
Leadership et communication
Ects : 2
Lecturer :
- GEOFFROY DELION
- MATHIAS GARCIA REINOSO
Total hours : 33
- Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP)
Ects : 2
Lecturer :
- ANDRE GRONDIN
Total hours : 15
Bloc complémentaire "voie Finance"
- Activités de marché d'une banque d'investissement
Activités de marché d'une banque d'investissement
Ects : 1
Lecturer :
- THIERRY HERNU
Total hours : 12
- Calibration de Modèles
Calibration de Modèles
Ects : 2
Lecturer :
- OLIVIER FERON
Total hours : 18
Overview :
Dans ce cours, on restera volontairement sur des hypothèses et des modèles simples, dans le but que les étudiants comprennent le raisonnement amenant à la construction d'une procédure de calibration de modèle.
Plus précisément, l'objectif du cours est de donner aux étudiants les compétences suivantes : - Rappels sur le modèle de Black-Scholes, la formule de Black-Scholes et la volatilité implicite. - Estimation de la volatilité implicite, smiles de volatilités et quelques méthodes de couverture associées. - Modèle à volatilité locale. - La formule de Dupire, sa mise en oeuvre en pratique - Quelques notions de problème inverses mal posés et technique de régularisation - Calibration de modèle sur anticipations économiques (exemples détaillés de calibration de courbes de taux d'intérêt)
Learning outcomes :
Introduction aux méthodes simples de calibration de modèle. Confrontation aux données réelles et à la mise en oeuvre de la calibration de modèle
Assessment :
Examen
Bibliography-recommended reading
R. Cont and P. Tankov,Retrieving Lévy processes from option prices: Regularization of an ill-posedinverse problem, SIAM Journal on Control and Optimization, 45 (2006), pp. 1 – 25. S. Crépey,Calibration of the local volatility in a trinomial tree using Tikhonov regularization, InverseProblems, 19 (2003), pp. 91 – 127 B. Dupire,Pricing with a smile, RISK, 7 (1994), pp. 18 – 20. N. El Karoui, Couverture des risques dans les marchés financiers. Lecture notes for master ’ Probabilityand Finance ’ , Paris VI university
- Gestion globale des risques : VAR
Gestion globale des risques : VAR
Ects : 2
Lecturer :
Total hours : 21
Overview :
Mesures de risque et régulation (Solvency, Bale): exemple de calculs. Modèles dynamiques pour les prix d ’ actifs financiers. Agrégation des risques de manière très générale, c'est à dire pour différents types de risque sur des exemples, aussi bien en assurance qu'en finance. Risques des produits dérivés également. Modèles multivariés. Implémentation en Python.
Require prerequisites :
De bonnes bases en théorie des probabilités, en analyse stochastique et en Python.
Learning outcomes :
Analyse des modèles mathématiques du risque de marché, étude des méthodes de gestion globales du risque de marché lorsque les sources d’incertitude sont multiples.
Assessment :
0.3*CC+0.7*E avec E=examen sur table et CC=contrôle continu.
Bibliography-recommended reading
Ce cous est "self-content" mais ne pas hésiter à combler ses lacunes en lisant un cours de calcul stochastique+EDS et discretisation Euler.
- Méthodes numériques en finance
Méthodes numériques en finance
Ects : 2
Lecturer :
- LAURENT TUR
Total hours : 21
Overview :
Ce cours est compose de 5 cours magistraux et de 5 TD dans lesquels nous appliquerons les connaissances vues en cours. Nous verrons les 3 méthodes de résolution numérique utilisés en finance pour pricers les options : Arbres binomiaux, Différence finie pour EDP et Monte Carlo.
Plan
- Cours 1 : Généralités sur les méthodes numériques + arbres
- Cours 2 : Arbres et options américaines
- Cours 3 et 4 : EDP
- Cours 5 : Monte Carlo
Learning outcomes :
L’objectif de ce cours est d’appliquer les connaissances théoriques acquises lors des cours magistraux de calcul stochastique, de résolution d’EDP et de Monte Carlo. Dans ce cours nous verrons l’application pratique de calcul de prix et de grecques pour des options vanilles ou exotiques. Nous étudierons 3 méthodes numériques : arbre binomiaux, résolution des EDP par différence finie et Monte Carlo. Nous utiliserons XL pour manipuler les méthodes numériques et les comprendre.
A la fin de ce cours, les élèves sauront comment pricer des options américaines, barrières et exotiques.
Assessment :
Examen
- Produits structurés
Produits structurés
Ects : 2
Total hours : 21
- Risque de crédit
Risque de crédit
Ects : 2
Lecturer :
- BENOIT HOUZELLE
- RODOLPHE LELEU
Total hours : 21
Overview :
Le risque de crédit : généralités ; obligation du secteur privé, sécurités et covenants lors d ’ une émission, taux de recouvrement en cas de défaillance, spread de crédit, emprunt à haut rendement ; prêt syndiqué, dette souveraine ; défauts croisés et corrélation de défaut, actif contingent avec risque de défaut. Rating de créance et agences de rating. Dérivés de crédit. Modèles d ’ évaluation du risque de crédit : modèles structurels (modèles de Merton, Black& Cox, Longstaff & Schwartz), modèles réduits (modèles à intensité, modèles à migration, modèle de Jarrow & Turnbull, Duffie & Singleton), modèles mixtes ; gestion de portefeuille et techniques de mesure du risque de crédit (exemples : Credit Metrics de J.P. Morgan, Credit Monitor de KMV).
Learning outcomes :
Présentation des principaux concepts et principales méthodes utilisés pour la définition, la mesure, et la gestion du risque de crédit. Connaitre le risque de crédit ainsi les modèles et les outils utilisés dans l’évaluation de ce risque.
Bloc optionnel "voie Finance"
- Apprentissage non supervisé - Clustering
Apprentissage non supervisé - Clustering
Ects : 2
Lecturer :
Total hours : 18
Overview :
- Méthode des k-means et variantes
- Méthodes de classification hiérarchique
- Classification non supervisée par modèles génératifs de mélange ; algorithme EM
- Spectral clustering
- Méthode Dbscan
- Autoencodeur et clustering
Les notions du cours seront illustrées par des traitements de jeux de données avec R.
Learning outcomes :
Ce cours a pour objectif de présenter les principes et les champs d'application des méthodes actuelles de clustering (i.e. classification non supervisée).
Assessment :
Examen + projet
Bibliography-recommended reading
- Lebart, L., Piron, M. , Morineau, A. (2006) (4ème edition, refondue) Statistique Exploratoire Multidimensionnelle, 480 pages, Dunod.
- Bouveyron, Ch., Celeux, Ch., Murphy, T. B. , Raftery, A. E. (2019) Model-Based Clustering and Classification for Data Science - with Applications in R, Cambridge University Press
- Shalev-Shwartz, S., Ben-David, S. (2014). Understanding Machine Learning - From Theory to Algorithms. Cambridge University Press
- Gestion Actif-Passif et Modélisation ALM (dans le cadre de la Solvabilité 2)
Gestion Actif-Passif et Modélisation ALM (dans le cadre de la Solvabilité 2)
Ects : 2
Lecturer :
- DUC HIEN VU
Total hours : 15
- Méthodes actuarielles
Méthodes actuarielles
Ects : 3
Lecturer :
- NIOUSHA SHAHIDI
- ALEXANDRA MAAREK
- CELINE HOUDAYER
Total hours : 27
- Advanced machine learning
Advanced machine learning
Ects : 2
Lecturer :
- DIDIER JEANNEL
Total hours : 18
- Clustering en pratique
Clustering en pratique
Ects : 2
Lecturer :
- DIDIER JEANNEL
Total hours : 18
- Data quality
Data quality
Ects : 2
Lecturer :
- JUVENAL IDO
Total hours : 21
- Generative AI for business
Generative AI for business
- Séries temporelles et applications actuarielles
Séries temporelles et applications actuarielles
Ects : 2
Lecturer :
Total hours : 15
Overview :
Ce cours est consacré à la présentation des principaux modèles de séries temporelles, à leur estimation statistique et à leur prédiction dans un cadre stationnaire et non stationnaire. Le cours s ’ organise de la manière suivante. Une première partie introduit les contextes d ’ utilisation des séries temporelles en assurance principalement de manière graphique, une deuxième partie poursuit avec les modèles univariés les plus standards (de AR à SARIMA) après des rappels généraux (notions de stationnarité, d ’ autocorrélation, bruit blanc et marche aléatoire). Plusieurs applications des modèles sont proposées sous R. La deuxième partie présente les modèles à hétéroscédasticité conditionnelle (ARCH et GARCH principalement) qui seront appliqués sur les séries financières (taux d ’ intérêt, action, produits dérivés). Enfin une dernière partie conclura en ouvrant sur les thématiques du moment. Un projet permet d'étudier les modèles multivariés (VAR, VECM) avec des applications à la modélisation de séries macro-économiques et financières multivariées.
Learning outcomes :
L ’ objectif de ce cours est de présenter la théorie et la pratique de l ’ analyse des séries temporelles au travers de leurs applications en assurance.
Assessment :
Examen et projet
- Trading algorithmique
Trading algorithmique
Ects : 2
Lecturer :
- JONATHAN LEVY
Total hours : 16
Bloc complémentaire "voie Science des données"
- Advanced machine learning
Advanced machine learning
Ects : 2
Lecturer :
- DIDIER JEANNEL
Total hours : 18
- Clustering en pratique
Clustering en pratique
Ects : 2
Lecturer :
- DIDIER JEANNEL
Total hours : 18
- Cybersécurtié : bases et pratique
Cybersécurtié : bases et pratique
Ects : 2
Lecturer :
- OLIVIER BUARD
Total hours : 36
- Data quality
Data quality
Ects : 2
Lecturer :
- JUVENAL IDO
Total hours : 21
- Generative AI for business
Generative AI for business
- Machine learning - Théorie et algorithme
Machine learning - Théorie et algorithme
Ects : 2
Lecturer :
Total hours : 21
Overview :
Ce cours présente les principales méthodes utilisées en Machine Learning pour résoudre des problèmes de régression et de classification non supervisée. Des illustrations en R seront exposées.
Require prerequisites :
Notions de base en algèbre linéaire, probabilité et optimisation numérique.
Learning outcomes :
- Réseaux de neurones
- Noyau reproduisant
- Machines à vecteurs support (SVM)
- Algorithmes de boosting (Adaboost et gradient boosting)
Assessment :
Examen
Bibliography-recommended reading
- T. Hastie, R. Tibshirani et J. Friedman, "The elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference", and Prediction (2009), 2nd edition, Springer
- B. Mehlig, "Machine Learning with neural network" (2022), Cambridge University Press
- Shalev-Shwartz, S., Ben-David, S. (2014). Understanding Machine Learning - From Theory to Algorithms. Cambridge University Press
Bloc optionnel "voie Science des données"
- Apprentissage non supervisé - Clustering
Apprentissage non supervisé - Clustering
Ects : 2
Lecturer :
Total hours : 18
Overview :
- Méthode des k-means et variantes
- Méthodes de classification hiérarchique
- Classification non supervisée par modèles génératifs de mélange ; algorithme EM
- Spectral clustering
- Méthode Dbscan
- Autoencodeur et clustering
Les notions du cours seront illustrées par des traitements de jeux de données avec R.
Learning outcomes :
Ce cours a pour objectif de présenter les principes et les champs d'application des méthodes actuelles de clustering (i.e. classification non supervisée).
Assessment :
Examen + projet
Bibliography-recommended reading
- Lebart, L., Piron, M. , Morineau, A. (2006) (4ème edition, refondue) Statistique Exploratoire Multidimensionnelle, 480 pages, Dunod.
- Bouveyron, Ch., Celeux, Ch., Murphy, T. B. , Raftery, A. E. (2019) Model-Based Clustering and Classification for Data Science - with Applications in R, Cambridge University Press
- Shalev-Shwartz, S., Ben-David, S. (2014). Understanding Machine Learning - From Theory to Algorithms. Cambridge University Press
- Calcul stochastique et applications en finance
Calcul stochastique et applications en finance
- Gestion Actif-Passif et Modélisation ALM (dans le cadre de la Solvabilité 2)
Gestion Actif-Passif et Modélisation ALM (dans le cadre de la Solvabilité 2)
Ects : 2
Lecturer :
- DUC HIEN VU
Total hours : 15
- Gestion des risques et construction de portefeuille
Gestion des risques et construction de portefeuille
Ects : 2
Lecturer :
Total hours : 21
Overview :
L'objectif de ce cours est de faire découvrir ce qu'est un portefeuille d'actifs ainsi que les méthodes de couverture du risque lié à ce portefeuille.
- rappels du cadre classique : critère moyenne-variance, Markowitz, CAPP, MEDAF
- théorie du portefeuille: indices, portefeuilles optimaux, beta, arbitrage, APT, facteurs
- valuation de produits dérivés et probabilité risque neutre
- trading de volatilité
- assurance de portefeuille: stop-loss, options, CPPI, Buy&Hold, Constant-Mix
- en fonction du temps: deep learning en finance, indicateurs techniques, portefeuille universel
Recommended prerequisites :
Théorie classique de portefeuille, introduction au calcul stochastique
Require prerequisites :
python, mathématiques niveau L3
Learning outcomes :
Maîtriser les méthodes de couverture du risque lié à un portefeuille d ’ actifs à travers des exemples.
Learn more about the course :
Bibliography-recommended reading
cf. site du cours
- Initiation à VBA pour Excel
Initiation à VBA pour Excel
Ects : 1
Lecturer :
- DAVID BEAUDOUIN
Total hours : 15
Overview :
L ’ objectif de ce cours est de fournir les bases de la programmation en VBA et Excel.
• Procédures et fonctions • Boucles - Instructions conditionnelles • Variables et types de données • Boîtes de dialogue • Gestion des erreurs • Objet • Formulaire
Learning outcomes :
Maîtrise des compétences de bases de Excel et VBA.
Assessment :
Examen
- Pratique de Bloomberg
Pratique de Bloomberg
Ects : 1
Total hours : 9
- Activités de marché d'une banque d'investissement
Activités de marché d'une banque d'investissement
Ects : 1
Lecturer :
- THIERRY HERNU
Total hours : 12
- Apprentissage statistique et Monte-Carlo accéléré pour le calcul du SCR en assurance vie
Apprentissage statistique et Monte-Carlo accéléré pour le calcul du SCR en assurance vie
Ects : 1
Lecturer :
- MATHIEU TRUC
- ADEL CHERCHALI
Total hours : 15
Overview :
L ’ objectif de ce cours est de présenter les derniers développements en gestion des risques en assurance. Dans la première partie du cours nous introduisons le concept de market-consistency et de générateur de scénario économiques constituant le socle de base de la modélisation des actifs d ’ une compagnie d ’ assurance. Nous terminerons la première partie par un exemple de gestion d ’ un fonds euro par une compagnie d ’ assurance (modèle ALM) La seconde partie du cours est dédiée aux différentes approches de calcul du capital de solvabilité requis (SCR), nous présenterons notamment la méthodologie de calibrage des chocs et le calcul du SCR en formule standard par agrégation modulaire. Un ajustement de la méthodologie pour les risques non-gaussiens sera présenté (Cornish-Fisher). Pour finir, le cadre mathématique de l ’ approche « modèle interne » basée sur un calcul de quantile sur les pertes du portefeuille de la compagnie d ’ assurance à horizon 1 an sera présentée. La troisième partie sera dédiée aux méthodes d ’ apprentissages statistiques pour l ’ amélioration de l ’ efficacité énergétique des calculs de risque en modèle interne (LSMC, Replicating portfolio, Réseaux de neurones … ). Nous terminerons cette partie par un panorama des méthodes de Machine Learning interprétables (Valeur de Shapley … ) avec des applications en gestion actif/passif. La dernière partie de ce cours sera dédiée aux approches de type Monte-Carlo Multilevel pour la réduction du temps des calculs règlementaires.
Plan du cours
- Introduction au cadre règlementaire Solvabilité II
- Valorisation Market-Consistent
- Générateurs de Scénarios Economiques
- Modèle de gestion actif/passif ALM
- Formule Standard, Approche Modulaire et agrégation des risques
- Calibrage des chocs en formule standard
- Agrégation des modules de risque et Intervalle de Confiance
- Modèle Interne et Formulation quantile
- Expansion de Cornish-Fisher
- Machine Learning pour le calcul du SCR en modèle interne
- Le problème des « simulations dans les simulations »
- Least-Square Monte Carlo (LSMC)
- Replicating Portfolio
- Réseaux de Neurones
- Machine Learning Interprétable (XAI)
- Monte-Carlo Accéléré
- Complexité de l ’ estimateur Nested Monte-Carlo
- Méthode de Monte-Carlo Multi-level
- Monte-Carlo Multilevel Adaptatif
Learning outcomes :
L’objectif du cours est de fournir les outils nécessaires à la gestion des risques en assurance en modèle interne (Générateurs de scénarios Economiques, mesures de risques, ALM, SCR…). Ce cours intègre les nouvelles approches pour l’amélioration de l’efficacité énergétique des calculs par Machine Learning (LSMC, réseaux de neurones…) et Monte-Carlo accéléré (MLMC).
Assessment :
Examen
Bibliography-recommended reading
Alfonsi, A., Cherchali, A.,& Infante Acevedo, J. A. (2020). A synthetic model for asset-liability management in life insurance, and analysis of the SCR with the standard formula. European Actuarial Journal, 10, 457-498. Alfonsi, A., Cherchali, A., & Acevedo, J. A. I. (2021). Multilevel Monte-Carlo for computing the SCR with the standard formula and other stress tests. Insurance: Mathematics and Economics, 100, 234-260. Cambou, M., & Filipovic, D. (2018). Replicating portfolio approach to capital calculation. Finance and Stochastics, 22, 181-203. Floryszczak, A., Le Courtois, O., & Majri, M. (2016). Inside the Solvency 2 black box: net asset values and solvency capital requirements with a least-squares Monte-Carlo approach. Insurance: Mathematics and Economics, 71, 15-26. Giles, M. B. (2008). Multilevel monte carlo path simulation. Operations research, 56(3), 607-617. Giles, M. B., & Haji-Ali, A. L. (2019). Multilevel nested simulation for efficient risk estimation. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, 7(2), 497-525. Krah, A. S., Nikolic, Z., & Korn, R. (2018). A least-squares Monte Carlo framework in proxy modeling of life insurance companies. Risks, 6(2), 62. Krah, A. S., Nikolic, Z., & Korn, R. (2020). Machine learning in least-squares Monte Carlo proxy modeling of life insurance companies. Risks, 8(1), 21. Lundberg, S. M., & Lee, S. I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in neural information processing systems, 30. Pelsser, A., & Schweizer, J. (2016). The difference between LSMC and replicating portfolio in insurance liability modeling. European actuarial journal, 6, 441-494. Sandström, A. (2007). Solvency II: Calibration for skewness. Scandinavian Actuarial Journal, 2007(2), 126-134. Vedani, J., El Karoui, N., Loisel, S., & Prigent, J. L. (2017). Market inconsistencies of market-consistent European life insurance economic valuations: pitfalls and practical solutions. European Actuarial Journal, 7, 1-28.
- Calibration de Modèles
Calibration de Modèles
Ects : 2
Lecturer :
- OLIVIER FERON
Total hours : 18
Overview :
Dans ce cours, on restera volontairement sur des hypothèses et des modèles simples, dans le but que les étudiants comprennent le raisonnement amenant à la construction d'une procédure de calibration de modèle.
Plus précisément, l'objectif du cours est de donner aux étudiants les compétences suivantes : - Rappels sur le modèle de Black-Scholes, la formule de Black-Scholes et la volatilité implicite. - Estimation de la volatilité implicite, smiles de volatilités et quelques méthodes de couverture associées. - Modèle à volatilité locale. - La formule de Dupire, sa mise en oeuvre en pratique - Quelques notions de problème inverses mal posés et technique de régularisation - Calibration de modèle sur anticipations économiques (exemples détaillés de calibration de courbes de taux d'intérêt)
Learning outcomes :
Introduction aux méthodes simples de calibration de modèle. Confrontation aux données réelles et à la mise en oeuvre de la calibration de modèle
Assessment :
Examen
Bibliography-recommended reading
R. Cont and P. Tankov,Retrieving Lévy processes from option prices: Regularization of an ill-posedinverse problem, SIAM Journal on Control and Optimization, 45 (2006), pp. 1 – 25. S. Crépey,Calibration of the local volatility in a trinomial tree using Tikhonov regularization, InverseProblems, 19 (2003), pp. 91 – 127 B. Dupire,Pricing with a smile, RISK, 7 (1994), pp. 18 – 20. N. El Karoui, Couverture des risques dans les marchés financiers. Lecture notes for master ’ Probabilityand Finance ’ , Paris VI university
- Estimation non paramétrique
Estimation non paramétrique
Ects : 2
Lecturer :
- DENIS PASQUIGNON
Total hours : 15
Overview :
- Estimation à noyau et par projection.
- Choix des paramètres de lissage : validation croisée, sélection de modèle.
- Estimation de la densité d'une variable aléatoire réelle.
- Estimation de la fonction de régression.
- Données censurées.
- Régression pour données fonctionnelles.
- Agrégation d'estimateurs.
Recommended prerequisites :
Cours de statistique non-paramétrique de niveau M1.
Require prerequisites :
Notions d'algèbre linéaire en dimension finie (projection) et d'analyse (régularité des fonctions).
Statistique.
Learning outcomes :
Avoir des notions de base et avancées sur les aspects théoriques et pratiques de la statistique non-paramétrique.
Assessment :
Examen.
- Produits structurés
Produits structurés
Ects : 2
Total hours : 21
- Risque de crédit
Risque de crédit
Ects : 2
Lecturer :
- BENOIT HOUZELLE
- RODOLPHE LELEU
Total hours : 21
Overview :
Le risque de crédit : généralités ; obligation du secteur privé, sécurités et covenants lors d ’ une émission, taux de recouvrement en cas de défaillance, spread de crédit, emprunt à haut rendement ; prêt syndiqué, dette souveraine ; défauts croisés et corrélation de défaut, actif contingent avec risque de défaut. Rating de créance et agences de rating. Dérivés de crédit. Modèles d ’ évaluation du risque de crédit : modèles structurels (modèles de Merton, Black& Cox, Longstaff & Schwartz), modèles réduits (modèles à intensité, modèles à migration, modèle de Jarrow & Turnbull, Duffie & Singleton), modèles mixtes ; gestion de portefeuille et techniques de mesure du risque de crédit (exemples : Credit Metrics de J.P. Morgan, Credit Monitor de KMV).
Learning outcomes :
Présentation des principaux concepts et principales méthodes utilisés pour la définition, la mesure, et la gestion du risque de crédit. Connaitre le risque de crédit ainsi les modèles et les outils utilisés dans l’évaluation de ce risque.
- Séries temporelles et applications actuarielles
Séries temporelles et applications actuarielles
Ects : 2
Lecturer :
Total hours : 15
Overview :
Ce cours est consacré à la présentation des principaux modèles de séries temporelles, à leur estimation statistique et à leur prédiction dans un cadre stationnaire et non stationnaire. Le cours s ’ organise de la manière suivante. Une première partie introduit les contextes d ’ utilisation des séries temporelles en assurance principalement de manière graphique, une deuxième partie poursuit avec les modèles univariés les plus standards (de AR à SARIMA) après des rappels généraux (notions de stationnarité, d ’ autocorrélation, bruit blanc et marche aléatoire). Plusieurs applications des modèles sont proposées sous R. La deuxième partie présente les modèles à hétéroscédasticité conditionnelle (ARCH et GARCH principalement) qui seront appliqués sur les séries financières (taux d ’ intérêt, action, produits dérivés). Enfin une dernière partie conclura en ouvrant sur les thématiques du moment. Un projet permet d'étudier les modèles multivariés (VAR, VECM) avec des applications à la modélisation de séries macro-économiques et financières multivariées.
Learning outcomes :
L ’ objectif de ce cours est de présenter la théorie et la pratique de l ’ analyse des séries temporelles au travers de leurs applications en assurance.
Assessment :
Examen et projet
Bloc mémoire - 12 ECTS
- Mémoire
Mémoire
Ects : 12
Academic Training Year 2025 - 2026 - subject to modification
Teaching Modalities
Detailed assessment methods are communicated at the beginning of the year.
The program lasts one year, with compulsory attendance. The master's degree comprises approximately 400 hours of teaching, corresponding to 48 ECTS credits, as well as a compulsory internship in a company lasting at least three months, equivalent to 12 ECTS credits.
The courses for the second year of the Master's degree in Mathematics and Applications, ISF track, are organized into semesters 3 and 4. Each semester consists of a fundamental block and complementary and optional blocks in "Finance" or "Data Science", to which is added an internship course for semester 4.
UE fondamentales
- Anglais des affaires
Anglais des affaires
Ects : 2
Lecturer :
Total hours : 18
Overview :
1. Présentation des concepts et outils utilisés en management de projet, illustrée par des exemples concrets portant sur des projets, notamment dans le domaine de la Data Science.2. Réalisation en groupe d’un projet de communication.
Learning outcomes :
Amener les étudiants à développer des stratégies qui leur permettent d’améliorer leurs compétences langagières, à l’écrit comme à l’oral. Un contenu lié à la recherche d’emploi et au monde du travail est abordé au moyen de simulations et d’exercices de compréhension, de production et d’écoute.
- Decentralized et Crypto Finance : new era of financial services
Decentralized et Crypto Finance : new era of financial services
Ects : 2
Lecturer :
- REMY OZCAN
Total hours : 15
- Deep learning
Deep learning
Ects : 2
Lecturer :
Total hours : 18
Overview :
1/ Deep learning : applications majeures, références, culture
2/ Types d’approches: supervisé, renforcement, non-supervisé
3/ Réseaux neuronaux: présentation des objets: neurones, opérations, fonction loss, optimisation, architecture
4/ Focus sur les algorithmes d’optimisation stochastique, preuve de convergence de SGD
5/ Réseaux convolutifs (CNN) : filtres, couches, architectures
6/ Technique: back-propagation, régularisation, hyperparamètres
7/ Réseaux pour des séquences : RNN, LSTM, Attention, Transformer
8/ Réseaux génératifs (GAN, VAE)
9/ Environnements de programmation pour réseaux neuronaux: Tensorflow, Keras, PyTorch et travail sur les exemples vus en cours
10/ Stable diffusion, LLM
11/ Perspectives étiques et d'alignement
Require prerequisites :
python, mathématiques : algèbre, probabilités, analyse numérique
Learning outcomes :
introduction au deep learning
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- Introduction à l'apprentissage supervisé
Introduction à l'apprentissage supervisé
Ects : 3
Lecturer :
Total hours : 21
Overview :
1- Analyse factorielle discriminante 2- Analyse discriminante linéaire et quadratique 3- Classification bayésienne à l ’ aide de modèles génératifs de mélange 4- Classifieur bayésien et classifieur bayésien naïf 5- Sélection de modèles de mélange parcimonieux 6- Arbres de décision 7- Forêts aléatoires
L'ensemble de ces méthodes enseignées est illustré par des démonstrations du logiciel R sur des jeux de données réel (principalement Analyse Discriminante linéaire et quadratique, Classification bayésienne gaussienne, Classifieur bayésien naïf, Forêts aléatoires).
Require prerequisites :
Algèbre Linéaire (calcul matriciel), Analyse Factorielle (cadre général et cas de l'Analyse en Composantes Principales), Théorie élémentaire des probabilités
Learning outcomes :
Ce cours présente les méthodes élémentaires d ’ apprentissage supervisé suivantes : analyse factorielle discriminante, classification bayésienne à l ’ aide de modèles génératifs de mélange, arbres de décision et forêts aléatoires. Les propriétés théoriques et différentes formulations de ces méthodes sont présentées. Leurs mises en oeuvre, ainsi que celles de leurs variantes, sont illustrées à l ’ aide de traitements de données effectués avec le logiciel R. L'objectif de ce cours est l'acquisition de la maîtrise de ces méthodes élémentaires d ’ apprentissage supervisé.
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Examen
Bibliography-recommended reading
- Benzecri, J.-P. (1980) Pratique de l ’ analyse des données. Dunod. Paris. - Bouveyron, C., Celeux, G., Murphy, T., & Raftery, A. (2019) Model-Based Clustering and Classification for Data Science: With Applications in R, Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Cambridge: Cambridge University Press. - Breiman,L., Friedman, J.H., Olshen,R., and Stone, C.J. (1984). Classification and Regression Trees, Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software, Pacific California. - Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. (2009) The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition, Springer Series in Statistics. - James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R., Taylor, J., (2023) An Introduction to Statistical Learning: With Applications in Python, Springer International Publishing. - Lebart, L., Piron, M. , Morineau, A. (2006) (4ème edition, refondue) Statistique Exploratoire Multidimensionnelle, 480 pages, Dunod. - Saporta, G. (2006), Probabilités, Analyse des données et Statistique, 656 pages, Technip.
- Introduction à l'assurance vie et non vie
Introduction à l'assurance vie et non vie
Ects : 2
Lecturer :
- MICHEL GERMAIN
Total hours : 21
Overview :
1. Définir les termes et les acteurs d’une opération d’assurance2. Donner des éléments statistiques sur le secteur de l’assurance3. Rappeler des éléments de probabilité et de mathématiques financières4. Déterminer la tarification des engagements vie et non vie5. Exposer les formes de garanties proposées en vie et en non vie 6. Calculer les engagements techniques des contrats d'assurance7. Étudier la gestion du risque au niveau de l’organisme assureur8. Donner des notions de comptabilité et de réglementation propre à l'assurance9. Présenter les principes de la réassurance10. Étudier la notion de solvabilité d’un organisme assureur et quelques éléments prudentiels
Learning outcomes :
Présenter les principaux modèles de l’assurance vie et non vie.
- Introduction au Machine learning
Introduction au Machine learning
Ects : 2
Lecturer :
Total hours : 18
Overview :
1. Supervised and unsupervised learning 2. Calibration versus prediction: how to avoid over-fitting 3. Measure of the complexity of a model according to Vapnik-Chervonenkis 4. Vapnik-Chervonenkis ’ s inequality and the control of the prediction error 5. Maximum margin SVMs and Gap tolerant classifiers 6. C-SVMs and duality 7. SVMs with kernels and Mercer ’ s theorem 8. The simplex case 9. Mu-SVM, duality and reduced convex envelopes 10. Single class SVMs, anomaly detections and clustering 11. An introduction to Bootstrap, decision trees and random forests 12. Ridge Regression, penalization, and yield curve smoothing 13. The Representer theorem, Lasso, parsimony and duality.
Recommended prerequisites :
Algèbre linéaire, calcul différentiel et optimisation au niveau M1
Require prerequisites :
Algèbre linéaire et calcul différentiel
Learning outcomes :
Théorie du statistical learning. Comprendre comment utiliser les Supports Vectors Machines pour l'apprentissage supervisé et non supervisé. Quelques application des méthodes de regressions pénalisées. Application à des problèmes de crédit et de courbe des taux.
Assessment :
Examen
Bibliography-recommended reading
[1] Pierre Brugiere: hal.archives-ouvertes.fr/cel-01390383v2 [2] Wolfgang Karl Härdle, Rouslan Moro, Linda Hoffmann : Learning Machines Supporting Bankruptcy Prediction, SFB 649 Discussion Paper 2010-032 [3] Dave DeBarr and Harry Wechsle: Fraud Detection Using Reputation Features SVMs, and Random Forests [4] Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: The Elements of Statistical Learning [5] Christopher Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning [6] Andriy Burkov: The Hundred-Page Machine Learning Book
- Méthodes actuarielles
Méthodes actuarielles
Ects : 3
Lecturer :
- MARC DOMANGE
Total hours : 21
Overview :
1. Instruments et marchés (marchés monétaires, marchés obligataires) 2. Mesure et couverture du risque de taux (duration, convexité, ACP) 3. Reconstitution de la structure par terme des taux (modèles à splines, modèles paramétriques) 4. Théories de la structure par terme des taux (anticipations pures, prime de risque pure, segmentation, anticipations biaisées) 5. Gestion passive (tracking error, échantillonnage stratifié) 6. Gestion active (roll-down, barbell, bullet, butterfly) 7. Produits dérivés de taux (futures & swaps)
Learning outcomes :
Fournir une explication détaillée de la structure par terme des taux et apporter un éclairage sur les différentes stratégies de gestion et leur mise en œuvre.
- Méthodes pour les modèles de régression
Méthodes pour les modèles de régression
Ects : 3
Lecturer :
Total hours : 21
Overview :
L'objectif de ce cours est de présenter aux étudiants des connaissances fondamentales, sur la régression d'un point de vue théorique ainsi que sur le code lié à ce domaine.
- Rappels sur les projections dans un espace vectoriel. Projections dans l'espace L2 des variables aléatoires de carré intégrable. Cas multi-varié.
- Présentation de la régression linéaire avec des hypothèses minimales. Risques empirique et de généralisation. Théorème de Frisch-Waugh-Lovell. Coefficients de détermination centré et non centré.
- Propriétés statistiques des estimations MCO (Moindres Carrés Ordinaires) avec les hypothèses standard de normalité : tests sur les coefficients, théorème de Gauss-Markov. Cas où les hypothèses standard ne sont pas vérifiées : estimateur des moindres carrés généralisé, biais endogène, variables instrumentales.
- Régularisation et sélection de modèles : régressions Ridge et Lasso, régression bayésienne et estimateur de la régression Ridge, validation croisée, critères de validation (AIC, BIC, Cp-Mallows,...).
- Analyse de différents modèles linéaires gaussiens multivariées sous R ou Python à partir de jeux de données réelles.
Require prerequisites :
Notions de base en Algèbre linéaire, Probabilité et Statistiques
Learning outcomes :
A la suite de ce module, les étudiants seront capables de comprendre la régression d'un point de vue théorique et de coder les différentes procédures étudiées. Ils auront le recul nécessaire pour préselectionner des procédures adaptées à la spécifité du jeu de données et sélectionner celles ayant les meilleures performances de généralisation.
Assessment :
Examen
- Méthodologie en gestion globale des Risques : VaR
Méthodologie en gestion globale des Risques : VaR
Ects : 3
Lecturer :
- DENIS BERTIN
Total hours : 21
Overview :
1. Introduction et définition de la Value at Risk 2. Méthodes et méthodologies de calcul 3. Choix de distribution de probabilité pour positions optionnelles 4. Mesure de risque de marché et RiskMetrics 5. Risque de crédit et exigences réglementaires 6. Risque de corrélation défavorable, liquidité et xVA 7. Expected Shortfall et VaR sur Valeurs extrêmes
Learning outcomes :
Clarifier la notion de risque et présenter les principales techniques et méthodes de VaR permettant de mesurer, analyser et prédire le risque.Le risque de marché fera l’objet d’’une attention particulière au travers de l’analyse de la VaR. Les méthodes de gestion globale du risque de marché lorsque les sources d’incertitudes sont multiples seront également étudiées.
- Processus Stochastiques
Processus Stochastiques
Ects : 3
Lecturer :
Total hours : 30
Overview :
1. Intégrale stochastique 2. EDS et théorèmes de représentation 3. EDSR et théorèmes de représentation
4. Application au contrôle stochastique
Recommended prerequisites :
Notions de: processus stochastique, filtrations, martingales ; Notion de: équation différentielle, équation aux dérivées partielles
Require prerequisites :
Calcul de probabilités (bases de la théorie de la mesure, notion d'espérance conditionnelle, modes de convergence des variables aléatoires)
Learning outcomes :
Approfondir les notions de processus stochastiques, équations différentielles stochastiques progressives (EDS) et rétrogrades (EDSR), lien avec les équations aux dérivées partielles (e.d.p) et application au contrôle stochastique
Assessment :
Examen
- SAS, R et Python
SAS, R et Python
Ects : 3
Lecturer :
- LAURENT ALLO
- GREGOIRE DE LASSENCE
Total hours : 24
- Solvabilité II
Solvabilité II
Ects : 2
Lecturer :
- LOUIS-ANSELME DE LAMAZE
Total hours : 18
Overview :
1. Introduction au contexte de solvabilité 2. Présentation du calcul de solvabilité 3. Dispositifs de gestion des risques (ORSA) 4. Analyse prospective & introduction à l’appétence aux risques
Learning outcomes :
Fournir aux étudiants des connaissances sur le contrôle prudentiel des organismes d’assurances. Leur permettra d’appréhender la complexité des problèmes comptables et les mécanismes d’évaluation du ratio de solvabilité. Le fonctionnement et l’approche de la gestion des risques dans le secteur de l’assurance seront présentés dans ce nouveau contexte.
UE complémentaires voie QRF
- Modélisation stochastique du risque de crédit
Modélisation stochastique du risque de crédit
- Statistiques et dynamique des produits dérivés
Statistiques et dynamique des produits dérivés
Ects : 2
Lecturer :
Total hours : 21
Overview :
1/ Approches en probabilité historique (gestion de portefeuille classique), portefeuilles optimaux, beta, arbitrage, APT
2/ Valuation de produits dérivés et probabilité risque neutre
3/ Delta hedging en pratique, trading de volatilité
4/ Assurance du portefeuille: stop-loss, options, CPPI, CRP - Constant Mix
5/ Options exotiques ou cachées: ETF short,
6/ Si le temps permet: approches machine learning en gestion dynamique du portefeuille
Recommended prerequisites :
python, calcul stochastique, produits dérivés
Learning outcomes :
approche pratique et empirique des produits dérivés et de la gestion de risques tout en se basant sur une formalisation stochastique avancée
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UE fondamentales
- Culture Financière et pratique de Bloomberg
Culture Financière et pratique de Bloomberg
Ects : 2
Lecturer :
- PIERRE BRUGIERE
- DENIS BERTIN
Total hours : 15
Overview :
1. Le bilan d’une entreprise et les différentes catégories de titres 2. Les actions, la dette, la dette hybride, le Tier 1, le Tier 2, le Tier 3 3. Les obligations convertibles, les mandatory convertibles 4. Les opérations en capital, les augmentations de capital, les FRESHs ; les Cocos 5. Les rachats d’actions, simples ou structurés 6. Les dividendes cash ou scrip, formules d’ajustements des dérivés 7. Les activités ECM, DCM, EQL, M&A 8. Séances pratiques sur Bloomberg : · construction de tableaux de bords en temps réel (BDP) · analyses historiques (BDH) · analyse financière · spreadsheets et templates Bloomberg
9. Mini projet de gestion de portefeuille
Learning outcomes :
Connaitre les principales notions de corporate finance, analyser des données financières sur Bloomberg, faire un mini projet en gestion de portefeuille
- Pratique des options
Pratique des options
Ects : 2
Lecturer :
- BERTRAND FAUCHER
Total hours : 18
Overview :
1. Mise en situation concrète du métier de trading (market making) 2. Pricing des options complexes à partir de celui des options vanilles 3. Les risques dans la vraie vie 4. Au-delà des grecques
Learning outcomes :
- Comprendre les responsabilités d’un market maker d’options - Maîtriser les implications concrètes au-delà des équations de la gestion d’un portefeuille d’options - Acquérir des réflexes afin de repérer rapidement les principales sources de risques
- Python et pratique de la Data Science
Python et pratique de la Data Science
Ects : 2
Lecturer :
- Pierre FIHEY
Total hours : 18
Overview :
- Préparation des données, EDA. Traitement des classes déséquilibrées
- Scrapping de données
- Apprentissage non supervisé (Clustering, Réduction de dimensions)
- Apprentissage supervisé (Classification, Régression)
- Deep Learning (ANN, RNN, LSTM)
- Natural Language Processing (De Bag Of Words aux Transformers) L'objectif de ce cours est de rappeler la théorie derrière les principaux algorithmes de ML, Deep Learning et NLP avant de mettre en pratique l'ensemble de ces algorithmes dans un projet appliqué à la prédictions de mouvements de stocks financiers.
Learning outcomes :
Connaissances des principaux algorithmes de Machine Learning, Deep Learning et Natural Language Processing. Savoir implémenter ces méthodes et comparer leurs performances. Projet combinant l'ensemble de ces méthodes, appliqué à la finance.
Assessment :
Projet (Code + Rapport)
UE complémentaires voie QRF
- Implémentation de modèles multivariés en finance et assurance
Implémentation de modèles multivariés en finance et assurance
- Modélisation stochastique de la courbes de taux
Modélisation stochastique de la courbes de taux
Ects : 3
Lecturer :
Total hours : 21
Overview :
1. Quelques outils de calcul stochastique : rappels 2. Généralités sur les taux d ’ intérêt 3. Produits de taux classiques 4. Modèle LGM à un facteur 5. Modèle BGM (Brace, Gatarek et Musiela) / Jamishidian 6. Modèles à volatilité stochastique
Learning outcomes :
Ce cours est consacré aux modèles de taux d’intérêts à temps continu. Au travers de nombreux exemples, on décrira leurs utilisations pour évaluer les produits dérivés sur taux d’intérêt.
UE complémentaires voie MDB
- Data Science pour le Business
Data Science pour le Business
- Machine Learning, Transformer et NLP
Machine Learning, Transformer et NLP
Ects : 2
Lecturer :
Total hours : 18
Overview :
1. Introduction au Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP)
- Définition et enjeux du NLP
- Applications du NLP dans l ’ industrie et la recherche
- Évolution des approches NLP : des modèles classiques aux Transformers
2. Modélisation des Textes
- Représentation des textes : Bag of Words, TF-IDF
- Limites des représentations classiques
- Introduction aux Word Embeddings
3. Pré-traitement du Texte
- Tokenization : règles et techniques
- Utilisation des expressions régulières (REGEX) pour le nettoyage des textes
- Stemming et lemmatisation : différences et usages
- Suppression des stopwords et normalisation des textes
4. Techniques de Word Embeddings
- Introduction aux embeddings contextuels et statiques
- Présentation des modèles GloVe et Word2Vec
- Comparaison et utilisation des embeddings dans le NLP
5. Sentiment Analysis
- Utilisation des lexiques de sentiments
- Visualisation des sentiments avec des graphiques
- Approches non supervisées pour l ’ analyse des sentiments
- Classification Naïve Bayes appliquée à l ’ analyse de sentiments
6. Introduction aux Transformers
- Architecture des Transformers : concepts clés
- Attention et auto-attention : mécanismes et visualisation
- Applications générales des Transformers (traduction, résumé, génération de texte)
- Présentation de l ’ environnement Hugging Face
7. Utilisation des Transformers
- Panorama des modèles de Transformers : BERT, GPT, T5, etc.
- Visualisation des mécanismes d ’ attention
- Entraînement et fine-tuning d ’ un Transformer
- Pipelines NLP avec Hugging Face : classification, résumé, traduction
8. Application aux Résumés de Texte
- Types de résumé automatique : extractif vs. abstractive
- Comparaison des modèles de résumé
- Métriques d ’ évaluation : ROUGE, BLEU, METEOR
- Implémentation pratique d ’ un modèle de résumé avec Transformers
9. Projet Final et Évaluation
- Mise en œuvre d ’ un projet appliqué utilisant les Transformers
- Présentation des résultats et discussion
- Évaluation finale du cours
Evaluation
- Examen en salle informatique (100%)
Learning outcomes :
Comprendre des NLPs et les Transformers
Assessment :
Examen en salle informatique 100%
- Recent Advances in Data Sciences
Recent Advances in Data Sciences
Ects : 3
Lecturer :
Total hours : 21
Overview :
Le domaine du Machine Learning et du Deep Learning évoluant sans cesse plus rapidement, il est essentiel d'avoir des bases solides dans ces deux domaines pour naviguer dans les nombreux articles de recherche du domaine. Nous traiterons de notions réinterprétés ou présentés entre 2017 et 2023 à la lumière d'articles plus anciens.
Les séances serons organisée par thème :
- Bon départ d'un réseau de neurones
- Calibration en Machine Learning
- Mise à jour moderne des poids d'un réseau de neurones
- Avancées des Large Language Models pour les réseaux de neurones en général
- Tokenization et impacts
Pour chaque séances plusieurs TP avec PyTorch serons proposés pour manipuler le cours. Les séances restante seront dédiés à la préparation d'une soutenance finale portant sur une ou plusieurs des notions abordées dans les 5 séances.
Require prerequisites :
Machine Learning et Deep Learning, mathématiques niveau master 1 maths
Learning outcomes :
- Lecture, implémentation et critique d'un papier de recherche en Machine Learning
- Utilisation de PyTorch et Latex
- Capacité de synthèse et de vulgarisation de notions complexe en Machine Learning
- Culture générale sur le domaines et les acteurs
Assessment :
Soutenance d'un sujet de recherche proposé, avec rédaction d'un rapide compte-rendu, des slides et un notebook.
Bibliography-recommended reading
-
Machine Learning et Deep Learning
- Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn , Aurélien Géron, O'Reilly
- Deep Learning avec TensorFlow , Aurélien Géron, O'Reilly
- Deep Learning with Python , François Chollet, Manning
-
Culture générale
- Weapons of Math Destruction , Cathy O'Neil, Crown Books
- Quand la machine apprend , Yann Le Cun, Odile Jacob
- De l'autre côté de la machine : Voyage d'une scientifique au pays des algorithmes, Aurélie Jean, Édition de l'observatoire
- Renforcement Learning
Renforcement Learning
Ects : 2
Lecturer :
Total hours : 21
Overview :
1/ Introduction au reinforcement learning 2/ Formalisme théorique : Markov decision processes (MDP), function valeur (équation de Belman et Hamilton- Jacobi – Bellman) etc. 3/ Stratégies usuelles sur l’exemple de “multi-armed bandit” 4/ Stratégies en deep learning: Q-learning, DQN 5/ Stratégies en deep learning: SARSA et variantes 6/ Stratégies en deep learning: Actor-Critic et variantes 7/ Implémentations Python variées 8/ Perspectives étiques, problème de l'alignement, approches et applications recentes
Recommended prerequisites :
tensorflow, keras, pytorch
Require prerequisites :
python, analyse numérique
Learning outcomes :
introduction au deep reinforcement learning, avec une vision machine learning empirique: principaux algorithmes, implementations pratiques (gym)
Learn more about the course :
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Conduite de projets et mémoire - 15 ECTS
- Conduite de projet et Mémoire
Conduite de projet et Mémoire
Ects : 15
Lecturer :
- OLIVIER SOUSSAN
- PIERRE BRUGIERE
Total hours : 18
Overview :
1. Présentation des concepts et outils utilisés en management de projet, illustrée par des exemples concrets portant sur des projets, notamment dans le domaine de la Data Science. 2. Réaliser en groupe un projet de communication (maintien du site web, présence sur les réseaux sociaux, brochure du master, participation à des forums) 3. Exposer en public son mémoire d’apprentissage
Coefficient : 12 (mémoire) + 3 (projets)
Learning outcomes :
Familiariser les étudiants aux méthodes de communication dans le cadre d’un projet concret et leur apprendre les bases de la communication en entreprise (oral et écrit). Suivre le mémoire d’apprentissage
Assessment :
Controle continu + mémoire en fin d'année
Academic Training Year 2025 - 2026 - subject to modification
Teaching Modalities
Detailed assessment methods are communicated at the beginning of the year.
Courses in the second year of the Master's degree in Mathematics and Applications for the ISF apprenticeship program are organized in semesters 3 and 4. Semester 3 consists of core courses, and semester 4 consists of core courses and complementary courses in either "Quantification des Risques Financiers (QRF)" track or "Modélisation et Big Data (MBD)" track, to which is added a block grade for "Conduite de projet et mémoire".
The program begins in September. The work-study schedule consists of three days at the company and two days at the university.
Research-driven Programs
Training courses are developed in close collaboration with Dauphine's world-class research programs, which ensure high standards and innovation.
Research is organized around 6 disciplines all centered on the sciences of organizations and decision making.
Learn more about research at Dauphine