Banque, Finance, Assurance - 3ème année du magistère

Enseignement obligatoire

• Case study Risque bancaire McKinsey

  Case study Risque bancaire McKinsey

  Volume horaire : 6

TRONC COMMUN (3 ECTS)

• Economics of Climate Change

  Economics of Climate Change

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • PATRICE GEOFFRON
  • CHRISTIAN DE PERTHUIS

  Volume horaire : 36

  Coefficient : 1

OPTION 1 : Module Marchés Obligatoires (3 ECTS)

• Stochastic Finance

  Stochastic Finance

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • IMEN BEN TAHAR

  Volume horaire : 36

  Description du contenu de l'enseignement :

  1. Introduction aux processus de diffusion et lien avec les équations aux dérivés partielles; 2. Modèle de Black et Scholes; 3. Modèles à volatilité locales et volatilité stochastique; 4. Introduction aux modèles de taux

  Coefficient : 1

  Pré-requis recommandés :

  Bases de calcul stochastique en temps continu (martingales, mouvement Brownien) ; Modèle de Black & Scholes pour l'évaluation et la couverture de produits dérivés.

  Pré-requis obligatoire :

  Bases en calcul de probabilité (variables aléatoire, espérance, espérance conditionnelle)

  Compétences à acquérir :

  Modélisation stochastique (Modèles de diffusion) en Finance et application à l'évaluation et couverture des produits dérivés

OPTION 1 : Module Marchés Optionnels (27 ECTS)

• PSL Intensive Weeks in Data Sciences

  PSL Intensive Weeks in Data Sciences

  Ects : 6

  Enseignant responsable :
  

  • ALEXANDRE ALLAUZEN

  Coefficient : 2
• Python pour l'analyse de données financières en temps réel

  Python pour l'analyse de données financières en temps réel

  Ects : 6

  Volume horaire : 24

  Coefficient : 2
• Leadership in Finance

  Leadership in Finance

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • MATHIAS GARCIA REINOSO

  Volume horaire : 15

  Description du contenu de l'enseignement :

  The course is structured around four interconnected pillars: stress management, presentation skills, active listening, and decision-making with its inherent unconscious biases. These themes are not treated in isolation; they are explored in an integrated, iterative manner, reflecting the way they interrelate in real-life professional settings.

  We begin with stress, examining its origins through a neuroscientific and evolutionary lens, and move towards concrete strategies for managing it in high-stakes or emotionally charged situations. Presentation techniques build on this foundation, focusing on the impact of voice, body language, and emotional regulation in communicating ideas with clarity and presence. Active listening, feedback, and negotiation are approached through practical exercises that emphasise empathy, clarity, and adaptability. Decision-making and cognitive biases are addressed throughout the course as a thread that runs through all interactions, shaping both what we perceive and how we respond.

  A continuous blend of theory and practice shapes the learning experience: scientific insights are immediately tested through discussion, reflection, and real-world application. Depending on the group’s needs and interests, additional topics such as time management, strategic thinking, or intercultural communication may also be explored.

  Compétences à acquérir :

  This course aims to equip students with essential skills in leadership and interpersonal communication, with an emphasis on the practical application of theoretical concepts. Drawing on insights from neuroscience, behavioural science, and the science of learning, the course helps students better understand how people think, decide, and interact (starting with themselves). They will learn to recognise and manage stress, develop more effective communication strategies, and improve their ability to listen, give feedback, and navigate negotiation scenarios. The course also emphasises the importance of adapting and growing, encouraging students to develop habits of self-awareness and continuous learning. Throughout, particular attention is given to decision-making and unconscious biases, which are consistently integrated into the learning process to deepen their understanding of human behaviour in leadership contexts.

• Macroeconomy for market participants

  Macroeconomy for market participants

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • FLORENCE PISANI

  Volume horaire : 24

  Description du contenu de l'enseignement :

  The aim of the course is to provide students an overview of the interaction between the macro-economic environment and financial markets developments. There are four chapters: I. How market participants follow and respond to the business cycle: an analytical framework II. The interest rate markets III. The stock markets IV. The exchange rate markets

  Coefficient : 1

  Pré-requis recommandés :

  Some basic macro-economic background and an interest in financial markets

  Compétences à acquérir :

  At the end of the course, the students should have a better grasp of the interactions between financial markets and macro-economic evolution of advanced economies.

  Mode de contrôle des connaissances :

  A presentation, including the use of visual aids and possibly a final exam (with a quiz and an essay-type question).

  Bibliographie-lectures recommandées

  - Brender A. et F. Pisani (2001), Les marchés et la croissance, Economica, Paris. - Brender A. et F. Pisani (2010), Global imbalances and the collapse of globalised finance, CEPS, Brussels. - Gurkaynak R., B. Sack et E. Swanson (2004), « Do Actions Speak Louder Than Words? The Response of Asset Prices to Monetary Policy Actions and Statements », Finance and Economics Discussion Series, Board of Governors of the Federal Reserve System. - Kozicki S. et G. H. Sellon Jr. (2005): “ Longer-Term Perspective on the Yield Curve and Monetary Policy ” , Economic Review, Federal Reserve Bank of Kansas city, Fourth Quarter - Wright J. H. (2007): “ The yield curve and predicting recessions ” , Staff working papers in the Finance and Economics Discussion Series, Board of Governors of the Federal Reserve System.

• Introduction to life insurance

  Introduction to life insurance

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • RAVIN DUMANOIR
  • WILLIAM NOGARET

  Volume horaire : 24

  Coefficient : 1
• Behavioral finance

  Behavioral finance

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • JEAN-PHILIPPE LEFORT

  Volume horaire : 15

  Coefficient : 1
• Exotic options and structured products

  Exotic options and structured products

  Ects : 3

  Volume horaire : 24

  Description du contenu de l'enseignement :

  Class focuses on the pricing of exotic options and equity derivatives structured products with complex pay-offs. It is divided into 6 sessions of three hours each. Class alternates the teaching of the theory and practical applications. Monte- Carlo simulations are performed using Microsoft Excel. Local and stochastic volatility concepts are introduced, then applied practically. Impact of hedging techniques for such instruments are discussed. At the end, students are capable of building from scratch, pricing models for any complex equity derivative instrument.

  Coefficient : 1

  Pré-requis recommandés :

  Common knowledge of probability theory. Ability to use Microsoft Excel

  Pré-requis obligatoire :

  Probability Theory.

  Compétences à acquérir :

  The class aims at giving students the fundamentals of quantitative pricing for complex Equity derivatives products.

  Mode de contrôle des connaissances :

  The exam consists of a final project where each student has to perform the pricing of a specific equity derivative instrument using Monte-Carlo simulation. Attendance to the course, is taken into account for final grading.

  Bibliographie-lectures recommandées

  Quantitative Finance- Paul Willmott-WILEY

• Investing on financial markets

  Investing on financial markets

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • DENIS BEAUDOIN

  Volume horaire : 24

  Description du contenu de l'enseignement :

  The course aims at grasping key financial asset management principles and concepts, their goals, major means, common tools & constraints, in a search of a "reasonably optimal" portfolio.

  I-A review of investment processes, techniques and models over time

  II-Investment Process: investment philosophy, investment universe, asset selection, portfolio construction, risk monitoring, reporting

  III-Diversification, factors & risk premia

  IV-Risks & return assessment (VaR, CVaR, EVT, major ratios)

  V-Directional & non-directional strategies for relative or absolute expected returns

  VI-SRI, ESG and other non-financial inputs

  VII- Case studies (investment themes & asset managers)

  Coefficient : 1

  Pré-requis recommandés :

  Open mindedness

  Pré-requis obligatoire :

  Prior knowledge of major financial markets instruments (equities, bonds, forex, commodities, derivatives

  Compétences à acquérir :

  Understanding asset management's purpose and optimization.

  Understanding uncertainty reduction techniques to improve investment decisions over time.

  Portfolio construction & risk-return analyses.

  Mode de contrôle des connaissances :

  Two team-based class presentations: a first one about a pre-approved theoritical subject, and a second one being a feedback following a meeting with a CIO or a CEO of a Paris-based asset management company (meetings arranged by the lecturer)

  Bibliographie-lectures recommandées

  Not easy: Expected Returns - An Investor ’ s Guide to Harvesting Market Rewards, by Antti Ilmanen, Wiley Finance (2011) Bedside reading: The Intelligent Investor, subtitled “ The definitive book on value investing ” , by Benjamin Graham, Harper Business Essentials (2006) Easier and entertaining: Fooled by randomness, subtitled “ The hidden role of chance in life and in the markets ” by Nassim Taleb, Penguin Books (2007)

• Méthodes pour la régression et la classification

  Méthodes pour la régression et la classification

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • KATIA MULLER MEZIANI

  Volume horaire : 21

  Coefficient : 1

OPTION 2 : Module d'entreprises (27 ECTS)

• Saving and the financing of the real economy

  Saving and the financing of the real economy

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • CYRIL BLESSON

  Volume horaire : 15

  Description du contenu de l'enseignement :

  Analyse des mécanismes de l'accumulation patrimoniale des ménages et ses interactions avec l'économie

  Etude en profondeur du marché de l'épargne hexagonal et du rôle de chaque produit existant pour le financement de l'économie

  Coefficient : 1

  Pré-requis recommandés :

  Théorie de l'épargne (Keynes, Brown, Modigliani, Friedman etc..)

  Compétences à acquérir :

  Théorie de l'épargne

  Mode de contrôle des connaissances :

  exposés et examens écrit

• Leadership in Finance

  Leadership in Finance

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • MATHIAS GARCIA REINOSO

  Volume horaire : 15

  Description du contenu de l'enseignement :

  The course is structured around four interconnected pillars: stress management, presentation skills, active listening, and decision-making with its inherent unconscious biases. These themes are not treated in isolation; they are explored in an integrated, iterative manner, reflecting the way they interrelate in real-life professional settings.

  We begin with stress, examining its origins through a neuroscientific and evolutionary lens, and move towards concrete strategies for managing it in high-stakes or emotionally charged situations. Presentation techniques build on this foundation, focusing on the impact of voice, body language, and emotional regulation in communicating ideas with clarity and presence. Active listening, feedback, and negotiation are approached through practical exercises that emphasise empathy, clarity, and adaptability. Decision-making and cognitive biases are addressed throughout the course as a thread that runs through all interactions, shaping both what we perceive and how we respond.

  A continuous blend of theory and practice shapes the learning experience: scientific insights are immediately tested through discussion, reflection, and real-world application. Depending on the group’s needs and interests, additional topics such as time management, strategic thinking, or intercultural communication may also be explored.

  Compétences à acquérir :

  This course aims to equip students with essential skills in leadership and interpersonal communication, with an emphasis on the practical application of theoretical concepts. Drawing on insights from neuroscience, behavioural science, and the science of learning, the course helps students better understand how people think, decide, and interact (starting with themselves). They will learn to recognise and manage stress, develop more effective communication strategies, and improve their ability to listen, give feedback, and navigate negotiation scenarios. The course also emphasises the importance of adapting and growing, encouraging students to develop habits of self-awareness and continuous learning. Throughout, particular attention is given to decision-making and unconscious biases, which are consistently integrated into the learning process to deepen their understanding of human behaviour in leadership contexts.

• Projet finance

  Projet finance

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • NICOLAS VITOUX

  Volume horaire : 15

  Coefficient : 1
• Corporate strategy

  Corporate strategy

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • CHRISTELLE GANNAGE

  Volume horaire : 12

  Coefficient : 1
• Case studies in advance corporate finance

  Case studies in advance corporate finance

  Ects : 6

  Enseignant responsable :
  

  • ROMAIN DOUEL
  • SOPHIE BOUET
  • CHRISTELLE GANNAGE

  Volume horaire : 18

  Coefficient : 2
• SAS / R / SQL - Data analysis - Data modeling

  SAS / R / SQL - Data analysis - Data modeling

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • JEROME LEPAGNOL

  Volume horaire : 21

  Coefficient : 1
• Fusions acquisitions, serious game ("circulation et transversalité droit et finance" cours en français)

  Fusions acquisitions, serious game ("circulation et transversalité droit et finance" cours en français)

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • PASCAL ETAIN
  • CHRISTOPHE LAHON
  • NICOLAS SENLIS
  • NICOLAS KLAPISZ
  • PIERRE-ELIE REYNOLDS
  • PHILIPPE SCIORELLA

  Volume horaire : 30

  Coefficient : 1

OPTION 3 : Module Assurance (27 ECTS)

• Pré-rentrée

  Pré-rentrée

  Volume horaire : 24
• Modèles linéaires et ses généralisations

  Modèles linéaires et ses généralisations

  Ects : 6

  Enseignant responsable :
  

  • KATIA MULLER MEZIANI

  Volume horaire : 50

  Description du contenu de l'enseignement :

  Moindres carrés ordinaires et généralisés. Cas normal et propriétés asymptotiques. Tests de Fisher et tests asymptotiques. Le modèle d ’ analyse de la variance. Hétéroscédasticité - Définition, conséquences, moindres carrés généralisés et quasi-généralisés, application aux données de panel. Endogénéité des répresseurs et variables instrumentales, moindres carrés indirects et double-moindres carrés, tests de spécification. Équations simultanées : formes structurelle et réduite, modèles SUR, 3-stage least squares. Modèles linéaires généralisés, formalisation, modèles logit, probit, tobit et généralisations. Modèles de durée et modèles de données de comptage.

  Enseignant responsable : KATIA MULLER MEZIANI

  Coefficient : 2

  Compétences à acquérir :

  Ce cours vise à décrire la construction et l ’ analyse des divers modèles paramétriques de régression linéaire et non-linéaire reliant un groupe de variables explicatives à une variable expliquée. Il correspond à un premier cours d ’ économétrie dans le Master. Il inclut également des TP pour l ’ apprentissage et utilisation du langage de programmation SAS.

• Actuariat 1

  Actuariat 1

  Ects : 6

  Enseignant responsable :
  

  • CHRISTOPHE DUTANG

  Volume horaire : 40

  Description du contenu de l'enseignement :

  Présenter les notions et mécanismes de base de l ’ assurance, typologie des modèles. Principe de calculs des primes et comparaison des risques. Modélisation des risques non-vie (la fréquence des sinistres, les coûts des sinistres). Modélisation des risques vie (probabilité viagère, valeur actuelle probable). Éléments sur la modélisation du montant cumulé des sinistres (mutualisation et agrégation).

  Enseignant responsable : CHRISTOPHE DUTANG

  Coefficient : 2

  Compétences à acquérir :

  Présenter les méthodes quantitatives de base dont dispose l ’ assureur pour la modélisation, la tarification et l ’ évaluation prévisionnelle des dépenses d ’ indemnisation des sinistres. Ces méthodes permettent, notamment de déterminer le montant des primes et de décider le montant de capital au risque.

• Optimisation

  Optimisation

  Ects : 6

  Enseignant responsable :
  

  • PIERRE CARDALIAGUET

  Volume horaire : 40

  Description du contenu de l'enseignement :

  • Optimisation dans Rn (cas général et cas convexe).
  • Optimisation sous contrainte d’égalités et d’inégalités : KKT, cas convexe, lemme de Farkas, dualité, méthodes numériques (gradient projeté, Usawa, méthodes de pénalisation).
  • Introduction à la programmation linéaire.
  • Programmation dynamique en temps discret (problèmes en horizon fini ; problèmes en horizon infini avec coût escompté).
  • Calcul des variations
  • Introduction à la théorie du contrôle optimal (principe de Pontriaguine, équation de Hamilton-Jacobi-Bellman). Enseignant responsable : Yannick VIOSSAT

  Coefficient : 4 ECTS

  Pré-requis recommandés :

  Optimisation dans Rn sans contraintes

  Compétences à acquérir :

  L’objectif de ce cours est d'étudier d'une part l’optimisation sous contraintes dans Rn et, d’autre part, les techniques de programmation dynamique déterministe qui sont fondamentales dans les applications.

  Mode de contrôle des connaissances :

  Examen sur table (mi-semestre et fin de semestre)

  Bibliographie-lectures recommandées

  Des notes de cours seront distribuées

• Analyse de données

  Analyse de données

  Ects : 3

  Volume horaire : 40

  Description du contenu de l'enseignement :

  Généralités sur l ’ analyse des données, tableaux, problèmes de codages. Nuages de points et caractéristiques associées. Analyse en Composantes Principales. Analyse Factorielle sur Tableaux de Distances. Analyse Factorielle des Correspondances. Analyse des Correspondances Multiples.

  Enseignant responsable : DENIS PASQUIGNON

  Coefficient : 1

  Compétences à acquérir :

  Donner les notions de base de l ’ analyse des données.

• Gestion de portefeuille (en anglais)

  Gestion de portefeuille (en anglais)

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • PIERRE BRUGIERE

  Volume horaire : 40

  Description du contenu de l'enseignement :

  Théorie de Markowitz pour le choix de portefeuille (critère moyenne-variance ; notion de portefeuille efficient ; mesure de risque : la Value at Risk).

  Portefeuille d’investissement et portefeuille autofinancé, stratégies d’overlay.

  Le Modèle du CAPM et la Capital Market Line.

  Le portefeuille tangent et les betas, l’équation de la Security Market Line.

  Les indicateurs de performance : ratio de Sharpe, alpha de Jansen, ratio de Treynor.

  Les modèle à facteurs et le modèle de Fama French. Asset Pricing Theory.

  Illustrations et mini projet en Python.

  Enseignant responsable : PIERRE BRUGIERE

  Coefficient : 1

  Pré-requis recommandés :

  Algèbre linéaire, calcul différentiel, connaissance des vecteurs gausiens, optimisation.

  Pré-requis obligatoire :

  Algèbre linéaire, calcul différentiel,

  Compétences à acquérir :

  Ce cours est une introduction aux méthodes quantitatives de traitement des données financières et de gestion de portefeuille. L ’ objectif du cours est de donner un bagage minimal en théorie moderne de la gestion quantitative afin de pouvoir traiter des problèmes pratiques de finance de marché et d ’ aborder les cours plus spécialisés de finance ou d ’ économétrie.

  Mode de contrôle des connaissances :

  Partiel + Examen (+ mini projet)

  Bibliographie-lectures recommandées

  Brugiere : Quantitative Portfolio Management (with applications in Python) Springer 2020

• Processus discrets

  Processus discrets

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • FRANCOIS SIMENHAUS

  Volume horaire : 40

  Description du contenu de l'enseignement :

  Espérance conditionnelle. Martingales. Stratégies. Convergence des martingales. Arrêt optionnel. Chaînes de Markov.

  Enseignant responsable : FRANCOIS SIMENHAUS

  Coefficient : 1

  Compétences à acquérir :

  Introduction à la modélisation aléatoire dynamique.

TRONC COMMUN (6 ECTS)

• Droit des marchés financiers, Ethique et conformité

  Droit des marchés financiers, Ethique et conformité

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • DOMINIQUE DEDIEU
  • ABDOULAYE MBOTAINGAR

  Volume horaire : 33

  Description du contenu de l'enseignement :

  I – Infrastructures des marchés financiers réglementés et alternatifs à travers les exigences d’intégrité, de transparence, de résilience et de liquidité. Informations financières réglementées et les obligations en découlant, à charge des émetteurs et des investisseurs à l’occasion soit des opérations de financement (IPO, JPO, Private equity), soit de leur seul présence sur le marché, soit encore des opérations d’investissement (franchissement des seuils ou OPA).

  II – Impératifs, notions, obligations et intérêts de la conformité, l’éthique, la compliance et la déontologie dans les secteurs de la banque, la finance et l’assurance : régulation et régulateurs, gestion et approche par les risques, sanctions internationales, conflits d'intérêts, infractions financières.

  Présentation et analyse des dispositifs préventifs et des obligations de transparence : lutte contre le blanchiment d’argent sale et le financement du terrorisme, lutte anticorruption, protection des données et RGPD, devoir et plan de vigilance et reporting extra financier.

   

  III - Finance et financements durables : conformité aux droits humains, de l'environnement et principes de gouvernance de durabilité

  Coefficient : 1

  Pré-requis recommandés :

  Droit bancaire, Droit des sociétés, Ethique et Conformité

  Pré-requis obligatoire :

  Droit des sociétés ; Conformité/compliance

  Compétences à acquérir :

  Aptitude à appréhender les marchés financiers à travers la réglementation de leurs conditions de fonctionnement ainsi que celles des opérations de financement et d’investissement qui s’y déroulent.

  Aptitude à appréhender la notion et la gestion de la prévention de tous risques liés aux activités financières, bancaires et assurantielles, les notions et la gestion de conformité, d'éthique et de déontologie dans ces domaines

  Aptitude à appréhender les notions de durabilité, soutenabilité et ESG/RSE dans la finance, la banque et l'assurance, par le prisme des réglementations européennes, internationales et françaises

  Mode de contrôle des connaissances :

  Examen sur table (QCM), projet personnel (cas pratique) en fin de semestre et bonus de participation

  Bibliographie-lectures recommandées

  www.legifrance.gouv.fr

  AMF : www.amf-france.org

  https://www.amf-france.org/fr/lamf/la-regulation-lamf/sengager-pour-une-finance-durable ; https://www.amf-france.org/fr/recherche/resultat?form=global&key=Lutte%20anti%20blanchiment&sort%5Bfield%5D=date&sort%5Bsort%5D=DESC

   

  www.europa.eu ; www.boursedeparis.fr; www.euronext.com; Code Monétaire et financier https://www.legifrance.gouv.fr/affichCode.do?cidTexte=LEGITEXT000006072026&dateTexte=20200514

  ACPR https://acpr.banque-france.fr ; https://acpr.banque-france.fr/page-sommaire/lutte-contre-le-blanchiment-des-capitaux-et-le-financement-du-terrorisme ;

  https://www.economie.gouv.fr/tracfin ; https://www.agence-francaise-anticorruption.gouv.fr/fr ; https://www.hatvp.fr

   

   

OPTION 1 : Module Marchés Obligatoire (6 ECTS)

• Machine learning and its applications

  Machine learning and its applications

  Ects : 6

  Enseignant responsable :
  

  • GUILLAUME HUARD

  Volume horaire : 30

  Coefficient : 2
• Structured products

  Structured products

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • PHILIPPE DUMONT

  Volume horaire : 18

  Coefficient : 1

OPTION 1 : Module Marchés Optionnels (15 ECTS)

• PSL Artificial Intelligence Week

  PSL Artificial Intelligence Week

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • ALEXANDRE ALLAUZEN

  Coefficient : 1
• Trading algorithmique

  Trading algorithmique

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • JONATHAN LEVY

  Volume horaire : 16

  Coefficient : 1
• Advanced Econometrics

  Advanced Econometrics

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • Sylvain BENOIT

  Volume horaire : 12

  Description du contenu de l'enseignement :

  Sujet 1 : Mesures de risque de marché (Volatilité, Value-at-Risk et Expected Shortfall) – modèles ARCH/GARCH univariés Sujet 2 : Tests de validation des mesures de risque (couverture non-conditionnelle, conditionnelle, test d’indépendance, super exception) Sujet 3 : Risque systémique et régulation macroprudentielle (Absorption ratio, MES, SRISK, Delta CoVaR et établissements bancaires d’importance systémique) – modèles ARCH/GARCH multivariés (CCC, DCC, BEKK)

  Coefficient : 1

  Pré-requis recommandés :

  Programmation en Python. Cours de séries temporelles (modèles SARIMA).

  Compétences à acquérir :

  Ce cours a pour objectif de développer les compétences techniques des étudiants (applications sous Python) afin qu'ils soient capables de manipuler facilement des séries de rendements financiers. A la fin du cours, l'étudiant est donc capables d'identifier un processus sous-jacent sur les rendements financiers lui permettant de construire une mesure de risque de marché comme le demande le comité de Bâle dans ses accords éponymes qui règlementent le secteur bancaire. Au-delà, des aspects pratiques, ce cours développent les différents aspects de la réglementation prudentielle.

  Mode de contrôle des connaissances :

  Examen final en salle machine.

  Bibliographie-lectures recommandées

  Hull, J. C., 2015, Risk Management and Financial Institutions, 4th Edition, Wiley Finance. Jorion, P., 2011, Financial Risk Management Handbook, Wiley Finance Roncalli, T., 2009, La gestion des risques financiers (2e edition).

• APT model and methodology

  APT model and methodology

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • KARIM JACQUELIN

  Volume horaire : 18

  Description du contenu de l'enseignement :

  Rétrospective historique des Modèles de Risque et Théories sous-jacentes

  Concepts et Mathématiques des indicateurs de risque généraux avec APT (Volatilité - Tracking Error - Beta - Corrélation...)

  Concepts et Mathématiques des indicateurs de risque avancés avec APT (VaR Monte Carlo - Attribution de risque - Stress Testing...)

  Cas pratiques d'utilisation des indicateurs de risque pour analyser et gérer les risques de portefeuilles en société de gestion

  Evaluation des risques et des performances des fonds

  Cas pratiques d'utilisation du risque pour gérer, optimiser et construire des portefeuilles : gestion quantitative avec des préférences explicites, intégration de critères ESG...

  Coefficient : 1

  Pré-requis recommandés :

  Théorie Moderne de Gestion de Portefeuille (MEDAF, Volatilité, Frontière efficiente...)

  Compétences à acquérir :

  Suite à la formation l'étudiant aura acquis une compréhension du modèle de risque et de la méthodologie APT.

  Le cours vise aussi à montrer l'intérêt de l'approche multifactorielle statistique APT pour:

  - comprendre, analyser et gérer les risques de portefeuilles d'actifs financiers.

  - utiliser les concepts de risque pour gérer des portefeuilles en société de gestion avec une approche quantitative.

  Mode de contrôle des connaissances :

  Participation

  Travail en groupe

  Examen sur table

  Bibliographie-lectures recommandées

  Allocation d'Actifs - Théorie et pratiques (Chapitre 6 - Gestion du risque)

• ESG Investment

  ESG Investment

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • VINCENT COMPIEGNE
  • ELIE EL KADI

  Volume horaire : 12

  Coefficient : 1
• Commodity markets

  Commodity markets

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • SYLVAIN BERTHELET

  Volume horaire : 24

  Description du contenu de l'enseignement :

  Raison d'être of commodity futures markets : three different approaches. Relationships with cash commodity markets and other asset classes. Examples, hedging and trading strategies.

  Coefficient : 1

  Pré-requis recommandés :

  Economics basics.

  Compétences à acquérir :

  Market mechanisms, instruments (futures and options) and the basis (difference between the cash price and the future price).

  Mode de contrôle des connaissances :

  Written exam following the lecture.

• Enjeux et modélisation des risques climatiques

  Enjeux et modélisation des risques climatiques

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • MOHAMED BENKHALFA

  Volume horaire : 15

  Coefficient : 1
• Clustering en pratique

  Clustering en pratique

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • DIDIER JEANNEL

  Volume horaire : 18

  Coefficient : 1

OPTION 2 : Module Entreprises obligatoire (3 ECTS)

• Machine learning and its applications

  Machine learning and its applications

  Ects : 6

  Enseignant responsable :
  

  • GUILLAUME HUARD

  Volume horaire : 30

  Coefficient : 2

OPTION 2 : Module Entreprises optionnels (18 ECTS)

• Financial analysis of insurance

  Financial analysis of insurance

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • OUNS JAOUA

  Volume horaire : 18

  Coefficient : 1
• Corporate rating

  Corporate rating

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • AURELIE SALMON

  Volume horaire : 21

  Coefficient : 1
• ESG Investment

  ESG Investment

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • VINCENT COMPIEGNE
  • ELIE EL KADI

  Volume horaire : 12

  Coefficient : 1
• Financial modelling in revewable energy

  Financial modelling in revewable energy

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • CHRISTOPHE LAHON

  Volume horaire : 18

  Description du contenu de l'enseignement :

  Pratiquer la modélisation financière en matière de financement de projet appliqué aux énergies renouvelables.

  - Bref rappel des concepts de financement de projet

  - Principes généraux de modélisation financière

  - Etude détaillée d'un modèle de ferme solaire photo-voltaïoque

  - Pratique des étudiants sur un modèle financier d'une ferme éolienne

  - Etude de cas et jury

   

  Practice project finance modelling applied to renewable energy projects.

  - Overview of project finance concepts

  - General principles of financial modelling

  - Detailed study of a PV solar farm financial model

  - Student practice on a wind farm financial model

  - Case study and jury

  Coefficient : 1

  Pré-requis recommandés :

  Cours de financement de projet de BFA3- 1er semestre

  Project Finance Course proposed in BFA3 - Semester 1

  Pré-requis obligatoire :

  Aucun

  None

  Compétences à acquérir :

  Proposer une introduction à la modélisation financière en matière de financement de projet.

  Provide a general overview on financial modelling in a project finance context.

  Mode de contrôle des connaissances :

  Etude de cas présentée devant jury.

  Case study with presentation to jury.

  Bibliographie-lectures recommandées

  Pour une introduction à la modélisation financière: Pierre Vernimmen, Finance d'Entreprise

  For a general introduction on financial modelling: Pierre Vernimmen, Corporate Finance (English version available)

• The impact of Big data and Artificial Intelligence on Finance

  The impact of Big data and Artificial Intelligence on Finance

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • GUILHEM BENTOGLIO

  Volume horaire : 16

  Coefficient : 1
• Private equity, Impact investing and Entrepreneurship

  Private equity, Impact investing and Entrepreneurship

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • VIRGINIE RADICE DOUBLET
  • FRANCOIS MASSUT
  • ANTOINE MALLARD

  Volume horaire : 30

  Coefficient : 1
• Droit des obligations et contrats d'affaires

  Droit des obligations et contrats d'affaires

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • PASCAL ETAIN

  Volume horaire : 15

  Coefficient : 1

OPTION 3 : Module Assurance (21 ECTS)

• Processus de Poisson (en anglais)

  Processus de Poisson (en anglais)

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • STEFANO OLLA

  Volume horaire : 40

  Description du contenu de l'enseignement :

  - Définitions et propriétés importantes des processus de Poisson (loi jointe des temps sauts, comportements asymptotiques). - Définitions et propriétés de processus de Markov à espace d’états dénombrable.

  Enseignant responsable : STEFANO OLLA

  Coefficient : 1

  Compétences à acquérir :

  Introduction des processus à temps continus fondamentaux en probabilités, tels que les processus de Poisson et les chaînes de Markov à espace d’états dénombrable.

• Méthodes numériques : problèmes dépendants du temps

  Méthodes numériques : problèmes dépendants du temps

  Ects : 6

  Volume horaire : 40

  Description du contenu de l'enseignement :

  • Introduction
  • Équations Différentielles Ordinaires : Euler Implicite, Runge Kutta, consistance, stabilité, A-stabilité
  • Calcul de dérivée et contrôle: graphe computationnel, différentiation automatique
  • Équations Différentielles Stochastiques : Euler Maruyama, Milstein

  Enseignant responsable : GABRIEL TURINICI

  Coefficient : 2

  Compétences à acquérir :

  Présentation de méthodes de résolution numérique des problèmes d ’ évolution et d ’ éléments d ’ analyse numérique. Mise en œuvre : utilisation de MatLab et de GNU Octave (travaux pratiques et projet).

• Mouvement brownien & évaluation des actifs contingents

  Mouvement brownien & évaluation des actifs contingents

  Ects : 6

  Volume horaire : 40

  Description du contenu de l'enseignement :

  Évaluation d ’ actifs contingents en absence d ’ opportunités d ’ arbitrage : cadre du temps discret opportunités d ’ arbitrage ; stratégies de réplication et évaluation ; modèle de Cox-Ross et Rubinstein. Introduction au calcul stochastique en temps continu (mouvement Brownien ; intégrale d ’ Itô). Modèle de Black et Scholes (modèle de marché en temps continu ; équation de Black et Scholes et prix d ’ options ; définition et utilisation des grecques).

  Enseignant responsable : IMEN BEN TAHAR

  Coefficient : 2

  Compétences à acquérir :

  Étude du mouvement Brownien et son utilisation pour la modélisation des prix des actifs financiers. Présenter la méthodologie de l ’ évaluation d ’ actifs en Absence d ’ opportunités d ’ Arbitrage dans des modèles en temps continu et présenter le modèle de Black et Scholes.

• Apprentissage statistique

  Apprentissage statistique

  Ects : 3

  Volume horaire : 40

  Description du contenu de l'enseignement :

  • Introduction à l ’ apprentissage statistique : Apprentissage supervisé/non-supervisé, Régression et Classification, Procédure générale d ’ apprentissage, Évaluation du modèle, Sur et Sous-apprentissage.
  • Méthode des K plus proches voisins et notion de “ curse of dimensionality ” .
  • Régression linéaire en grande dimension, sélection des variables et régularisation du modèle (Ridge et Lasso).
  • Méthodes classiques pour la classification supervisée.
  • Algorithme du gradient (descente classique, stochastique et mini-batch) (optionnel).
  • (Non-supervisé) K-means clustering.

  Enseignant responsable : ANGELINA ROCHE

  Coefficient : 1

  Compétences à acquérir :

  Connaître les bases de l ’ apprentissage statistique et les méthodes les plus courantes, en particulier dans un contexte de grande dimension.

• Actuariat 2

  Actuariat 2

  Ects : 6

  Enseignant responsable :
  

  • CHRISTOPHE DUTANG

  Volume horaire : 40

  Description du contenu de l'enseignement :

  1. Introduction au provisionnement en assurance Provisionnement en assurance non vie : PSAP, méthodes algorithmiques, méthodes stochastiquesProvisionnement en assurance vie : formule prospective et rétrospective
  2. Théorie de la crédibilité Crédibilité bayésienne de JewellCrédibilité linéaire de Buhlmann-Straub
  3. Théorie de la ruine Convergence, martingale, formule Formule explicite Poisson composée Approximations et borne de Cramer-Lundberg Impact de la loi de sévérité sur la probabilité de ruine

  Enseignant responsable : CHRISTOPHE DUTANG

  Coefficient : 2

  Compétences à acquérir :

  Étude de trois problématiques classiques en assurance : la théorie de la ruine (et les processus stochastiques associés), l ’ introduction au provisionnement vie et non-vie, et la théorie de la crédibilité.

MODULE RAPPORT DE STAGE ET PROJET (3 ECTS)

• Rapports de stage BFA2 et BFA3

  Rapports de stage BFA2 et BFA3

  Ects : 3

  Enseignant responsable :
  

  • MARTINE CARRE-TALLON

  Volume horaire : 87

  Description du contenu de l'enseignement :

  Les rapports de stage de première année de Master (BFA2) sont l'occasion pour les étudiants de prendre du recul sur leur expérience et d'être capable d'en tirer un bilan constructif pour définir leur projet professionnel. Les rapports de dernière année de Master (BFA3) permettent aux étudiants de développer une problématique et de prendre conscience qu'ils ont déjà acquis une expertise sur leur domaine.

  Coefficient : 1

  Compétences à acquérir :

  Le rapport de stage de fin d’études montre les qualités de réflexion et les aptitudes d’analyse de l’étudiant(e) à partir d’une expérience professionnelle. Il témoigne de la recherche d’une problématique à partir des missions effectuées lors du stage.

  Les rapports proposés par les étudiants à cette occasion ne doivent donc pas être simplement descriptifs, factuels, sans réel apport personnel, ou réelle réflexion.

  Le travail de rédaction du rapport de stage doit être le temps privilégié qui permet à l’étudiant(e) de mûrir une réflexion, de développer une problématique en lien avec l’orientation professionnelle retenue. Cette réflexion peut être valorisée lors des entretiens d’embauche et permet de faire le lien entre la démarche académique (l’analyse, la prise de recul, le raisonnement, la connaissance de la littérature théorique sur le sujet) et l’expérience professionnelle (les missions à mener, les tâches à réaliser, la mise en situation, la maîtrise des outils). Cette prise de recul est indispensable aux postes de management mais aussi à la créativité, et à l’innovation.

  Mode de contrôle des connaissances :

  A la fin de la première année de Master (BFA2), un stage de minimum 3 mois est obligatoire. Un stage de fin d'études (6 mois) est requis en fin de dernière année (BFA3). Les étudiants doivent rendre deux rapports séparés en fin de M2.

  Seul le rapport de BFA3 est soutenu à l'oral devant un jury en septembre (session 1) ou novembre (session 2).