Master 2 - Ingénierie statistique et financière - Dauphine - PSL
| Niveau d’études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l’école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l’État | Oui |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Master 2 - Ingénierie statistique et financière de l'Université Paris Dauphine - PSL forme des experts capables de maîtriser les méthodes quantitatives avancées, la modélisation mathématique et statistique, ainsi que l'outil informatique appliqué aux enjeux des entreprises. Au programme, deux voies spécialisées : Science des Données et Finance, avec un apprentissage des techniques spécifiques de l'industrie des services (études économiques, marketing, gestion de la production, contrôle qualité, finance, assurance). Les étudiants développent une capacité d'analyse approfondie pour résoudre des problématiques complexes, proposer des solutions innovantes et piloter leur mise en œuvre jusqu'à l'achèvement, en intégrant traitement numérique et informatique. Grâce à une pédagogie professionnalisante enrichie par l'intervention de praticiens et des stages en entreprise, les diplômés accèdent rapidement à des postes de cadres dans la finance, l'assurance, la science des données, la statistique ou le marketing.
Thématiques abordées
- Statistiques avancées : méthodes de régression, séries temporelles, analyse multivariée
- Mathématiques financières : modélisation des marchés, produits dérivés, gestion de portefeuille
- Informatique et programmation : langages R, Python, bases de données et traitement de données massives
- Économétrie et modélisation financière : estimation, tests d’hypothèses, simulations
- Gestion des risques : évaluation et mesure du risque, réglementation financière, stress testing
Objectifs de la formation
- Maîtriser les méthodes statistiques avancées appliquées à la finance pour modéliser et analyser des données financières complexes.
- Développer des compétences en ingénierie financière, notamment en évaluation et gestion des risques financiers.
- Utiliser efficacement des outils logiciels spécialisés pour le traitement et la simulation de données financières.
- Concevoir et valider des modèles prédictifs pour la prise de décision quantitative en finance.
- Appliquer des techniques de programmation statistique (R, Python) pour automatiser les analyses financières et optimiser les stratégies d’investissement.
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