Master - Pro - Mathématiques appliquées à l'économie et à la finance - Spécialité modélisation aléatoire - Paris I Sorbonne - UFR 27
| Niveau d’études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l’école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l’État | Oui |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Master Professionnel Mathématiques appliquées à l'économie et à la finance - Spécialité modélisation aléatoire de l'Université Paris I Panthéon-Sorbonne forme des experts capables de maîtriser les outils mathématiques avancés au service des secteurs financiers et économiques. Au programme : processus stochastiques, calcul stochastique, évaluation et couverture des produits dérivés, statistiques des processus, méthodes de Monte Carlo et optimisation stochastique. Les étudiants développent une expertise pointue en modélisation probabiliste et en analyse quantitative appliquée aux marchés financiers. Cette formation prépare directement aux métiers d'ingénieur quantitatif, risk manager, structureur de produits financiers ou encore analyste quantitatif dans les banques d'investissement, sociétés de gestion d'actifs, salles de marchés et départements risques des institutions financières. Le cursus allie rigueur mathématique et applications concrètes pour former des professionnels opérationnels, capables de concevoir et d'implémenter des modèles de pricing, de gestion des risques et d'aide à la décision dans un environnement économique complexe.
Thématiques abordées
- Probabilités et statistique mathématique : fondements, lois classiques, estimation et tests d’hypothèses
- Processus stochastiques : chaînes de Markov, martingales, processus de diffusion
- Modélisation financière : évaluation d’options, modèles de taux d’intérêt, calcul stochastique
- Techniques numériques pour les modèles aléatoires : simulations de Monte-Carlo, méthodes d’approximation
- Applications économiques : modélisation du risque, prévision économique et optimisation sous incertitude
Objectifs de la formation
- Appliquer des méthodes de modélisation probabiliste pour analyser les phénomènes économiques et financiers incertains.
- Maîtriser les outils mathématiques et statistiques avancés pour la modélisation stochastique.
- Concevoir et mettre en œuvre des modèles de gestion des risques financiers basés sur des simulations aléatoires.
- Interpréter et valider les résultats des modèles aléatoires pour soutenir la prise de décision économique.
- Utiliser des logiciels spécialisés pour le calcul numérique et la modélisation en finance quantitative.
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