INGÉNIERIE STATISTIQUE ET FINANCIÈRE

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1 R E S E A R C H UNIVERSITY INGÉNIERIE STATISTIQUE ET FINANCIÈRE MATHÉMATIQUES APPLIQUÉES Formation en apprentissage Parcours Modélisation et Analyse Statistique Parcours Quantification des Risques Financiers Une formation de haut niveau en mathématiques financières et statistiques Master MIDO MA (Mathématiques appliquées)

2 LA FORMATION EN APERÇU LA FORMATION EN APERÇU s de la formation Le Master 2 Ingénierie Statistique et Financière en Apprentissage prépare aux métiers quantitatifs de la finance (ou assurance) et de statisticien. La spécialité offre deux parcours : le parcours Quantification des Risques Financiers et le parcours Modélisation et Analyse Statistique. Le parcours Quantification des Risques Financiers est axé sur l étude des outils mathématiques et numériques permettant d évaluer le risque de marché ou de crédit d un portefeuille d actifs financiers. Le parcours Modélisation et Analyse Statistique propose un renforcement en statistique en vue de préparer l étudiant au métier de statisticien. Une formation en apprentissage La formation constitue le parcours en apprentissage de la spécialité Ingénierie Statistique et Financière de la 2 ème année du master Mathématiques de la Modélisation et de la Décision. Elle se fait en partenariat avec le CFA AFIA, une association d entreprises créée en 1992 avec le Conseil Régional d Ile de France. Métiers visés - Analyste quantitatif dans une banque d investissement - Chargé d études actuarielles - Chargé d études statistiques - Consultant pour un éditeur de logiciels de pricing et/ou de risque de produits financiers - Contrôleur des risques de marché ou de crédit dans une banque d investissement ou une société de gestion de portefeuille - Gérant ou assistant de gestion d un hedge fund ou fonds diversifié - Ingénieur dans un service de recherche quantitative - Modélisateur ou quant dans une société de gestion de portefeuille - Modélisateur pour une assurance - Structureur Partenariats Entreprises partenaires (missions et enseignants) 3VFinance AG2R la mondiale Allianz Amundi APTimum France Arrow Financial Consulting Autorité de Contrôle des Assurances et des Mutuelles Banque de France Banque SBA BLF Caisse des dépôts et des Consignations CPR AM Crédit Agricole Corporate & Investment Bank Crédit agricole Leasing&Factoring Crédit du Nord Ecole Centrale Paris, Laboratoire de recherche en finance quantitative EDF EDRFS Groupe LCF Rothschild Finance Active GDF Suez Missions proposées en 2013/2014 Commando Front Office Support Chargé d études actuarielles Contrôleur des risques et de la performance Chargée d études Statistiques Analyste de portefeuille risque Reporting risques Suivi des performances et des risques GEDAF General Electric Money Bank Generali Groupama Groupe AGRICA Groupe AXA Groupe BNP Paribas Halbis Capital Management Hewitt Associates HSBC Invesco AM La Banque Postale Mazars Actuariat Mondial Assistance Natixis Newgate Consulting Novalis Taitbout NYSE-Euronext Société Générale Corporate & Investment Bank Analyste P&L produits dérivés actions Analyste Risque de Marché Modélisation Solvency II Junior investment risk manager Projection models designer Structured equity derivates product control Certification La formation donne droit à l obtention du certificat de spécialisation en «Gestion de risques financiers» (sous réserve de validation des cours qui s y rattachent).

3 PROGRAMME DE LA FORMATION PROGRAMME DE LA FORMATION Tronc commun Parcours - Quantification des risques financiers Parcours - Modélisation et Analyse Statistique Conférence Groupe de travail

4 ENSEIGNEMENT COMMUN ENSEIGNEMENT COMMUN PROCESSUS STOCHASTIQUES MÉTHODES DE SCORING 30h 3 3 Imen Ben Tahar 1/ Calcul stochastique - Filtrations, temps d arrêt - Martingales en temps continu - Integrale stochastique et formule d Itô pour semimartingales continues - Applications de la formule d Itô: théorème de Lévy, représentation des martingales browniennes et théorème de Girsanov 2/ Diffusions et EDP - Diffusions : existence, unicité et propriété de Markov forte - Problèmes de Dirichlet et de Cauchy, équation de Poisson - Formule de Feynman-Kac 3/ Introduction au contrôle stochastique - Programmation dynamique et équation de Hamilton Jacobi Bellman - Problème de Merton Alison Jollois - Rappels sur l Analyse en Composantes Principales, l Analyse des Correspondances et le Modèle Linéaire Généralisé. - Analyse Discriminante, Régression Logistique, Arbres de Décision, Support Vector Machine (SVM), application au Scoring. - Analyse Canonique, Analyse Canonique Généralisée. - Tableaux ternaires (en particulier tableaux indicés par le temps). - Codage, prise en compte d une structure du tableau des données. - Traitement de données complexes, Fouille des données (Data Mining). Compléter le cours d analyse des données de M1 en introduisant de nouvelles techniques et en détaillant les méthodes de codage et les domaines d application avec en particulier la finance et les techniques de scoring MÉTHODOLOGIES EN GESTION GLOBALE DES RISQUES : VaR 3 Jean-Paul Felix Chapitre 1 Introduction et définition de la Value at Risk Chapitre 2 Méthodes et méthodologies de calcul Chapitre 3 RiskMetrics Chapitre 4 Autres mesures de risque Chapitre 5 Structure de dépendance et copules Chapitre 6 Backtesting de la VaR Analyse des modè 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 mathématiques du risque de marché, Etude des méthodes de gestion globales du risque de marché lorsque les sources d incertitude sont multiples.

5 ENSEIGNEMENT COMMUN ENSEIGNEMENT COMMUN FINANCE NÉOCLASSIQUE ET GESTION DE RISQUES ALGORITHMES STOCHASTIQUES (MONTE-CARLO) 30h 3 3 Gabriel Turinici Rappels du cadre classique : critère moyenne-variance, Markowitz, CAPM / MEDAF Indices, portefeuilles optimaux, beta, arbitrage, APT Valuation de produits dérivés et probabilité risque neutre Modèles incluant une dépendance du temps: théorie du contrôle, Merton,... Trading de volatilité, volatilité locale et calibration, Assurance du portefeuille: stop-loss, options, CPPI Comportement des investisseurs et probabilité risque neutre Approfondir les compétences acquises lors des années précédentes et être sensibilisé aux aspects de finance néoclassique. Didier Faivre I/ Simulation de lois 1- Générateurs de loi uniforme 2-Simulation d autres lois (méthode de rejet, transformation,...) 3- Suites à discrépance faible II/ Simulation de processus et discrétisation de payoff 1- Modèle de Black-Scholes 2- Discrétisation d EDS 3- Ponts de diffusions et applications aux options asiatiques, à barrière et lookback. III/ Méthodes de réduction de variance 1- Contrôle antithétique 2- Régularisation de payoff 3- Variable de contrôle 4- Importance sampling IV/ Calcul des sensibilités (grecques) 1- Approches par différences finies 2- Grecques dans le modèle de Black-Scholes 3- Processus tangent et grecques 4- Calcul de Malliavin et grecques V/ Méthodes de Monte-Carlo par Chaînes de Markov

6 ENSEIGNEMENT COMMUN ENSEIGNEMENT COMMUN INTRODUCTION À L ASSURANCE ET À L ASSURANCE NON VIE INTRODUCTION À LA RÈGLEMENTATION FINANCIÈRE 3 24h 3 Michel Germain Les principaux thèmes consisteront à : - définir les termes et les acteurs d une opération d assurance ; - donner des éléments statistiques sur le secteur de l assurance ; - rappeler des éléments de probabilité et de mathématiques financières ; - déterminer la tarification des engagements ; - exposer les formes de garanties proposées en vie et en non vie ; - calculer les provisions et les transformations liées au contrat ; - étudier la gestion du risque au niveau de l organisme assureur ; - présenter la réassurance ; - étudier la solvabilité de l assureur dans le cadre de solvabilité I et dans le nouveau référentiel de solvabilité II. Le cours s appuie sur l assurance vie et présente les principaux modèles de l assurance non vie. Arnaud Scuderoni Dans un premier temps, le cours présentera une approche des risques institutionnels à travers le survol du cadre réglementaire régissant les activités financières en Europe et notamment : a. Les autorités de tutelles et leurs missions b. La typologie et l agrément des opérateurs financiers c. La gestion de la relation clients d. Les règles d organisation et de fonctionnement des marchés de capitaux Dans, un second temps, nous examinerons les risques susceptibles d affecter directement la solvabilité des établissements financiers à travers la présentation du cadre prudentiel applicable, respectivement, aux banques et organismes d assurances, soit : a. Les normes réglementaires Bâle II & III et la modélisation du risque de crédit b. La directive Solvabilité 2 et la modélisation des risques de souscription L incidence de ces référentiels sur la gestion du bilan des établissements financiers sera appréhendée à travers la présentation d exemples concrets de stratégies de transfert de risques sous contrainte règlementaire. Le cours a pour objectif, par le prisme de la règlementation financière, de sensibiliser les étudiants aux enjeux stratégiques liés à l évaluation et à l encadrement des risques auxquels les Banques et les Entreprises d Assurances sont exposés dans l exercice de leurs fonctions économiques.

7 ENSEIGNEMENT COMMUN ENSEIGNEMENT COMMUN ÉCONOMÉTRIE ET SÉRIES TEMPORELLES GROUPE TRAVAIL : MODÉLISATION MATHÉMATIQUE ET RÉDACTION DE MÉMOIRE 2 80h 12 Carine Milcent-Serrurier Gabriel Turinici Causalité/Corrélation - Rappel du modèle MCO - Introduction au modèle des variables qualitatives Travail personnel sur une problématique originale et motivée, traitée avec les compétences acquises au cours de la formation. Le tutorat est assuré par les enseignants pour la préparation du mémoire - Initiation à la modélisation CONDUITE DE PROJET DE COMMUNICATION 15h 3 Raphaël Nabet - Projet de communication - Simulation d entretien Familiariser les étudiants à une campagne de communication dans le cadre d un projet concret. Apprendre aux étudiants les bases de la communication en entreprise (à l oral comme à l écrit).

8 ENSEIGNEMENT COMMUN ENSEIGNEMENT COMMUN ANGLAIS DES AFFAIRES CRÉDIT ET PROCESSUS À SAUTS 36h 3 15h 2 Véronique Fellous, Amandine Aury - Les articles de journaux et les extraits de journaux télévisés, de documentaires ou de reportages télévisés ainsi que les documents à traduire seront tous inspirés de ces thèmes : finance, économie, commerce, échanges internationaux, mondialisation, droit, réglementation, contrats, etc. - Développer la connaissance et le marketing de soi, appréhender un entretien en anglais, préparation des CV et lettres de motivation.. Rémi Rhodes Le but de ce cours est l étude de deux catégories de modèles dynamiques qui ont été développés pour quantifier le risque de crédit : - Modèles structurels, qui font intervenir la dynamique de la valeur de la firme dans la définition de son défaut. - Modèles à forme réduite, qui modélisent directement le temps de défaut sans passer par la valeur de la firme, qui dans beaucoup de cas n est pas facilement observable. Afin de bien traiter les différents modèles, on utilisera des outils mathématiques venant du calcul stochastique pour processus à sauts, qui vont être présentés au début du cours. Connaissances élémentaires en probabilités et en mathématiques financières. Les cours ont pour mission de : - Préparer les étudiants dans leur recherche d emploi à la sortie de leur formation académique tant en terme de posture que de contenu. - Améliorer les compétences en anglais des affaires et anglais juridique sur le plan compréhension écrite et orale, expression écrite et orale, et traduction dans les deux sens.

9 PARCOURS QUANTIFICATION DES RISQUES FINANCIERS PARCOURS QUANTIFICATION DES RISQUES FINANCIERS COURBE DE TAUX MODÈLES DE TAUX 3 3 Stéphane Priaulet 1/ Instruments et marchés (3h) Mots clés : marchés monétaires, marchés obligataires 2/ Mesure et couverture du risque de taux (3h) Mots clés : duration, convexité, ACP 3/ Reconstitution de la structure par terme des taux (3h) Mots clés : modèles à splines, modèles paramétriques 4/ Théories de la structure par terme des taux (3h) Mots clés : anticipations rationnelles, habitat préféré, segmentation, anticipations biaisées 5/ Gestion passive (3h) Mots clés : tracking error, échantillonnage stratifié 6/ Gestion active (3h) Mots clés : roll-down, barbell, bullet, butterfly 7/ Produits dérivés de taux (3h) Mots clés : swaps, futures, options Sandrine Henon 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. 0/ Quelques outils de calcul stochastique : rappels. - Formule d Ito - Changement de probabilité : définition, théorème de Girsanov, formule pour les espérances conditionnelles. 1/ 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. 2/ Produits de taux classiques. -Généralités : formule de Black, phénomènes associés à la courbe de volatilités, taux forward, swap, taux swap. -Changement de numéraire et probabilités forward. -Application : prix des produits vanilles, les caplets et les swaptions. 3/ Modèle LGM à un facteur. 4/ Modèle BGM (Brace, Gatarek et Musiela) / Jamishidian. 5/ Modèles à volatilité stochastique -Définition -Modèle SABR. -Modèle d Heston Pricing de produits dérivés sur taux.

10 PARCOURS QUANTIFICATION DES RISQUES FINANCIERS PARCOURS QUANTIFICATION DES RISQUES FINANCIERS RISQUE DE CRÉDIT COMMODITÉS ET FOREX 2 2 Arnaud Colombel Maria Alexandra Nitescoux - Rappels sur le Marché obligataire - Dérivés de Crédit (CDS, Indices Itraxx, Options) : Modélisation, pricing et utilisation dans le cadre d une couverture du risque de Crédit. - Structurés de Crédit et produits de corrélation : Utilisation des modèles, pricing - Modèle à intensité (forme réduite), modèle structurel : Merton, copules gaussiennes - Introduction à l analyse Crédit - Perspectives du marché du crédit, nouveaux produits 1) Généralités sur les commodités, relation spot foward 2) Modélisation des matières premières 3) Pricing des options 4) Gestion des risques sur les commodities par produit 5) Investissement sur les commodities et mesures de risque 6) Taux de change Ce cours a pour objet la présentation des principaux concepts et principales méthodes utilisés pour la définition, la mesure, et la gestion du risque de crédit. Connaitre les spécificités des commodities et du forex. Mathématiques financières appliquées à ces actifs

11 PARCOURS MODÉLISATION ET ANALYSE STATISTIQUE PARCOURS MODÉLISATION ET ANALYSE STATISTIQUE ANALYSE DES DONNÉES ET SCORING THÉORIE DES SONDAGES 24h 3 3 Sébastien Faivre Patrice Bertrand - Rappels et compléments sur l Analyse Factorielle d un nuage de points (ACP), l Analyse des Correspondances (AFC), l Analyse des Correspondances Multiples (ACM). - Analyse Discriminante (AD) : Analyse factorielle discriminante, Analyse discriminante décisionnelle, Cas de deux groupes, Multicolinéarité, Analyse discriminante sur variables qualitatives (méthode DISQUAL) Analyse discriminante barycentrique, Analyse Discriminante Bayésienne dans le cas gaussien. - Régression logistique : Modélisation, Estimation des coefficients par le Maximum de Vraisemblance, tests, régression pas à pas. - Introduction : paramètre et estimateur, aléa de sondage, concepts de précision, base de sondage. - Echantillonnage à probabilités inégales; le cas particulier du sondage aléatoire simple. - Sondage stratifié. - Echantillonnage à plusieurs degrés; le cas particulier du sondage en grappes. - Généralités sur les redressements. - Redressement sur variables qualitatives: la technique de post-stratification sur une puis deux variables (calage sur marges). - Redressement sur variables quelconques : l estimateur par la régression. - Eléments de traitement des non-réponses. - Courbe ROC, Introduction à l algorithme du séparateur à vaste marge (SVM). - L ensemble de ces méthodes enseignées est illustré par des démonstrations du logiciel R sur des jeux de données réels (principalement ACP, AFC, ACM, AD linéaire et quadratique, Régression logistique). Présentation des méthodes de classification supervisée, et plus particulièrement celles qui ont recours à un score. METHODES POUR LES MODÈLES DE REGRESSION 2 MARKETING DE LA THÉORIE À LA PRATIQUE Vincent Rivoirard 3 Jérôme Bellanger - marketing stratégique et opérationnel - la marque - Rappels sur le modèle et la régression linéaire, - Limitations de la régression usuelle, - Régression pas à pas, - Choix de modèles (Méthodes ascendantes et descendantes, AIC et BIC) - Régression par moindres carrés pénalisés (estimateurs bridge et lasso) - Modèles linéaire généralisés - Régression Poissonienne - Modèles logit/probit - Régression PLS et CART - comportements du consommateur - Consommation expérientielle - le multicanal - communication, CMI et 1ère approche de la sémiologie - CRM Décrire et de manipuler les méthodes modernes les plus classiques de la régression afin de fournir un bagage statistique solide aux étudiants. - techniques de créativité (recherche créative menée par les étudiants en sous-groupes) - réalisation de cas pratique (réels et récents)

12 ENSEIGNEMENT COMMUN POUR LES ENTREPRISES 30h 0 Intervenants professionnels CONFÉRENCES Conférences tenues par des professionnels et associées aux cours. - Produits complexes en assurances - Histoires des banques - Le métier de structureur Techniques de redressement des sondages, traitement statistique des grandes bases de données pour la VPC (vente par correspondance), les statistiques pour le géo-marketing, contrôle qualité en industrie Les avantages - Avoir un collaborateur motivé auquel on peut confier des responsabilités croissantes - Bénéficier d une vision extérieure apportée par l apprenti et enrichie par les enseignements universitaires - Former un futur collaborateur aux méthodes de travail de l entreprise - Bénéficier des aides à la formation en apprentissage Les conditions Pour recruter un apprenti : L entreprise envoie un descriptif du poste proposé au CFA-AFIA pour que celui-ci le valide. Elle organise les entretiens d embauche et sélectionne son apprenti en fonction de ses critères parmi les candidats proposés par le CFA-AFIA. Elle signe un contrat d apprentissage avec l apprenti. POUR LES ETUDIANTS Cours / TD / TP 15 COURS DE REMISE À NIVEAU Obligatoire pour les étudiants n ayant pas suivi le M1 à Dauphine Krief Julien, Odile Rouschmeyer Excel, VBA, SAS Donner aux étudiants (surtout ceux n ayant pas suivi le M1 à Dauphine) les outils nécessaires pour suivre dans des bonnes conditions les cours de la formation Les avantages - Obtenir un diplôme renommé et reconnu par la voie de l apprentissage - Acquérir une expérience professionnelle tout au long de l année avec un rythme d alternance de 3 jours en entreprise, 2 jours à l université - Bénéficier du statut de salarié et d études financées Les conditions Pour postuler au M2 ISF apprentissage : - Avoir réussi la première année du master MIDO mention MA ou parcours équivalent extérieur - Etre âgé de moins de 26 ans à la date de signature du contrat d apprentissage

13 s de la formation : Gabriel TURINICI, Professeur des Universités à Dauphine du Master 280 gabriel.turinici@dauphine.fr Claude VINCENT, Chargé de mission CFA-AFIA cvincent@cfa-afia.fr Site du Master 280 : Master 2 ISF Apprentissage Université Paris-Dauphine M2 ISF Apprentissage #IsfAppDauphine Contacts : A l Université : Judith NTSAME Université de Paris-Dauphine Place du Maréchal De Lattre de Tassigny Paris Cedex 16 Tél : judith.ntsame@dauphine.fr Au CFA-AFIA : Claude VINCENT 14, rue René Cassin Z.I. de la Bonde Massy Tél : cvincent@cfa-afia.fr