v2.11.0 (5549)

Parcours de domaine - 3A Par. FQ : 3A Parcours Finance Quantitative

Descriptif

Objectif du parcours d'approfondissement
L’objectif du parcours « Finance quantitative » est de former des ingénieur.es en finance quantitative. Il s’adresse donc aux élèves désireux.ses d’acquérir des compétences pointues en analyse stochastique et de maîtriser des méthodes statistiques et économétriques avancées, en vues d'applications aux problématiques financières.
Suivant la spécialisation retenue, le parcours fournit également aux étudiants un solide bagage en datamining et en techniques d'apprentissage qui les rendront capables d'extraire de l'information précieuse pour un établissement financier, à partir de données peu ou pas structurées.

Compétences acquises
Le parcours « Finance quantitative » permet l’acquisition des outils mathématiques et algorithmiques permettant d’analyser, de modéliser et de résoudre sur ordinateur les problèmes complexes que l’on peut rencontrer dans le monde de l’ingénierie financière.

Débouchés
Les principaux débouchés du parcours sont les postes à responsabilité au sein de l’industrie financière au sens large : banques, compagnies d’assurance, hedge funds, société de conseils et régulateurs. Il est également possible de poursuivre par une thèse en mathématiques financières par exemple.

Formation
La formation est assurée conjointement par l’ENSTA Paris et l’ENSAE Paris. Les élèves suivent six cours à l’ENSTA 
FQ301 : Méthodes numériques en finance, FQ302 : Processus de Lévy et Applications en Finance,  FQ304 : Valorisation de produits dérivés en présence de courbes de taux multiples, FQ305 : Risque de crédit, FQ306 : Régulation financière, 
FQ307 : Éléments de Calcul Stochastique. 

Les élèves suivent à l’ENSAE le cours MS305 : Valorisation et couverture de produits dérivés. Tous les élèves en Parcours Finance Quantitative sont inscrits en profil "Recherche et Innovation". 

Pré-requis
 Les élèves doivent avoir suivi la voie Majeure Mathématiques Appliquées, mineure Ingénieurie mathématique, et validé les cours PRB201 (Chaînes de Markov), PRB202 (Martingales et algorithmes stochastiques), PRB203 (Calcul stochastiques) et les modules PRB210 (Modèles mathématiques pour la finance). Il est également conseillé aux élèves d’avoir suivi le cours PRB220 (Méthodes numériques probabilistes). 

Différentes déclinaisons
Il existe trois déclinaisons possibles du parcours
    - une déclinaison "ENSAE-ENSTA ": elle correspond au partenariat mis en place entre l’ENSAE et l’ENSTA pour une formation de type RI, sans rattachement à un M2. 
    - une déclinaison "Statistique et Finance” : en association avec le master IP Paris “Statistique et Finance". Les élèves à la sortie sont diplômé.e.s de l’ENSTA Paris et du Master.
    - une déclinaison “Probabilités et Finance" : en association avec le master de l’X et Sorbonne Université “Probabilités et Finance”. Les élèves à la sortie sont diplômé.e.s de l’ENSTA Paris et du Master.

Objectifs

Être capable de maîtriser les méthodes avancées de la modélisation et des techniques mathématiques d’optimisation et de décision en économie et finance.

Être capable d’évaluer les actifs d’un portefeuille, de prévoir les risques de crédit, le risque de marché

Connaitre le rôle de la finance dans l’économie mondiale (enjeux et régulation)

Composition du parcours

Unités d'enseignement

UE Type d'enseignement Domaines Catégorie d'UE Volume horaire Responsables Site pédagogique
APM_5FQ01_TA Méthodes numériques d'équations aux dérivées partielles (... Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 22.75 Laure GIOVANGIGLI
APM_5FQ02_TA Processus de Lévy et applications en finance Cours scientifiques Applied Maths, Probabilités et Statistiques UE d'approfondissement. 19.5 Laure GIOVANGIGLI
APM_5FQ04_TA Valorisation de produits dérivés en présence de courbes d... Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Laure GIOVANGIGLI
APM_5FQ05_TA Risque de crédit Cours scientifiques UE d'approfondissement. 19.25 Laure GIOVANGIGLI
APM_5FQ06_TA Marchés de l'éléctricité Cours scientifiques UE d'approfondissement. 12.5 Laure GIOVANGIGLI,
Francesco RUSSO
APM_5FQ07_TA Éléments de Calcul stochastique Cours scientifiques Applied Maths 22.5 Laure GIOVANGIGLI
APM_5FQ08_TA Calcul stochastique avancé Cours scientifiques 20.25 Laure GIOVANGIGLI,
Francesco RUSSO
APM_5OD33_TA Filtrage bayésien optimal et approximation particulaire Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Andrea SIMONETTO
FA315 Modeling and managing energy risk Cours scientifiques
FA328 Foundations of Risk management, ENSAE Cours scientifiques Laure GIOVANGIGLI
FA331 Copulas and finacial applications Cours scientifiques
MS305 Pricing and hedging of financial derivatives, Cours ENSAE Cours scientifiques Laure GIOVANGIGLI
MSE307 Duration models Cours scientifiques
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