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Programme Master (S3)

Semestre 3

Intitulé de l’UE: Modèles stochastiques pour la finance

Enseignant responsable de l’UE: P. Raynaud de Fitte
Enseignant responsable de la matière: M. Dakhmouche 
Objectifs de l’enseignement:
Acquisition des techniques nécessaires à l’analyse quantitative en finance (métier de "quant’")
Connaissances préalables recommandées: Cours de calcul stochastique du semestre 2 et analyse de séries chronologiques et des modèles économétriques.

Contenu de la matière:

  • Théorème de Girsanov
  • Options européennes dans le modèle de Black et Scholes , Pricing, Couverture des calls et des puts
  • Options américaines dans le modèle de Black et Scholes
  • Stratégies autofinancées, puts perpétuels, une solution approchée
  • Evaluation des options et EDP
  • Modèles de taux d'intérêt: Options sur obligations, Pricing des options 
  • Quelques modèles usuels
  • Modèles d'actifs avec saut

    Références:
    Raynaud de Fitte, P. et al. Mathématiques pour la finance et l’assurance, polycopié, Univ. Rouen
    Bossu, S. et Henrotte, P. Finance des marchés: Techniques quantitatives et applications pratiques, Dunod
    Dineen, S. Probability Theory in Finance: A Mathematical Guide to the Black-Scholes Formula, AMS Ed.

Intitulé de l’UE: Gestion des risques

Enseignant responsable de l’UE: M. Dakhmouche
Enseignant responsable de la matière: M. Dakhmouche
Objectifs de l’enseignement:
Calcul de risques et théorie des valeurs extrême: catastrophes naturelles, risques industriels.
Analyse des risques financiers: investissement, option et assurance.
Connaissances préalables recommandées: Convergences stochastiques, Propriétés de Fonctions de répartition, Calcul de lois.

Contenu de la matière:

  • Généralités sur les risques dans le système financier, les risques dans le secteur bancaire, la gestion des risques financiers, principe du transfert des risque.
  • Les mesures du risque de marché: Volatilité, VaR, Stress testing, Backtesting
  • Théorie des valeurs extrêmes
        Distributions GEV:  Théorème de Fisher-Tippet
        Distributions GPD: Théorème de Balkéma-de Hann-Pickands
  • Statistique des valeurs extrêmes
          Méthode "Block Maxima"
          Méthode "Peak Over Threshold"
  • Applications: Gestion du risque en assurance-Prédiction de catastrophes: Le temps de retour                 
    Références:
     
    Beirlant,J., et al.(2004) Statistics of Extremes: Theory and Applications, John Wiley & Sons Ltd, Chichester, England. 
    Reiss,R.D., Thomas, M.(2007) Statistical Analysis of Extreme Values with Applications to Insurance, Finance, Hydrology and Other Fields Third Edition, Birkhäuser, Switzerland.
    Greenwood, P.E. and Nikulin, M.S. (1996). A Guide to Chi-Squared Testing, John Wiley and Sons.
    Racicot, F.E. et Théoret, R. (2006). Finance computationnelle et gestion des risques: Ingénierie financière avec applications, Excel (Visual Basic) et Matlab, Presse de l’Université du Québec.

Intitulé de l’UE : Etudes de cas

Enseignant responsable de l’UE: M. Dakhmouche
Enseignant responsable de la matière: M. Dakhmouche, M.-N. Dietsch
Objectifs de l’enseignement:

  • Découverte précise et détaillée d’applications professionnelles réelles des connaissances acquises lors du master.
  • Approfondissement et adaptation de ces connaissances.
  • Par essence cette UE est appelée à être enrichie et modifiée suivant les opportunités des intervenants professionnels disponibles et intéressés. 

Connaissances préalables recommandées: Cours du master liés au contenu des cas abordés.

Contenu de la matière: Exemples:

  • Recueil, traitement, analyse et publication de données dans le cadre d’offices statistiques nationaux ou internationaux (par M.-N. Dietsch, statisticienne à Luxembourg).
  • Analyse de risques dans les banques et assurances en Algérie (par H. Bendjedou, analyste de risques à la direction régionale de Natixis à Constantine).

Intitulé de l’UE : Logiciels statistiques et base de données

Enseignant responsable de l’UE: M. Dakhmouche 
Enseignant responsable de la matière: Grancher Gérard
Objectifs de l’enseignement:
Faire des bases de données un outil courant et bien compris
Connaissances préalables recommandées: Informatique de base.

Contenu de la matière

  • Création d'un Modèle Conceptuel de Données (MCD) - Vérification et normalisation d'un MCD
  • Passage au schéma relationnel - Algèbre relationnelle
  • SQL, Mise en œuvre de MySQL sur machine - Lien avec Access - Introduction à Access
  • Des exercices seront choisis dans le domaine de la finance et de l’économie.
  • Etude et utilisation pratique de quelques packages de R relatifs à la modélisation en finance et au calcul de risques

    Références:   
    Volle, M. Analyse des données, Economica, 4e édition (1997), ISBN 2717832122
    Benzécri, J.-P. et al. (1976) L'Analyse des données, Paris, Dunod

Intitulé de l’UE : Anglais Scientifique

Enseignant responsable de l’UE: Rosa Dakhmouche
Enseignant responsable de la matière: Rosa Dakhmouche
Objectifs de l’enseignement:
Fluidité dans la maîtrise orale de l’anglais. Assimilation rapide de documents écrits.
Connaissances préalables recommandées: Cours d’anglais du semestre 2.

Contenu de la matière:

  • L’étudiant sera confronté à l’Anglais dans sa spécialité (en grammaire, vocabulaire, rhétorique, etc.)
  • Des documents authentiques seront proposés et étudiés afin d’expliquer les principes fondamentaux de l’écriture en mathématique principalement.
  • Les étudiants de mathématiques  seront amenés à choisir un sujet (une liste sera établie en concertation avec les spécialistes en mathématiques). Ils devront exposer en Anglais en utilisant le Data-show.
  • Initiation de l’étudiant à écrire un CV en Anglais, une lettre de motivation en Anglais, à soutenir un entretien en Anglais.

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- Archive des Cours

Cours de Statistique Descriptive

12/03/2013 10:03:14

Ce cours de statistique descriptive peut être utile pour toutes les spécialités proposant un syllabus/programme d'initiation à la statistique.

Initiation au Calcul de Probabilité

09/03/2013 13:05:26

Les notions de base du calcul des probabilités sont essentielles pour s'aventurer dans le vaste domaine de la théorie des probabilités et de l'inférence statistique.

Biostatistique: Initiation à l'analyse statistique

09/03/2013 13:05:36

L'estimation et les tests d'hypothèses sont la base de l'inférence statistique (Ce cours est de niveau L3/M1 de Biologie)

Inférence Statistique

20/05/2018 18:32:49

L'estimation et les tests statistiques constituent les outils essentiels de l'inférence statistique. Le but essentiel de l'analyse statistique est de préciser un modèle de probabilité mal connu.

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