
Informations générales
MAM3 - S5
MAM3 - S6
MAM4 - S7
MAM4 - S8
MAM4 ALT - S7
MAM4 ALT - S8
MAM5 - S9 IMAFA
MAM5 - S9 INUM
MAM5 - S9 SD
MAM5 - S10
MAM5 ALT - S9 IMAFA
MAM5 ALT - S9 INUM
MAM5 ALT - S9 SD
MAM5 ALT - S10
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Maquette pédagogique MAM
MAM5 - Semestre S9 - Mineure IMAFA
| Unité d'enseignement obligatoire | Cours | TD | ECTS | Intervenant |
| Humanités FISE S9 | | | 2 | Elisabeth Sargenti | Négociation commerciale | | 8 | 0 | |
Culture juridique et propriété intellectuelle | 0 | 12 | 0 | |
Conférences métiers | 2 | | 0 | Veronika Nedeltchev |
| Unité d'enseignement obligatoire | Cours | TD | ECTS | Intervenant |
Projet d'études et de recherche S9 L'objectif de ce module est de faire travailler les étudiants en mode projet, en petits groupes, sur un projet long (étalé sur le semestre), en interaction avec un professionnel du monde de l'entreprise. | | | 4 | Cédric Boulbe |
| Unité d'enseignement obligatoire | Cours | TD | ECTS | Intervenant |
| Mathématiques et Modélisation | | | 6 | | Méthodes numériques pour le pricing d'options Ce cours aborde le problème de la résolution numérique des équations aux dérivées partielles elliptiques et paraboliques par différences finies avec application aux options européennes et la résolution numérique des inéquations variationnelles paraboliques par différences finies avec application aux options américaines. Il introduit également les méthodes de simulations des variables aléatoires et de Monte-Carlo avec en ligne de mire la simulation des équations différentielles stochastiques et pour application le calcul numérique des valeurs des options. | 15 | 15 | 1.5 | Didier Auroux |
Machine learning pour l'actuariat Dans ce module, on étudiera lapplication du machine learning (et plus généralement de lintelligence artificielle) à lactuariat. Le ML peut par exemple servir à prédire le calcul de primes pour un contrat dassurance vie. | 24 | 0 | 1.5 | Marius Akre |
Modèles mathématiques Ce cours introduit les modèles mathématiques continus utilisés pour l'évaluation d'options et l'analyse du risque: Mouvement Brownien, Intégrale dItô, équations différentielles stochastiques et théorème de Girsanov. Du point de vue de la modélisation ces outils seront utilisés pour introduire la notion de stratégie, darbitrage, de probabilité risque-neutre et résoudre le problème du calcul de la prime et de la couverture dans le modèle de Black-Scholes. | 27 | 27 | 3 | Christine Malot |
| Unité d'enseignement obligatoire | Cours | TD | ECTS | Intervenant |
| Numérique et Informatique | | | 6 | | Applications distribuées en environnement hétérogène Ce cours a pour but didentifier et de comprendre les problèmes posés par la programmation en environnement distribué et hétérogène. | 15 | 15 | 1.8 | Denis Pallez |
Applications relationnelles pour le web Ce cours a pour but de : comprendre la nécessité de gérer la persistance des données, juger de l'adéquation d'un outil de modélisation, évaluer la pertinence de la localisation des traitements des données sur architectures réparties (client serveur et multi tier). Pour cela, létudiant sera amené à apprendre à concevoir des bases de données relationnelles efficaces (normalisées), utiliser ORM et UML, programmer en langages SQL(SGBD Postgres), Java (JSP, JDBC, EJB) et utiliser l'environnement Resin. | 15 | 15 | 1.8 | Françoise Baude |
Génie logiciel Ce cours introduit la notion de génie logiciel et introduit et la modélisation avec le langage UML. Il comporte trois parties : des compléments sur le génie logiciel et les processus de développement, lintroduction à UML 1 et son utilisation pour la modélisation dans toutes les phases de développement dun projet logiciel. Enfin, une partie sur les méthodes de test. | 30 | 18 | 2.4 | Audrey Occello |
| Unité d'enseignement obligatoire | Cours | TD | ECTS | Intervenant |
| Finance et Assurance 1 | | | 6 | | Finance de marché Cet enseignement constitue une introduction à la finance de marché. On aborde le marché des taux dintérêt, le marché des produits dérivés, le thème de la décision, les modèles déquilibre du portefeuille. On donne une vue générale des marchés financiers et de leur fonctionnement, et on définit les actifs dérivés pour approfondir leurs stratégies de gestion. | 27 | 0 | 2.4 | Jérôme Bessi |
Marché des taux Le cours vise à expliquer comment sont gérés les risques liés aux taux et actifs dérivés. On étudie les courbes de taux, le calcul des taux zéro-coupon, le pricing obligataire, les CMS,
| 45 | 0 | 3.6 | Walid Jabeur |
| Unité d'enseignement obligatoire | Cours | TD | ECTS | Intervenant |
| Finance et Assurance 2 | | | 6 | | Gestion de portefeuille Ce cours vise à donner une introduction à la gestion du risque des portefeuilles d'actifs financiers : Modèles de Markowitz et de Black-Litterman, Risques ex-post, Ratios de risque classiques (Sharpe, Beta, Ratio d'information...) et utilisation. Risques ex-ante, modélisation multifactorielle et matrice de variance covariance. Couverture des risques, le marché des futures, des options et des produits dérivés pour la couverture des risques de marché et de crédit. Ce cours comprend des applications réalisées sous Excel. | 24 | 0 | 1.8 | Othman Caffik |
Calcul actuariel Le cours vise à poser les bases du calcul actuariel, en étudiant les assurances vie et non vie, la tarification des primes dassurances-vie, et lévaluation des bénéfices. | 36 | 0 | 3 | Marius Akre |
Marché de l'énergie Le cours vise à poser les principes des marchés de lénergie, notamment de lélectricité et du gaz. | 12 | 0 | 1.2 | Maxime Jourand |
| Bloc optionnel | Cours | TD | ECTS | Intervenant |
| Développement personnel (1 UE complémentaire au choix : 0 UE min - 1 UE max) | | | | Alexandre Caminada | Activités sportives
| | 24 | 2 | |
Activités culturelles
| | 24 | 2 | |
Langue vivante 2
| | 24 | 2 | |
| Bloc optionnel | Cours | TD | ECTS | Intervenant |
| Expérience professionnelle (1 UE complémentaire au choix : 0 UE min - 1 UE max) | | | | | Expérience professionnelle
| | | 2 | |
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