Master mention mathematiques et applications parcours ingenierie financiere et modeles aleatoires
CFA de la CCI Paris Ile-de-France
Finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
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Prise en charge CPF
Durée
364 jours
Niveau visé
Niveau > BAC + 5
Localité
En présentiel
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Objectifs
Diplôme d'Etat de Master 2 en mathématiques et applications est un parcours d'études sur 2 ans dont le M2 est ouvert à l'apprentissage. Le recrutement s'effectue en M1 ou en M2 - le choix de l'apprentissage a lieu en M2.
Préparer à l'évaluation et à la gestion quantitative des risques aléatoires tant du point de l'analyse stochastique que de leur traitement statistique et numérique. Le diplômé sera qualifié pour être analyste financier.
Préparer à l'évaluation et à la gestion quantitative des risques aléatoires tant du point de l'analyse stochastique que de leur traitement statistique et numérique. Le diplômé sera qualifié pour être analyste financier.
Programme
Ces études de risques seront menées principalement dans les organismes financiers, les secteurs de la banque ou les assurances, mais aussi au sein des sociétés de service en informatique financière. La formation théorique repose sur trois composantes :
Probabilités Statistique Informatique Les cours appliqués mettent l'accent sur des thèmes variés de l'ingénierie financière : marchés de l'énergie, option de change, modèles de taux, optimisation de portefeuille. La composante informatique est essentielle et permet une qualification aussi bien en VBA, qu'en calcul sur GPU, et en traitement statistique des données sous R. Les applications de ces méthodes sont multiples et vont au-delà de la finance de marché.
Probabilités Statistique Informatique Les cours appliqués mettent l'accent sur des thèmes variés de l'ingénierie financière : marchés de l'énergie, option de change, modèles de taux, optimisation de portefeuille. La composante informatique est essentielle et permet une qualification aussi bien en VBA, qu'en calcul sur GPU, et en traitement statistique des données sous R. Les applications de ces méthodes sont multiples et vont au-delà de la finance de marché.
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