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FACULTÉ DES SCIENCES ET TECHNOLOGIES - Département de mathématiques (Université de Lille)

MASTER 2 MATHÉMATIQUES, FINANCE COMPUTATIONNELLE, ACTUARIAT

VILLENEUVE D'ASCQ

Durée

12 mois

15

Master

Finance de marché

OUI

OUI

Le critère principal est un haut niveau de formation en mathématiques : les étudiants sélectionnés en master 2 viennent du master 1 Mathématiques et applications de l’Université de Lille ou de masters 1 ou 2 équivalents à forte dominante probabilités/statistiques, ainsi que d’écoles d’ingénieurs comme l'École Centrale.

Le parcours MATHÉMATIQUES, FINANCE OMPUTATIONNELLE, ACTUARIAT (MFCA) a pour objectif de former des cadres dans les secteurs de l’assurance, de la banque de détail, de la banque d’investissement et aussi en salle de marché. Pour cela, les étudiants se spécialisent dans les domaines de la quantification et de la maîtrise des divers risques financiers, de l’automatisation des tâches de pricing, et de contrôle des flux.
Les compétences mathématiques (calcul stochastique), informatique (machine learning, blockchain) et financières (gestion des risques, réglementation financière et assurantielle) proposées dans cette formation sont des atouts pour les emplois visés parmi lesquels : chargé d’études actuarielles, risk manager, gestionnaire de risques financiers, gestionnaire de fonds, ingénieur financier, Quant, développeur de logiciel financier, analyste financier.

Ce master répond à une demande croissante des milieux bancaires et financiers pour ce type de profil. L’association des compétences en mathématiques, informatique et en finance permettent d’offrir un programme pédagogique joignant expertise quantitative et connaissance fine de l’environnement financier. Une partie significative des cours est assurée par des praticiens d’entreprises. Le programme allie compréhension approfondie des méthodes mathématiques appliquées à l’évaluation des actifs financiers complexes (calcul stochastique, simulations de Monte Carlo, apprentissage statistique, sciences actuarielles), maîtrise des langages et outils informatiques (programmation, intelligence artificielle, blockchain) et connaissance élargie des technologies financières (ingénierie financière, optimisation de portefeuille, trading algorithmique).