MASTER ESA 1ere ANNEE

SEMESTRE 1

Cours de prérenrée acquisition de pré-requis

Econométrie linéaire

Analyse des données

Statistique mathématique

Enseignement généraux

Assurance et techniques actuarielles

Finance quantitative
Ce cours a pour objectif d’entreprendre une introduction rigoureuse des principaux concepts et approches en finance de marché, avec une orientation marquée en gestion quantitative de portefeuille. Après avoir passé en revue les notions financières de base (taux de rendement, densité, utilité…), nous nous intéresserons principalement à la théorie moderne des choix de portefeuilles lors de ce séminaire. Nous aborderons ensuite ses principales extensions (théorie post-moderne, changements de paradigme, déformation des rendements et mesures de risque alternatives) et leurs applications pratiques (optimisation, arbitrage, réplication, évaluation), avant de terminer sur une présentation des principales mesures de performance de portefeuille.
Pré-requis :
cours de statistiques L3.
Bibliographie :
Jacquillat B., B. Solnik et Ch. Pérignon, (2009), Marchés Financiers : gestion de portefeuille et des risques, Dunod, Paris, 5e Edition, 448 pages.
Elton E., M. Gruber, S. Brown et W. Goetzmann, (2009), Modern Portfolio Theory and Investments Analysis, John Wiley and Sons, 8e Edition, 752 pages.
Boucher Ch. et B. Maillet, (2012), Advanced Quantitative Portfolio Management, brochure de cours de Master, 906 pages.

Atelier de recherche d'emploi : projet professionnel

enseignements de spécialisation

Méthodologie de l'économétrie

Analyse des données qualitatives :
Ce cours a pour objectif de prolonger les connaissances des étudiants dans les techniques de statistiques relevant des analyses factorielles, en particulier en leur présentant les analyses des correspondances. Il prolonge le cours d’analyse des données de licence pour les analyses factorielles de variables qualitatives. On présente le schéma théorique et les propriétés de l’analyse des correspondances binaires. On présente ensuite l’analyse des correspondances multiples et ses applications. Pour être suivi dans de bonnes conditions, l'étudiant doit avoir eu un premier cours d'analyse des données quantitatives. Une connaissance de l’ACP est souhaitable.
pré-requis : Le cours d’analyse des données de licence 3, spécialité économétrie, ou l’étude d’un ouvrage de base sur l’analyse en composantes principales.
Bibliographie : Analyses factorielles simples par Xavier Bry (Economica Poche - 1995) ... Analyses factorielles simples et multiples, Brigitte Escoffier et Jérôme Pagès,  Editions Dunod, 2002.

Séries Temporelles I : Analyse Univariée
Ce cours est une présentation d’outils utilisés pour la filtration de séries univariées. Il s’agit notamment  d’apprendre à modéliser et à construire des prévisions sur l’espérance conditionnelle d’une variable économique stationnaire ou intégrée. On aborde notamment : - L’approche de Box-Jenkins : les processus ARMA, - Les processus à racine unitaire et à trend déterministe, - Les processus fractionnaires, - Les processus à changement de régime. Pour être suivi dans de bonnes conditions, l'étudiant doit avoir eu des cours de Statistiques approfondies pour l’économétrie et d'économétrie approfondie.
pré-requis : Cours d’économétrie approfondie et de statistiques approfondies de licence.
Bibliographie : - Hamilton : Time Series Analysis - Enders : Applied Econometric Time Series - Gourieroux et Monfort : Séries Temporelles et Modèles Dynamiques - Tsay : Analysis of Financial Time Series

Introduction à SAS®
Le cours est une initiation à la manipulation des données et leur traitement statistique et à la rédaction des rapports à l’aide du logiciel SAS®. Dans sa première partie, ce cours a pour but d’expliquer le fonctionnement de l'étape DATA, comment organiser les données en entrée et en sortie, travailler avec différents types de données, lire des données sous différents formats, manipuler et modifier des fichiers, créer des rapports. Au cours de la seconde partie, certaines procédures fondamentales pour la manipulation et l’analyse descriptive des données sont présentées : PROC FREQ, PROC TABULATE, PROC MEANS ainsi que la création de graphiques au moyen de SAS®. Le cours se déroule dans la salle informatique, devant l’ordinateur.
ATTENTION : ce cours de 30 heures est toujours dispensé ENTIEREMENT au cours de la semaine de prérentrée. Merci donc de prendre toutes dispositions afin de pouvoir assister à ce cours.
pré-requis : aucun
bibliographie : Ringuedé Sébastien (2011), SAS - Introduction pratique : du data management au reporting, Pearson

Econométrie Spatiale
Analyse économétrique sur données géo-référencées en coupe transversale. Les données géo-référencées fournissent une double information : valeurs prises par les variables d'intérêt sur les unités d'observation + localisation géographique des unités d'observations. Elles permettent la mise en évidence et l'analyse statistique des effets spatiaux : autocorrélation spatiale (phénomène d'interactions) et hétérogénéité spatiale (phénomène de structure). Les outils fondamentaux de l'économétrie spatiale sont la matrice de pondérations spatiales qui permet de modéliser la structure d'interaction, de connectivité ou de voisinage des unités d'observation et l'opérateur décalage spatial. L'analyse exploratoire des données géo-référencées permet de mettre en évidence et de visualiser des schémas spatiaux à l'aide d'outils de cartographie. Les modèles de régression spatialisée permettent ensuite d'expliquer les schémas spatiaux détectés : Modèle à variable endogène spatialement décalée (SAR), Modèle à erreurs spatialement autocorrélées (SEM). Analyse des externalités spatiales.
Estimation économétrique des modèles spatiaux. Analyse asymptotique spatiale. Maximum de vraisemblance. Tests de spécification. Tests de Wald, du rapport de vraisemblance et du multiplicateur de Lagrange. Tests robustes. Stratégies de recherche de spécifications.
pré-requis : Algèbre linéaire – Probabilité – Statistique descriptive - Inférence statistique Econométrie : Moindres Carrés Ordinaires et Généralisés - Maximum de Vraisemblance  - Théorie des tests
Bibliographie :
Baumont C., Ertur C. et Le Gallo J. “Clubs de convergence et effets de débordements géographiques : une analyse spatiale sur données régionales européennes”, Economie et Prévision, n°173, 111-134, 2006.
Ertur C. et Koch, W., “Regional Disparities in the European Union and the Enlargement Process: An Exploratory Spatial Data Analysis, 1995-2000”, Annals of Regional Science, 40:4, 723-765, 2006.
Ertur C. et Koch W. ,“Analyse exploratoire des disparités régionales dans l'Europe élargie”, Région et Développement, 21, 65-92, 2005.
Ertur C., Le Gallo J. et Baumont C., “The European Regional Convergence Process, 1980-1995: Do Spatial Regimes and Spatial Dependence Matter?”, International Regional Science Review, 29, 3-34, 2006.
Le Gallo J. (2002) Econométrie spatiale : l'autocorrélation spatiale dans les modèles de régression linéaire, Economie et Prévision, n°155, pp. 139-158.
Le Gallo J. (2004) Hétérogénéité spatiale, principes et méthodes, Economie et Prévision, n°162, pp. 151-172.
Anselin L. (2006) "Spatial Econometrics". In Mills T.C. and Paterson K. (eds.), Palgrave Handbook of Econometrics, Vol. 1, Econometric Theory, p. 901-969. Palgrave MacMillan.
Anselin, L. and Anil Bera A. (1998) "Spatial Dependence in Linear Regression Models with an Introduction to Spatial Econometrics". In A. Ullah and D. Giles (eds.), Handbook of Applied Economic Statistics, pp. 237–289. Marcel Dekker, New York.

Analyse des données (cours de L3 économétrie)
(cette option ne peut être choisie que si vous n'avez pas eu au cours de votre cursus de licence un cours de ce type).
Cours d'introduction à l'analyse des données au cours duquel sont abordés les points suivants :
- L'analyse en composantes principales (ACP)
- L'analyse factorielle discriminante (AFD)
- La classification automatique
- Les méthodes hiérarchiques

Econométrie linéaire avancée (cours de L3 économétrie)
(cette option ne peut être choisie que si vous n'avez pas eu au cours de votre cursus de licence un cours de ce type).
Ce cours présente les fondements de l’économétrie à partir du modèle des moindres ordinaires. Il présente les techniques d’estimation, de test, et de prévisions dans ce cadre, puis aborde les problèmes associés à l’invalidité des hypothèses des moindres carrés.