Service Accueil-Information de l’Université Bureau p 023  01 44 05 42 54 ou  01 44 05 44 75 Service Scolarité Centrale de l’Université








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Objectives: The European framework related to solvency rules for Insurer and Re-Insurer will be presented with a focus on quantitative aspects during the Module 1 and a focus on Risk Management during the module 2. This course will allow the students to get a good understanding of the Solvency II framework and how it will influence the actuarial function and risk management approach in the insurance industry.




Content:

Part 1 : General Presentation – S. Buisine / M. Sicsic – 3 hours


  1. From Solvency I to Solvency II

  2. Preliminary Work and Impact Analysis

  3. The legal basis of Solvency 2

  4. The Solvency II Directive

  5. The 3 pillars of Solvency II

  6. Overall expected impact of solvency II

  7. Link with other related reforms : Basel II and III, IFRS, etc…

Part 2 : Quantitative Aspects : Risk Measurement and Capital Requirement – S. Buisine – 12 hours


  1. Preliminary concepts: VaR, economic balance sheet, fair value / best estimate

  2. Solvency Capital Requirement

  3. Minimum Capital Requirement

  4. Technical Provisions

  5. Own Funds (Fonds Propres)

  6. Prudential Balance Sheet (Bilan Prudentiel)

Part 3 : Enterprise Risk Management for Insurers – M. Sicsic – 9 hours


  1. Fundamentals on ERM : What is it ? Why do we need it ? ERM in Solvency II context

  2. Governance and Risk Management Framework

  3. Focus on key functions : Actuarial, Audit, Risk and Compliance

  4. Operational Risk Management – Framework and Specificities around quantification

  5. ORSA (Own Risk and Solvency Assessment)

  6. Other Aspects : Prudential Reporting and External Communication



Bibliographie :
FINANCE
1. Gestion des risques bancaires - VaR
Trimestre : 2ème trimestre

Volume horaire : 15 heures

Nombre d’ECTS : 2

Responsable du cours : Philippe VITE

Statut : obligatoire

Nature et méthodes d’enseignement : cours magistral

Pré-requis : enseignements optionnels de finance des licence et maîtrise MASS

Mode d’évaluation : examen final

Objectifs de l’enseignement : Analyse des modèles mathématiques du risque de marché, étude des méthodes de gestion globales du risque de marché, la VaR comme mesure globale du risque.
Contenu de l’enseignement :

  • Introduction. Quelques désastres financiers, la modélisation du risque en finance, mesure cohérente de risque, volatilité.

  • La valeur risquée, VaR, définition, la VaR comme mesure cohérente de risque.

  • La théorie du portefeuille et l'agrégation des risques, agrégation temporelle des risques.

  • VaR Gaussienne, prise en compte de la non normalité des distributions des données financières, asymétrie, queues de distributions épaisses.

  • Expected shortfall.

  • Distributions de valeurs extrêmes et la VaR. Méthode de Cornish-Fisher et la VaR.

  • Méthodologies de calcul de la VaR : méthode historique, méthode analytique, méthode de simulation de Monte Carlo.

  • VaR, matrice de corrélations et matrice de variances et covariances.

  • Présentation de RiskMetrics de J.P. Morgan. Données, méthodologie, interprétations.

  • Risque sur instruments au comptant et Riskmetrics (zéro coupons, obligations, positions de change, actions).

  • Présentation Riskmetrics 2006.

  • VaR et Tests de stress

  • Backtestisng de la VaR

  • Credit VaR. Présentation, notation et matrice de transition.


Bibliographie :

  • P. Jorion, Value at Risk, McGraw-Hill, 2000

  • D. Lamberton, B. Lapeyre, Introduction au calcul stochastique appliqué à la finance, Ellipse, 1991

  • J. Longerstaey, L. More, Introduction to RiskMetrics, Morgan Guaranty Trust Company, 1995.

  • J. Hull, Risk management and financial institutions, Prentice-Hall Pearson Education, 2010

  • J. Hull, Options, futures and other derivatives, Prentice-Hall Pearson Education, 2008

  • R. Portait, P. Poncet, Finance de Marché, Dalloz, 2009

2. Valorisation d’actifs financiers en temps continu
Trimestre : 1er trimestre

Volume horaire : 21 heures

Nombre d’ECTS : 2

Responsable du programme du cours : Romuald ELIE

Statut : obligatoire

Nature et méthode d’enseignement : cours magistral

Pré-requis : cours de probabilités niveau première année de master.

Mode d’évaluation : examen final
Objectifs de l’enseignement :

L’objet de ce cours est d’introduire les élèves aux techniques de valorisation et de couverture de produits dérivés dans des modèles financiers en temps continu. A travers les notions de calcul stochastique, nous aborderons ces questions d’un point de vue à la fois théorique et pratique. Les problématiques de caibration, estimation des paramètres du modèle et simulation numérique des prix seront également abordées.
Contenu de l’enseignement :

  • Arbitrage, probabilité risque neutre et modèle binomial

  • Le Marché Brownien et l’intégrale stochastique pour portefeuille de couverture.

  • Le modèle de Black Scholes : propriétés et limites

  • Volatilité locale, équation de Dupire et Volatilité stochastique

  • Estimation de paramètre ou Calibration de modèle.

  • Méthodes numériques et calcul des Grecques

  • Temps d'arrêt et Options américaines.

  • Un produit entre la finance et l’assurance : les Variable Annuities.


Bibliographie :

  • D. Lamberton & B. Lapeyre, Introduction au calcul stochastique appliqué à la finance, 1997.

  • N. El Karoui & E. Gobet, Les outils stochastiques des marchés financiers - Une visite guidée de Einstein à Black-Scholes, 2011

  • Karatzas and S. Shreve, Brownian motion and stochastic calculus, Springer, 1988

  • B. Oksendal, Stochastic differential equations, Springer, 1995.

3. MODÈLES DE TAUX D’INTÉRÊT
Trimestre : 1er trimestre

Volume horaire : 21 heures

Nombre d’ECTS : 2

Responsable du programme du cours : Sandrine HÉNON

Statut : obligatoire

Nature et méthode d’enseignement : cours magistral

Pré-requis : notions de base de calcul stochastique, enseignements optionnels de finance des licence et master première année.

Mode d’évaluation : examen final

Objectifs de l’enseignement :

Ce cours est consacré aux modèles de taux d'intérêt à temps continu. Au travers de nombreux exemples, on décrit leur utilisation pour évaluer les produits dérivés sur taux d'intérêt.
Contenu de l’enseignement :

0/ Quelques outils de calcul stochastique : rappels.

  • Formule d’Ito

  • Changement de probabilité : définition, théorème de Girsanov, formule pour les espérances conditionnelles.

1/ Généralités sur les taux d'intérêt :

  • Définitions : zéro-coupon, taux forward instantanés, taux court (ou taux spot)

  • Modèles simples du taux court au travers de deux exemples : modèles de Vasicek et de CIR (Cox, Ingersoll et Ross).

  • Modèles de Heath, Jarrow, Morton (HJM), proba risque-neutre, dynamique des zéro-coupon.

2/ Produits de taux classiques.

  • Généralités : formule de Black, phénomènes associés à la courbe de volatilités, taux forward, swap, taux swap.

  • Changement de numéraire et probabilités forward.

  • Application : prix des produits vanilles, les caplets et les swaptions.

3/ Modèle LGM à un facteur.

4/ Modèle BGM (Brace, Gatarek et Musiela) / Jamishidian.

5/ Modèles à volatilité stochastique 

  • Définition

  • Modèle SABR.

  • Modèle d’Heston


Bibliographie :

  • Lamberton D.,  Lapeyre B. (1997) , Introduction au Calcul Stochastique Appliqué à la Finance, 2nde édition. Ellipses.

  • Damiano Brigo and Fabio Mercurio (2006) , Interest Rate Models – Theory and Practice 2nd édition, Springer.

  • P. Hagan, D. Kumar, A. Lesniewski and D. Woodward (2001) , Managing Smile Risk, WILMOTT Magazine, September, 84-108.

4. Econometrie de la finance
Trimestre : 2eme trimestre

Volume horaire : 18 heures

Nombre d’ECTS : 2

Responsable du programme du cours :  Marc HOFFMANN

Statut : obligatoire

Nature et méthode d’enseignement : cours magistral

Pré-requis : statistiques, séries temporelles, introduction aux marchés financiers.

Mode d’évaluation : l’évaluation se basera sur un examen terminal.

Objectifs de l’enseignement :

Ce cours a pour objectif de présenter les principales contributions de l’économétrie et des statistiques à la modélisation des rentabilités financières, ainsi que les principaux faits stylisés afférents. Une introduction à la théorie du portefeuille et à l’économétrie des produits dérivés sera aussi présentée.
Contenu de l’enseignement :

  • Rappels statistiques et modélisation des rendements financiers : hypothèse statistique forte, propriétés statistiques des estimateurs empiriques (distance finie et asymptotique), concept d’annualisation, propriétés statistiques de l’agrégation en portefeuille, extensions au cas général sous hypothèse d’échantillonnage.

  • Théorie du portefeuille : analyse moyenne-variance, frontière efficiente (approches globales puis tracé progressif), capital market line, MEDAF/CAPM, faits stylisés et efficience avérée, mesures de risque.

  • Processus Autorégressifs : stationnarité et opérateurs retard, rappels de séries temporelles, processus AR, MA, ARMA, spécification visuelle, estimation et tests, procédure de Box et Jenkins, tests de résidus, processus ARCH-GARCH, confrontation aux faits stylisés.

  • Econométrie des produits dérivés : marchés complets et incomplets, modèle de Black-Scholes (propriétés et inférence statistique), l’effet smile et sa correction, volatilité stochastique.

  • Travaux pratiques : vente à découvert, construction de portefeuilles d’arbitrage et techniques de gestion alternative, modèles MDH (Tauchen et Pitts)

Bibliographie :

- C. Gouriéroux, O. Scaillet et A. Szafarz, Économétrie de la finance, Economica

- R. Portait, P.Poncet – Finance de Marché, Dalloz-Sirey

5. MÉthodes numÉriques de la finance
Trimestre : 2ème trimestre

Volume horaire : 21 heures

Nombre d’ECTS : 2

Responsable du cours : Didier FAIVRE et Daniel THELL

Statut : obligatoire

Nature et méthodes d’enseignement : cours magistral

Pré-requis : calcul stochastique et modèles d’évaluation d’actifs financiers en temps continu

Mode d’évaluation : examen final

Objectifs de l’enseignement : présentation succincte des principales méthodes numériques utilisées en finance pour l’évaluation des produits dérivés.
Contenu de l’enseignement :

  • Théorie de la Réplication : valorisation des options, valorisation d’un produit structuré

  • Formule de Feymann Kac et options européennes, asiatiques et américaines

  • Méthodes numériques : arbres, EDP

Révision Préalable : Black-Scholes lognormal, payoffs d’options classiques, grecques

Arbre binomial, application aux payoffs américains et inclusion des dividendes

Théorie des EDP et discrétisation de la grille, conditions aux bornes

Générateur infinitésimal de diffusion

Théta-schémas Implicite/Explicite/Crank Nicolson, convergence, stabilité

Problématiques pratiques des produits à barrière, vol locale, asians, multi sous-jacent

Calcul de grecques par arbres et EDP

Recalcul ou lecture sur la grille

Décomposition du pricing d’un produit (payoff, risques, modèle, méthode numérique)

Calibration / lissage via Splines, Newton-Raphson, extrapolation-interpolation

Exemples pratiques sur Excel et utilisation d’un pricer d’EDP et d’arbres binomiaux sur Excel

  • Présentation et utilisation d’un logiciel d’évaluation d’obligations convertibles

  • Monte-Carlo :

Révision Préalable : Black-Scholes sur forward, lognormal ou gaussien

Générateurs de lois uniformes et gaussiennes, Méthode du rejet

Simulation de brownien : méthode forward, méthode du pont brownien

Discrétisation de trajectoires d’action en modèle lognormal ou gaussien, séparation entre processus déterministe (les forwards) et processus stochastique

Delta, gamma, vega par monte-carlo : méthode standard, initiation au méthodes alternatives (processus tangent et malliavin)

Réduction de variance, Variable antithétique, Variable de contrôle

Exemples pratique sur excel.

Bibliographie :

  • J. Hull : Options and futures and other derivatives, Prentice Hall international, 1999

  • P. Wilmott, Derivatives : the theory and practice of financial engineering, John Wiley, 1998

  • D. Lamberton, B. Lapeyre : Introduction au calcul stochastique appliqué a la finance, 1991.



ENSEIGNEMENTS COMPLÉMENTAIRES
1. SÉries temporelles

Trimestre : 1er trimestre

Volume horaire : 15 heures

Nombre d’ECTS : 2

Responsable du cours : Laurence de CRÉMIERS

Statut : obligatoire

Nature et méthodes d’enseignement : cours magistral

Mode d’évaluation : examen écrit.

Objectif de l’enseignement : théorie et pratique de l’analyse des séries temporelles : modélisation linéaire et prévision.

Contenu de l’enseignement :

  • Décomposition d’une série temporelle.

  • Rappels généraux sur la théorie des processus stochastiques en temps discret, stationnarité, autocorrélations.

  • Bruit blanc et Marche aléatoire.

  • Les modèles ARIMA (Box et Jenkins) : modèles autorégressifs (AR), moyennes mobiles (MA), ARMA, ARIMA et SARIMA, identification, estimation et prévision. Comparaison de modèles. Applications à l’aide du logiciel SAS®.

Bibliographie :

  • BOX G.E.P., JENKINS G.M. Time Series Analysis, Forecasting and Control. HOLDEN-DAY 1976.

  • CHATFIELD C. The Analysis of Time Series. An Introduction. CHAPMAN AND HALL 1999.

  • GOURIEROUX C., MONFORT A. Séries temporelles et modèles dynamiques. ECONOMICA 1990

  • HAMILTON J.D. Time Series Analysis PRINCETON UNIVERSITY PRESS 1994.

  • MAKRIDAKIS S. Forecasting. Methods and Applications. Wiley 1998

  • MELARD G. Méthodes de prévision à court terme. éditions de l’Université de Bruxelles 2008.

  • TENENHAUS M. Méthodes statistiques. DUNOD 2007.

  • YAFEE R. Time Series Analysis and Forecasting with applications of SAS and SPSS. Academic Press 2000.


2. Analyse des donnÉes et scoring
Trimestre : 1er trimestre

Volume horaire : 18 heures

Nombre d’ECTS : 2

Responsable du programme du cours : Patrice BERTRAND

Statut : obligatoire

Nature et méthodes de l'enseignement : cours magistral

Pré-requis : cours de statistique de licence MASS

Mode d'évaluation : examen final
Objectifs de l'enseignement : étude de méthodes d’analyse des données issues de l’analyse des correpondances.
Contenu de l’enseignement :

- Rappels et compléments sur l’Analyse Factorielle d’un nuage de points (ACP), l’Analyse des Correspondances (AFC), l’Analyse des Correspondances Multiples (ACM).

- Généralités sur les techniques de Scoring. Analyse Discriminante (AD) : Analyse factorielle discriminante, Analyse discriminante décisionnelle, Cas de deux groupes, Multicolinéarité, Analyse discriminante sur variables qualitatives (méthode DISQUAL, Analyse discriminante barycentrique), Analyse Discriminante Bayésienne dans le cas gaussien.

- Méthodes de validation : Validation croisée et courbe ROC.

- Régression logistique : Modélisation, Estimation des coefficients par le Maximum de Vraisemblance. Tests. Régression pas à pas.
L’ensemble de ces méthodes enseignées est illustré par des démonstrations du logiciel R sur des jeux de données réels (principalement ACP, AFC, ACM, AD linéaire et quadratique, Régression logistique).
Bibliographie :

- G. Saporta, Probabilités, analyse des données et statistique, Éditions Technip, 2006 (2° édition).

- M. Bardos, Analyse discriminante, Application au risque et scoring financier, Éditions Dunod, 2001.
3. Bases de donnees pour l’actuariat
Trimestre : 1er trimestre

Volume horaire : 21 heures

Nombre d’ECTS : 2

Responsable du cours : Witold LITWIN

Statut : obligatoire

Nature et méthodes d’enseignement : cours magistral

Pré-requis : cours de base de données de licence Mass.

Mode d’évaluation : l’évaluation se base sur l’accomplissement d’un projet.

Objectif de l’enseignement : Ce cours enseigne les bases de données d'une manière approfondie adaptée aux besoins de l’Actuariat. La théorie est illustrée par des exercices et par son utilisation dans les principaux systèmes de gestion de bases de données : MsAccess, SQL Server, MySQL…. On ne peut envisager la carrière d’un actuaire moderne sans de telles connaissances.
Contenu de l’enseignement :

  • Concepts fondamentaux : Bases de donnée, SGBD, modèle de données, model relationnel, schéma conceptuel, contraintes d’intégrité, notamment réferentielles, liens semantiques, jointures implicites, language de base de données, vues, interfaces 4GL.

  • Eléments d’architecture moderne d’un SGBD : architecture fonctionnelle ANSI SPARC, principaux modèles de données, architectures distribuées : client-serveur(s), parallèle, Web et « cloud ».

  • Conception relationnelle : rappel sur les clés (primaire, secondaire, super-clé, étrangère), valeurs nulles, dépendances; graphe de références, anomalies, décomposition sans perte à partir de la relation universelle par Théorèmes de Heath (DFs), de Fagin (DMVs) et par les jointures externes naturelles en présence de nuls. Schéma moderne de données avec les contraintes d’intégrité, celles référentielles, liens sémantiques, jointures implicites internes et externes. Expressions de définition de données en SQL et QBE.

  • Manipulation en SQL et QBE : Expressions de sélection QBE et SQL ; Expressions de valeur avancées, fonctions d’agrégation et celles scalaires sélectionnées, fonctions d’usager, composition de fonctions ; clauses GROUP BY, TOP et ORDER BY avancés, requêtes multibases, fouille de données, sorties graphiques.

  • Interfaces 4-GL et Web : Formulaires et Rapports. Enchainements par boutons et onglets. Graphismes de données. Interface usager. Prototypage rapide d’applications complètes.

Bibliographie :

Polycopies, Cours en Powerpoint (partiellement sonorisés), http://ceria.dauphine.fr/witold.html
4. Anglais de l’assurance et de la finance
Trimestre : 1er et 2ème trimestres

Volume horaire : 42 heures

Nombre d’ECTS : 4

Responsable du cours : Timothy RILEY

Statut : obligatoire

Nature et méthodes d’enseignement : cours magistral, travaux pratiques,présentations et discussion orale.

Mode d’évaluation : examen final et contrôle continu.
Objectif de l’enseignement : formation à l’expression parlée et écrite en anglais.
Contenu de l’enseignement : l’enseignement comportera des cours de grammaire et des exercices d’expression orale et de traduction, à partir de documents issus de l’industrie de l’assurance et de la finance.
Bibliographie :
5. Applications statistiques et actuarielles du logiciel SAS
Trimestre : 1er trimestre

Volume horaire : 21 heures

Nombre d’ECTS : 2

Responsable du cours : Damien BATHOSSI, Responsable Modélisation et Scores, NATIXIS

Statut : obligatoire

Nature et méthodes d’enseignement : Cours magistral et travaux pratiques en salle informatique.

Pré-requis : Savoir programmer dans au moins un langage de programmation comme pascal ou matlab, Cours de statistique de licence et maîtrise MASS

Mode d’évaluation : Réalisation d’un projet en binôme.

Objectifs de l’enseignement : Savoir programmer sous SAS en ayant une maîtrise des modules de base et de statistique.
Contenu de l’enseignement :

- SAS BASE :

L’étape DATA :

Définition d’une librairie de travail : Libname,

Format, Informat : Connaître ou modifier les attributs d’une variable. Instructions put et input

Recopie, fusion et concaténation de table : instruction set, merge, et SQL sous SAS

Sélection et renommée de variable : instruction keep, drop, rename

Sélection et filtrage d’observations : clause where, delete, output, if

Mise à jour de table à partir d’une autre : instruction update

Condition et boucle : la condition if, la boucle do, le bloc select

Fonction d’incrémentation : instruction retain

Les fonctions SAS : fonctions de manipulation de dates, de chaines de caractères, fonctions mathématiques et statistiques, fonctions aléatoires,…

Les vecteurs de variable : fonction array.

Import et export de fichier texte : fonction filename

Etape DATA sans création de table : data _null_

L’étape PROC : Procédures d’ordre générales

Importation et exportation de table : proc import, proc export, importation et exportation à travers le display manager

Connaître les propriétés d’une table : proc contents et options

Impression de table dans la fenêtre output : proc print et options

Tri et transposition de table : proc sort et options, proc transpose et options.

Suppression et recherche de doublons : dupkey, nodupkey, noduplicates

Extraction, jointure et fusion contrôlée de table : proc sql. Expliquer les cas où on préfère la proc sql à une étape data.

Création de format et application de rang aux observations : proc format, proc rank.

- SAS MACRO :

Éléments du macro-langage

Création de macro-variable

Les macro-fonctions

Les macro-programmes

- SAS STAT

Tableaux de fréquence et de contingence : proc freq et options

Statistique descriptive quantitative : proc means, proc summary

Statistique univariée et distribution : proc univariate

Procédure de restitution : proc tabulate, proc report

Test statistique : proc npar1way, proc ttest

Analyse de corrélation : proc corr

Régression linéaire multiple et analyse de la variance : proc reg et proc anova. Lecture et interprétation des sorties.

Régression sur variable catégorielle : régression logistique avec la proc logistic.

Régression robuste avec présence d’observations extrêmes : proc loess

- SAS ETS (Séries temporelles)

Modèles autorégressifs avec hétéroscédasticité ou auto corrélation des erreurs : proc autoreg. Lecture et interprétation des sorties.

Séries temporelles et désaisonnalisation : proc X11, proc X12, proc arima

- SAS GRAPH : Procédures graphiques

Graphiques pour variables qualitatives : proc gchart

Graphiques pour variables quantitatives : proc gplot

Des boites à moustaches : proc boxplot

- SAS INSIGHT

Stats descriptives avec SAS insight

Estimation des paramètres de fréquence et de coût de sinistre avec SAS Insight

- Applications statistiques et actuarielles

1) Prévision à moyen terme de la consommation médicale en assurance maladie

2) Provisionnement de charge de sinistre par la méthode de Chain Ladder, London Chain à partir d’un triangle de sinistralité en assurance dommage

3) valeurs extrêmes : estimation de paramètres de la fonction GEV et application à la réassurance LCR (Largest Claims in Reinsurance) à partir des données de risques catastrophes.

4) Construction de modèle de score de crédit à la consommation à partir d’une base de données d’emprunteurs et des co-emprunteurs.

5) Construction de VaR historique, paramétrique et monte Carlo

6) Prévision du taux de sinistralité d’une compagnie d’assurance à partir de la série des PD et des agrégats macroéconomiques.

Bibliographie : Support de cours.

6. Demographie et tables de mortalite
Trimestre : 2ème trimestre

Volume horaire : 15 heures

Nombre d’ECTS : 2

Responsable du cours : Yahia SALHI

Statut : obligatoire

Nature et méthodes d’enseignement : cours magistral

Pré-requis : Notions élémentaires de statistiques et probabilités (Licence MI2E ou équivalent)
Mode d’évaluation : Examen final
Objectifs de l’enseignement : Aborder les principales problématiques liées à la construction et l'utilisation des indicateurs biométriques de survie et de décès.
Contenu de l’enseignement :

  • Fonctions biométriques de base : Probabilité, taux central et intensité de mortalité; fonction de survie; espérance de vie; durée de vie résiduelle.




  • Construction des tables de mortalité du moment




  • Méthodes de lissage

Lissage paramétrique et non-paramétrique


  • Des tables de population aux tables d'expérience

Modèles relationnels


  • Projection stochastique des tables de mortalité

Modèle paramétriques : Modèle de Renshaw-Haberman,…

Modèle à facteurs Gaussiens : modèle de Lee-Carter, modèle à effet cohorte…


  • Modélisation du risque de mortalité et du risque de longévité dans le cadre de Solvabilité II 

Méthode par simulation : Modèle interne

Formule standard
Bibliographie :

  • Modelling Longevity Dynamics for Pensions and Annuity Business by Ermanno Pitacco, Michel Denuit, Steven Haberman & Annamaria Olivieri, Oxford University Press – 2008




  • Construction de tables de mortalité périodiques et prospectives by Antoine Delwarde & Michel Denuit, Economica – 2005

7. Programmes sociaux internationaux
Trimestre : 1er trimestre

Volume horaire : 9 heures

Nombre d’ECTS : 1

Responsable du programme du cours  Philippe CARÉ

Statut : obligatoire

Objectifs de l’enseignement : Introduire au fonctionnement des principaux régimes de prévoyance sociale et de retraite étrangers, ainsi qu'à la coordination financière que peuvent organiser les entreprises multinationales pour leur programme d'assurance complémentaire.

Contenu de l’enseignement :Le cours comprend 3 parties :
1- Les régimes dans 4 grandes zones économiques : États-Unis, Royaume Uni, Allemagne et Japon

Organisation des régimes sociaux, leurs prestations, leur financement et les principes fiscaux et sociaux
2- L'organisation sociale européenne : le Traité de Rome, les grandes directives : libre circulation du travail, des services, les Institutions de retraite professionnelles, les directives sur la libre prestation de service en assurance

3- Le « pooling » ou le financement des programmes sociaux complémentaires multinationaux dans les entreprises : l'organisation et les objectifs d'un pool, les techniques d'élaboration des comptes, les modalités de calcul des primes de risque.

Nature et méthode d’enseignement : cours magistral

Mode d’évaluation : examen final.

Bibliographie :

8. Actuariat de la retraite par repartition

Trimestre : 1er trimestre

Volume horaire : 9 heures

Nombre d’ECTS : 1

Responsable du programme du cours  Pierre MASCOMÈRE

Statut : obligatoire

Nature et méthode d’enseignement : cours magistral

Mode d’évaluation : examen final.

Objectifs de l’enseignement : présentation du système de retraite par répartition en France et de la technique de la répartition.

Contenu de l’enseignement 

  • Origine et construction de la retraite en France

  • Panorama d’ensemble du système de retraite en France

  • Les systèmes de retraite libellés en points.

  • Technique de la répartition.

  • Fonctionnement simplifié et schématique d’un système par répartition.

  • Sensibilité de la répartition à la démographie.

  • La répartition provisionnée et les nouveaux régimes



BIBLIOGRAPHIE (pour approfondir)
- L’économie de la Sécurité Sociale Le rôle de l’actuaire. Lucien Féraud Dunod
- Mathématiques et théories actuarielles à l’usage des –assurances sur la vie, -caisses de retraite, -régimes par répartition Lucien Féraud Gauthier-Villars
- Les retraites en France et dans le monde. Nouvelles problématiques. François Charpentier ECONOMICA
- Rapports du Conseil d'orientation des retraites : premier rapport 2001 et rapports suivants . La documentation Française
- Conseil d’orientation des retraites : Retraites. Fiches pour l’information et le débat La documentation Française
9. économie du risque et de l’assurance
Trimestre : 1er trimestre

Volume horaire : 21 heures

Nombre d’ECTS : 2

Responsables du cours : Céline GRISLAIN-LETREMY et Olivier SCHAAL

Statut : obligatoire

Nature et méthodes d’enseignement : cours magistral

Mode d’évaluation : examen final.
Objectif de l’enseignement : le cours présente d'une part les grands concepts de l'économie du risque et de la décision dans l'incertain, les aspects informationnels associés (aléa moral, anti-sélection), l’offre et la demande d’assurance et l’équilibre de marché (Céline Grislain-Letrémy). Il présente d'autre part une vision des enjeux économiques, démographiques et financiers de l'assurance ; de fournir quelques éléments d'analyse des comptes d'une entreprise d'assurance permettant de suivre les ratios techniques du marché (Olivier Schaal).
Contenu de l’enseignement :

  • Le comportement du consommateur face au risque

  • Offre et demande d’assurance

  • Aspects informationnels : aléa moral, anti-sélection, sur-sélection

  • Equilibre de marché

  • Histoire de l’assurance

  • Économie de l’assurance

  • Les marchés d'assurance dans le monde

  • Le marché français des assurances de biens et de responsabilité

  • Le marché français des assurances de personnes


  1. VBA


Trimestre : 1er trimestre

Volume horaire : 15 heures

Nombre d’ECTS : 1

Responsable du cours : Matthieu GENISSON

Statut : obligatoire

Nature et méthodes d’enseignement : cours et travaux pratiques

Pré-requis : notion d’EXCEL.

Mode d’évaluation : l’évaluation se fera par projet.
Objectif de l’enseignement :

  • S’initier à l’automatisation dans Excel

  • Acquérir quelques réflexes pour développer de manière pérenne et dynamique


Contenu de l’enseignement :

Ce cours se déroule en deux parties. La première de 6 heures correspond à une introduction à VBA. La seconde de 3 heures plus 3 heures correspond à 2 TP de mise en pratique du cours de théorie des valeurs extrêmes et de réassurance.
C1 : Présentation rapide des différentes variables et de l'espace de travail

C2 : Automatisation de calculs de statistiques usuelles sur des séries temporelles (cours de bourse) et mise en page

C3 : Interpolation d'une courbe de taux à partir des zéros coupons Reuters (sous réserve d’avoir atteint un certain niveau). Sinon calcul de signaux d’achat/vente et graphiques.
TP1 et 2 : A définir avec vos enseignants de théorie des valeurs extrêmes et de réassurance
Bibliographie :


http://www.vbfrance.com/


  1. Actuaire, trouvez son poste en Actuariat



Trimestre : 1er trimestre

Volume horaire : 6 heures et cycle de conférences

Nombre d’ECTS : 0

Responsable du cours : Geoffroy DELYON

Statut : obligatoire

Nature et méthodes d’enseignement : cours

Mode d’évaluation : l’évaluation se fera par projet.
Objectif de l’enseignement : Le but du cours est de préparer les étudiants aux métiers de l’Actuariat, à la rédaction de CV et aux entretiens d’embauche. Le cours n’est pas noté mais la présence est obligatoire. Un cycle de conférences, assurant la présentation des principaux cabinets d’Actuariat aura lieu ensuite tout au long du semestre.

Contenu de l’enseignement :

  • Connaître les débouchés de la formation d’Actuaire

  • Choisir son poste en fonction de sa personnalité

  • Le test de personnalité

  • La recherche d’un poste un emploi à plein temps

  • Rédiger un CV


ENSEIGNEMENTS FACULTATIFS


  1. Methodes de regression non standard


Trimestre : 1er trimestre

Volume horaire : 21 heures

Nombre d’ECTS : 0

Responsable du cours : Vincent RIVOIRARD

Statut : optionnel

Nature et méthodes d’enseignement : cours magistral

Mode d’évaluation : examen final.

Objectif de l'enseignement : La régression statistique a pour but

  • d’estimer les paramètres entrant en jeu dans un modèle

  • de prédire les valeurs que peuvent prendre des observations

  • de déterminer les variables qui entrent en jeu de manière fondamentale dans un problème statistique.

L’objectif de ce cours (et des TP associés) est de décrire et de manipuler les méthodes modernes les plus classiques de la régression afin de fournir un bagage statistique solide aux étudiants qui suivront ce cours.
Contenu de l’enseignement :

- Rappels sur le modèle et la régression linéaire,

- Limitations de la régression usuelle,

- Régression pas à pas,

- Choix de modèles (Méthodes ascendantes et descendantes, AIC et BIC)

- Régression par moindres carrés pénalisés (estimateurs bridge et lasso)

- Modèles linéaire généralisés

- Régression Poissonienne

- Modèles logit/probit

- Régression non-linéaire (polynômes locaux, ondelettes)

- Régression PLS et CART
Bibliographie :

- P.A. Cornillon et E. Matzner-Lober : Régression : Théorie et applications

- P.A. Cornillon et E. Matzner-Lober : Régression avec R

- G. Saporta : Probabilités, analyses des données et statistiques
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