Master's degree Actuarial Science
![Macaron diplôme national de Master contrôlé par l'Etat](/typo3conf/ext/formations/Resources/Public/Images/Label/label-1.png)
- Sciences and engineering
- Management, Economy, Communication
![UFR de Mathématiques (MATHS) UFR de Mathématiques (MATHS)](/?type=11&logo=UFR-MATHS-651ffe73ac751.png)
Entry requirements
Hold a degree in Mathematics, Mathematics-Computer Science or Mathematics Applied to the Humanities and Social Science. Applications are examined by a committee.
Benefits of the program
The programme is run as a work-study programme from the start of M1 (1st year). Students have a 2-year work-study contract, which in most cases takes the form of either an apprenticeship contract or a professional contract. This work-study programme gives students not only a theoretical grounding in probability theory and statistics, but also sound professional experience favouring their employability.
Acquired skills
Acquisition of knowledge in Actuarial Mathematics, Random Modelling, Probability, Statistics and Computer Science for data processing.
Capacities
20
Course venue
Your future career
Students wishing to continue their studies in Actuarial Science can go on to ENSAE (a school with which we have an agreement) or other programmes. Most go on to the professional world as Actuarial research officers. They will then be able to obtain the title of Actuary through lifelong learning (CNAM) or the CEA.
Professional integration
Actuarial or statistical research officers, then project managers, in service companies, banks, insurance companies and in the research and development departments of major companies.
Study objectives
The purpose of this course is to provide students with theoretical and applied training in the fields of probability, statistics and data analysis, together with the computer skills for working with data.
Major thematics of study
Probability, Statistics, Actuarial Mathematics
Calendar
Work-study format from the start of M1 (1st year) (24 months) or in M2 (2nd year) (12 months)
Thesis defence at the end of M1 (1st year): end of June or July
Thesis defence at the end of M2 (2nd year): end of June or July or early September
Back-to-school date
09-09-2024
Semester 1
Courses | ECTS | CM | TD | TP |
---|---|---|---|---|
Analyse des données et SAS
Présenter les méthodes classiques d’Analyse des données et initiation au logiciel SAS | 6 | 16h | 36h | |
PROBABILITES AVANCEES
Introduction aux processus à temps discret. Modélisation dynamique de comportement aléatoire via l’introduction des chaines de Markov et des processus de Poisson. | 6 | 24h | 24h | |
Statistique inférentielle
Approfondissement des méthodes d’estimation paramétrique. Introduction des modèles linéaires. Utilisation du logiciel R | 6 | 24h | 24h | |
SERIES TEMPORELLES
Traitement statistique et modélisation des séries chronologiques | 4 | 16h | 16h | |
Assurance vie
Savoir concevoir un produit d'assurance vie et rédiger une note Savoir concevoir un produit d'assurance vie et rédiger une note technique | 6 | 36h | ||
BASE DE DONNEES
Introduction à l’architecture des bases de données, SQL | 2 | 8h | 8h |
Semester 2
Courses | ECTS | CM | TD | TP |
---|---|---|---|---|
Calcul stochastique pour la finance
Introduction à la finance mathématique via la formalisation du concept d’arbitrage. Valorisation d’options dans des modèles en temps discret et continu. Découverte des outils probabilistes du calcul stochastique | 6 | 24h | 24h | |
Assurance des biens
Introduction aux problématisues de l'assurance non-vie | 5 | 36h | ||
Gestion actif passif
Compréhension de ce qu’est l’interaction actif - passif dans l’assurance, et de son importance dans le cadre concurrentiel et réglementaire actuel | 2 | 20h | ||
Enterprise Risk Management
Présentation des bases de l'identification et de l'évaluation des risques en entreprise, et plus particulièrement dans les entreprises du secteur financier | 2 | 20h | ||
ANGLAIS
Apprentissage du vocabulaire spécifique à l'assurance | 2 | 30h | ||
Apprentissage statistique et optimisation
Introduction des principaux algorithmes de marchine learning et implémentation sous Python. | 6 | 24h | 24h | |
HACKATHON
Hackathon de 2 jours sur un projet d'actuariat | 1 | 8h | ||
FORMATION EN ENTREPRISE
Formation au sein de l'entreprise accueillant l'étudiant dans le cadre de la formation par alternance | 6 | 20h |
Semester 3
Courses | ECTS | CM | TD | TP |
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Simulation et copules
Méthodes de Monte Carlo pour la simulation et utilisation de copules pour les risques multidimensionnels | 6 | 30h | 12h | |
STATISTIQUE EN GRANDE DIMENSION
Statistiques en grande dimensions : algorithmes, estimation et pénalisation | 6 | 30h | 12h | |
Architecture big data
Practical implementation on softwares for large databases and distributed computing | 5 | 30h | ||
Estimation empirique - Valeurs extrêmes
Théorie des valeurs extrêmes, modèles de durée et estimation emprique | 5 | 24h | 6h | |
ANGLAIS
Pratique de l’anglais financier et actuariel | 3 | 30h | ||
ANONYMISATION ET EQUITE ALGORITHMIQUE
Méthodes d'anonymisation informatique et conservation de propriétés statistiques – technique de réduction de biais des algorithmes | 5 | 24h | 6h |
Semester 4
Courses | ECTS | CM | TD | TP |
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Théorie de la ruine
Théorie de la ruine et conséquences de valorisation actuarielle | 3 | 24h | ||
SERIES TEMPORELLES MULTIVARIEES, MODELES DE DUREES ET CYBER-RISQUE
Modèles VAR, VECM, cointégration ; Modèles de durée avec des applications au risque cyber (processus de Hawkes et modèle épidémiologique) | 2 | 20h | ||
Comptabilité des assurances
Comptabilité des assurances et solvabilité 2 | 4 | 28h | ||
Assurance collective
Système français des assurances collectives et assurances retraite | 1 | 12h | ||
REASSURANCE
Pratique et fonctionnement du marché de la réassurance | 2 | 20h | ||
Droit
Principale notions juridiques pour le secteur de l’assurance | 3 | 24h | ||
Hackathon
2 days hackathon on an actuarial topic, with 1st year master students | 1 | 8h | ||
Formation en entreprise
part time in an insurance company | 14 |
MERLEVEDE Florence (M1)
JEANTHEAU Thierry (M1)
TRAN Viet-chi (M2)
BARTOLI Brigitte (M1-M2)
Partners
![CFA Descartes CFA Descartes](/?type=11&logo=LOGO-ADEFSA-CFA-DESCARTES-651fdcb842486.png)