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Master ECONOMETRIE, STATISTIQUES - Parcours économétrie et statistique appliquée (ESA)

  • Master ECONOMETRIE, STATISTIQUES - Parcours économétrie et statistique appliquée (ESA)

En bref

L’objectif du Master Économétrie, Statistiques parcours ESA est de former les étudiants aux métiers de la Data Science. Cet objectif repose sur une formation scientifique de haut niveau permettant d’appréhender les problématiques de la modélisation statistique et économétrique dans de très nombreux champs d’application (finance- assurance, marketing, industrie, etc.) assurant aux étudiants une insertion de grande qualité.

Le Master Économétrie, Statistiques n’a qu’un seul parcours : Économétrie et Statistique Appliquée (ESA).

Public concerné

  • Formation initiale
  • Formation continue
  • Stage Obligatoire

Admission

Type de diplômeMaster (LMD)

Pré-requis

Accès en M1 :

Être titulaire d'une licence en rapport avec le contenu de la formation. Les mentions conseillées sont: - économie - MASE.

L'entrée en M1 est sélective (dossier et entretien éventuel).

Accès en M2 :

L'accès en M2 est de plein droit pour les titulaires du M1 ESA d'Orléans.

Modalités d'inscription

          

Dossier de candidature à télécharger à l’adresse suivante :

https://ecandidat.univ-orleans.fr/

Tarif

Pour les étudiants :

http://www.univ-orleans.fr/service-central-de-scolarite/tarifs

Pour les adultes en reprise d'études, les contrats de professionnalisation et la VAE , consulter le SEFCO.

Programme

Organisation de la formation

Tous les cours sont obligatoires sans option. La formation possède une structure en Y. Les trois premiers semestres sont communs à tous les étudiants. Le choix entre les options voie professionnelle / voie recherche se fait à la fin du semestre 3 du Master. L'option voie recherche est commune à tous les masters d’économie d’Orléans.

Master 1

  • Semestre 1

Statistique mathématique (45h)

Introduction à SAS (30h)

Introduction à R (15h)

Séries temporelles analyse univariée (45h)

Analyse des données qualitatives : ACM (24h)

Apprentissage statistique et classification (45h)

Assurance et techniques actuarielles 1 (24h)

Finance quantitative (24h)

Ateliers (2 minimum)

Atelier de technique de recherche d'emploi : projet professionnel (3h)

  •  Semestre 2  

Séries temporelles analyse multivariée (45h)

Économétrie des variables qualitatives (45h)

Bootstrap et simulations (39h)

Nouvelles technologies sous R ( Shiny, Markdown, ,,,) (12h)

Statistical Business Analysis : Regression & Modelling (12h)

Anglais : préparation au TOEIC (30h)

Macroéconomie appliquée (20h)

Langage macro sous SAS (12h)

Ateliers (2 minimum) ou stage

 Master 2

  • Semestre 3

Statistique non paramétrique (12h)

Méthodes de scoring (24h)

Econométrie semi et non paramétrique (12h)

Advanced Financial Econométrics (24h)

Modèles de durée 24h)

Panel Data Econometrics (12h)

Data Mining (24h)

Big Data analytics: trees & aggregation methods (bagging, random Forests & boosting) (12h)

Big data analytics : penalized regressions (Lasso, Adaptive - lasso, Elastic- net) (12h)

Big data analytics : Support Vector Machine (12h)

Réglementation prudentielle bancaire (12h)

Méthodes de moments (GMM) (12h)

Cours du partenariat SAS : SAS IML, SAR OR, SAS IML PLUS…(HM)

Ateliers de technique de recherche d'emploi : CV, lettre de motivation, entretien (9h)

Évaluation des enseignements par les étudiants (1h)

  •  Semestre 4

Option A : voie professionnelle

Marketing quantitatif (20h)

Assurance et techniques actuarielles 2 (12h)

Introduction au langage VBA (15h)

Gestion de bases de données sous SAS (12h)

Mise en œuvre de la Proc SQL sous SAS (12h)

Méthodes e prévion (12h)

Big date analytics ; Neural networks (12h)

Communication orale (9h)

Évaluation des enseignements par les étudiants (1h)

Stage (3 mois minimum) (2h)

 

Option B : voie recherche

Macroéconomie avancée (24h)

Econométrie avancée (24h)

Microéconomie avancée (24h)

Finance avancée (24h)

Mémoire de recherche 

Compétences

Savoir-faire et compétences

La formation s’articule autour de quatre piliers :

(1) Assurer la maîtrise théorique d’un très large panel de méthodes statistiques et économétriques.

(2) Développer une expertise des logiciels spécialisés (en particulier du logiciel SAS, leader mondial) allant de la récupération des données dans des systèmes d’informations potentiellement très complexes (Data Warehouse ou entrepôt de données), à leur traitement (problématique de la qualité des données) jusqu’à leur modélisation statistique.

(3) Fournir une formation en économie et en gestion permettant aux étudiants d’appréhender la dimension métier de leur travail statistique et la création de valeur.

(4) Développer une capacité de communication autour des modélisations statistiques et de leurs résultats, que ce soit avec des spécialistes du domaine de la Data Science, ou au contraire avec des non spécialistes.

Et après

Poursuite d'études

Poursuite d'études possible en doctorat pour les étudiants de la voie recherche.

Débouchés professionnels

A l’issue de la formation, les étudiants peuvent intégrer les métiers de la Data Science que ce soit au sein des services d’études statistiques des banques et compagnies d’assurance, dans les directions marketing de grands groupes, dans les sociétés de services aux entreprises, etc.

Métiers exercés : 

Exemples de métiers : chargé d’études statistiques, chargé d’études scoring, chargé d’études marketing, ingénieur d’études data mining, ingénieur/consultant en informatique décisionnelle, model risk manager…

Secteurs d'activité : 

A l’issue de la formation les étudiants peuvent assurer des missions dans la plupart des domaines d’application de l’économétrie et de la statistique en économie gestion, plus spécifiquement dans les secteurs suivants :

  • Le marketing quantitatif.
  • La gestion des risques en finance et l’actuariat.
  • L’informatique décisionnelle.
  • Détection de la fraude

 

Contacts

Contact(s)

Responsable de formation

Gilbert Colletaz
Gilbert.Colletaz@univ-orleans.fr  (Gilbert.Colletaz @ univ-orleans.fr)

 

 

Secrétariat pédagogique 
Tél. : 02.38.41.73.79
master.economie.deg @ univ-orleans.fr

 

UFR Droit, Economie, Gestion

Rue de Blois – BP 26739

45067 Orléans Cedex 2

 

Tél. : 02 38 41 70 31

Site internet : http://www.univ-orleans.fr/deg/

Contacts formation continue

Pour les adultes en reprise d'études, pour les contrats de professionnalisation et pour la VAE , consulter le SEFCO.

formulaire de contact        

Tél : 02 38 41 71 80

Informations complémentaires

RELATIONS INTERNATIONALES

international.deg @ univ-orleans.fr

 

ORIENTATION ET INSERTION PROFESSIONNELLE
DOIP

http://www.univ-orleans.fr/doip
02 38 41 71 72
doip @ univ-orleans.fr

Nos atouts

Les plus de la formation

> Un adossement à la recherche : le master ESA s’appuie sur une équipe pédagogique composée d’enseignants chercheurs spécialistes d’économétrie appliquée, appartenant tous au Laboratoire d’Économie d’Orléans.
> Des enseignements appliqués : l’autre force du Master ESA en matière d’insertion professionnelle des étudiants réside dans le choix qui a été fait par l’équipe de formation de donner une place très importante à l’apprentissage des solutions SAS® d’informatique décisionnelle et ce dans l’ensemble des applications des deux années de Master. En complément, des enseignements sous R sont également proposés.
> Une reconnaissance par le milieu professionnel : en plus des relations privilégiées qui unissent le master ESA et SAS France, plusieurs accords de partenariat ont été noués ces dernières années. Aujourd’hui, le réseau de partenaires est constitué d’une quinzaine d’entreprises qui l’aident à assurer une bonne adéquation entre son offre de formation et les besoins du marché.

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