Master mention statistique et économie du risque

Master

[Code Certif Info N°119451]
Type de titre / diplôme
Certification active
Niveau de qualification
7 - Savoirs hautement spécialisés
Sortie
Bac + 5 et plus
Descriptif

Activités visées :

  • Réalisation d’études statistiques et économiques de portefeuilles de risques en vie et non vie
  • Développement de modèles mathématiques pour la conception/adaptation de produits d'assurances ou de produits d'épargne
  • Mise en place de montages de couverture des risques par la réassurance et la coassurance
  • Élaboration et évaluation de programmes de prévention des risques
  • Élaboration de modèles de décision pour l'octroi de crédit (credit scoring)
  • Conception et actualisation de modèles internes d’évaluation des risques pour mise en conformité avec la règlementation prudentielle (Bâle, Solvabilité)
  • Réalisation de cartographie des risques en entreprise et élaboration de stratégies de risk management
  • Conception et analyse de données d’enquêtes auprès des consommateurs (Client Resource Management CRM)
  • Gestion de bases de données
  • Automatisation de traitements de données
Objectif
  • Analyser économiquement les risques en mobilisant les modèles de la micro-économie et de l’économie comportementale, y compris les plus récents basés sur les avancées de la recherche
  • Élaborer des modèles d’estimation statistique des risques, y compris les plus récents basés sur les avancées de la recherche
  • Réaliser des modèles prédictifs pour la tarification et le provisionnement en assurance
  • Fiabiliser et nettoyer les données pour en garantir la qualité et l'intégrité, en vue de la conception d'une offre de produits assurantiels et financiers
  • Utiliser de façon autonome des logiciels de traitement des données (Visual Basic for Applications VBA , Statistical Analysis System SAS, R / langage et un environnement de programmation pour le calcul statistique, Python / langage de programmation)
  • Programmer des algorithmes de traitement de données pour la mise en œuvre de modèles prédictifs et d'apprentissage automatique appliqués à l'évaluation et la couverture des risques
  • Concevoir et développer des modèles avancés d'analyse des risques en intégrant des méthodes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle (machine learning)
  • Mettre en œuvre des méthodologies d'analyse statistique adaptées à diverses structures de données, y compris les données massives (Big Data), pour l'évaluation et la gestion des risques.
  • Utiliser des outils de visualisation des données pour suivre et piloter l'exposition aux risques et la performance des modèles de prévision.
  • Concevoir et développer des modèles avancés d'analyse des risques en intégrant des méthodes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle (machine learning)
  • Mettre en œuvre des méthodologies d'analyse statistique adaptées à diverses structures de données, y compris les données massives (Big Data), pour l'évaluation et la gestion des risques
  • Mener une analyse comportementale des risques en évaluant l'impact des biais cognitifs sur la perception et la prise de décision en matière de risque.
  • Proposer et tester des mesures de prévention adaptées aux spécificités des risques et des agents (professionnels ou particuliers)
  • Proposer et évaluer des plans de prévention des risques sanitaires et environnementaux en intégrant les impacts éco-environnementaux
  • Réaliser des cartographies des risques
  • Contrôler et mesurer la pertinence et la performance des outils d’analyse du risque permettant d’analyser la situation financière de l’entreprise, d’anticiper son évolution et d’établir des recommandations
  • Contrôler et mesurer la pertinence et la performance des outils d’analyse du risque permettant de réaliser des prévisions concernant les taux de change et les taux d’intérêts à partir de modèles mathématiques, d’analyser les marchés financiers grâce à des modèles mathématiques qui permettent de les décrire, établir des prévisions, rédiger un rapport sur le sujet, de gérer diverses opérations financières ou bancaires.
  • Élaborer des stratégies de contrôle des risques (couverture, gestion interne, sauvegarde).
  • Rédiger des notes de conjonctures sectorielles
Débouchés

Secteurs d’activités :

  • Enseignement supérieur
  • Activités financières et d'assurance
  • Activités spécialisées, scientifiques et techniques
  • Programmation, conseil et autres activités informatiques

Type d'emplois accessibles :

  • Chargé d’études actuarielles
  • Chargé d’études en réassurance
  • Analyste de crédits et risques bancaires
  • Concepteur-développeur de produits d’assurance
  • Analyste de risques industriels
  • Consultant en protection sociale
  • Assistant Risk Manager/ Risk Manager
  • Chargé d'études statistiques
  • Chargé d'études économiques
  • Data analyst
Répertoire National des Certifications Professionnelles (RNCP)
Code RNCP Date Fin Enregistrement Type Enregistrement Actif / Inactif
RNCP41065 31/07/2029 Enregistrement de droit Actif
Code scolarité
13512239
Certificateur
  • Ministère de l'éducation nationale, de l'enseignement supérieur et de la recherche
Valideur
  • Université Paris-Ouest-Nanterre-La-Défense - Paris 10
    1ère habilitation Début validité Fin validité
    01/09/2020 01/09/2020 31/08/2026
Session de l'examen
Année de la première session Année de la dernière session
Domaines de formation (Formacode® V14)
  • 41036 : Assurance
  • 41077 : Gestion risque banque assurance
  • 41079 : Actuariat
Liens vers les métiers (ROME)
  • C1101 - Conception - développement produits d'assurances
  • C1105 - Études actuarielles en assurances
  • C1202 - Analyse de crédits et risques bancaires
  • M1201 - Analyse et ingénierie financière
  • M1403 - Études et prospectives socio-économiques
Domaine de spécialité (NSF)
  • 114 : Mathématiques
  • 122 : Economie
  • 313 : Finances, banque, assurances
Accessibilité
Formation initiale Formation continue Apprentissage Contrat de pro VAE ou par expérience Demande individuelle
Informations mises à jour le 17/07/2025 par Certif Info.