Master mention risques et environnement - gestion des risques - 2ème année par Université Paris Nanterre

UE Tronc commun
Anglais
Data Mining : Classification
Droit des contrats et de la responsabilité
Mathématiques financières et actuarielles
Programmation VBA/Excel.
UE Fondamentaux
Assurance vieillesse et dependance
Décision dans l'incertain
Risk management.
UE Options
2 au choix :
Décision publique et risque ou Calcul stochastique
Economie de l'assurance approfondie
Initiation a SAS et R (si pas en M1)
UE Tronc commun
Statistiques pratiques .
UE Fondamentaux
Economie comportementale
Evaluation socio
- économique des risques.
UE Options
1 au choix :
Data mining : Apprentissage
Réassurance
Statistique pour l'assurance
Stage
Modalités d'évaluation
Le contrôle des connaissances s'effectue en cours de formation sous forme de projet(s), épreuve(s) écrite(s) et/ou épreuve(s) orale(s), selon l'UE concernée. Il n'y a pas de session de rattrapage.

Développement de modèles mathématiques pour la création/adaptation de produits d'assurances ou de produits d'épargne
Réalisation d'études statistiques
Réalisation du suivi d'un portefeuille de produits d'assurances et de l'analyse de résultats
Proposition de couvertures de réassurance
Mise à jour de bases de données par l'intégration des nouveaux produits d'assurances ou d'épargne
Evaluation des risques économiques et financiers liés à l'octroi de crédit
Elaboration de scores de risques en accord avec les exigences de la réglementation Bâle II
Prise de décision sur les demandes de crédit à la consommation, crédit immobilier, crédit d'investissement etc.
Gestion des contrats d'assurances liés aux crédits (définition des garanties, suivi des déclarations de sinistre, ...)
Analyse et quantification de l'exposition aux différents risques de l'entreprise (risques technologiques, risques produits, risques d'investissement,...)
Trois grands domaines de compétence :
-l'analyse économique des risques, permettant une compréhension des enjeux économiques et sociaux de la gestion des risques et du comportement des différents acteurs économiques face à ces risques
- la modélisation mathématique et les méthodes d'estimation statistique des risques
- la maîtrise de logiciels de traitement des données (VBA, SAS, R).