La majeure en Finance quantitative vise à préparer les étudiants à un large éventail de carrières dans l’industrie financière, y compris la gestion quantitative d’actifs et le trading, l’ingénierie financière, la gestion des risques et la recherche appliquée. Le major met fortement l’accent sur l’économie financière et l’analyse des données, en plus des méthodes quantitatives et informatiques avancées. Il est conçu pour plaire aux étudiants ayant de solides antécédents quantitatifs qui souhaitent développer leurs compétences pour des applications quantitatives en finance.
Bien que basé au département des Finances, le major comprendra également un contenu interdisciplinaire pertinent de la comptabilité, des statistiques et des opérations, des informations et des décisions. Certains cours de doctorat en finance peuvent également être pris en compte pour cette majeure. Les étudiants en MBA se spécialisant en Finance quantitative auront à la fois l’expertise technique qui leur permet de compléter pour des postes quantitatifs en finance, et l’expérience MBA généraliste qui leur fournit les compétences de leadership nécessaires pour se hisser rapidement au sommet de leur organisation.
Pourquoi Choisir La Finance Quantitative ?
EXIGENCES DU COURS DE BASE
La majeure exige que les étudiants suivent FNCE611 Finance d’entreprise et FNCE613 Macroéconomie et Environnement économique mondial et terminent (ou renoncent) MGEC611 et MGEC612.
La majeure exige que les étudiants prennent ou remplacent les FNCE611 et FNCE613. Les étudiants qui renoncent à la FNCE 611 peuvent la remplacer par la FNCE 720, Gestion des placements, ou la FNCE 726, Finances d’entreprise avancées. À partir de l’année académique 2021-22, cependant, les étudiants qui renoncent à la FNCE 611 peuvent choisir n’importe quel cours de finance de niveau supérieur pour répondre à leurs exigences de base en matière de finance d’entreprise. Les étudiants qui renoncent à la FNCE 613 doivent suivre la FNCE 893 Banques Centrales, Politique Monétaire et Marchés financiers. À partir de l’année académique 2021-22, cependant, les étudiants qui renoncent à la FNCE 613 peuvent prendre la FNCE 893 ou la FNCE 719, Marchés financiers internationaux, ou la FNCE 732, Services bancaires internationaux, pour répondre à leurs exigences macroéconomiques de base.
Pour terminer la majeure, les étudiants doivent prendre quatre unités de crédit supplémentaires de cours au choix de niveau supérieur.
COURS AU CHOIX EN FINANCE
Cette majeure nécessite un minimum de 4 unités de crédit (uc) de cours au choix.
Au moins 3 uc doivent provenir des cours suivants:
• FNCE717 – Dérivés financiers
* FNCE719 – Marchés financiers internationaux
* FNCE720 – Gestion des investissements
* FNCE725 – Titres à revenu fixe
* FNCE737 – Science des données pour la finance
* FNCE757 – Fondements de la tarification des actifs
* FNCE892 – Ingénierie financière
Les 1 uc restantes peuvent provenir des cours suivants:
• FNCE921 – Introduction aux Méthodes Empiriques en Finance
• ACCT747 – Analyse de la Divulgation Financière
• OIDD653 – Modélisation Mathématique et son application en Finance
• STAT533 – Processus Stochastiques
* STAT711 – Méthodes de prévision
Les cours suivis réussite / échec ne peuvent pas être comptabilisés dans la majeure. Cette major ne peut pas être prise en conjonction avec la major générale FNCE. De plus, ACCT747, OIDD653, STAT533 et STAT711 ne comptent que pour la majeure Finance quantitative et ne seront pas comptabilisés dans le cadre de l’exigence de 4 uc pour la majeure Finance générale.
DESCRIPTIONS DES COURS
FNCE717 – Dérivés financiers
Dans l’architecture financière moderne, les dérivés financiers peuvent être les titres les plus difficiles et les plus exotiques négociés par des spécialistes institutionnels, tandis qu’en même temps, ils peuvent également être les titres de base couramment négociés par des investisseurs de détail tels que les options d’indice S&P. Les idées de base des dérivés financiers servent également de base pour comprendre une catégorie beaucoup plus large de problèmes financiers, tels que les portefeuilles d’actifs complexes, les décisions stratégiques d’entreprise et les étapes de l’investissement en capital-risque. Le marché mondial des produits dérivés est l’un des plus dynamiques, avec une valeur totale de plus de 600 billions de dollars. L’objectif principal de ce cours est d’aider les étudiants à acquérir l’intuition et les compétences sur (1) le prix et la couverture des titres dérivés, et (2) leur utilisation pour l’investissement et la gestion des risques. En termes de méthodologies, nous appliquons le principe de non-arbitrage et la loi du prix unique aux modèles dynamiques à travers trois approches différentes: le modèle de l’arbre binomial, le modèle de tarification des options Black-Scholes-Merton et l’approche de tarification neutre au risque basée sur la simulation. Nous discutons d’un large éventail d’applications, y compris l’utilisation de dérivés dans la gestion d’actifs, l’évaluation de titres de sociétés tels que les actions et les obligations de sociétés avec options intégrées, les dérivés de taux d’intérêt, les dérivés de crédit, ainsi que les dérivés du pétrole brut. En plus des discussions théoriques, nous insistons également sur des considérations pratiques de mise en œuvre de stratégies utilisant les dérivés comme outils, en particulier lorsque les conditions de non-arbitrage ne tiennent pas.
FNCE719 – Marchés financiers internationaux
Les principaux sujets de cette classe comprennent les taux de change, les marchés monétaires internationaux, les dérivés de devises et de taux d’intérêt (à terme, options et swaps), les portefeuilles d’actions et d’obligations internationaux et les crypto-monnaies. Les étudiants apprennent les caractéristiques des instruments financiers et les motivations des acteurs du marché. La classe se concentre sur la gestion des risques, l’investissement et les relations d’arbitrage sur ces marchés.
FNCE720 – Gestion des placements
Ce cours étudie les concepts et les preuves pertinents à la gestion des portefeuilles d’investissement. Les sujets abordés comprennent la diversification, la répartition de l’actif, l’optimisation du portefeuille, les modèles factoriels, la relation entre le risque et le rendement, la négociation, les stratégies passives (p. ex., fonds indiciels) et actives (p. ex., fonds spéculatifs, long-short), les fonds communs de placement, l’évaluation du rendement, les placements à long horizon et la simulation. Le cours traite très peu de l’évaluation de titres individuels et de l’investissement discrétionnaire (c.-à-d., « recherche sur les actions » ou « sélection de titres »).
FNCE725 – Titres à revenu fixe
Ce cours couvre les titres à revenu fixe (y compris les dérivés à revenu fixe) et propose une introduction aux marchés sur lesquels ils sont négociés, ainsi qu’aux outils utilisés pour évaluer ces titres et évaluer et gérer leur risque. Les modèles quantitatifs jouent un rôle clé dans la valorisation et la gestion des risques de ces titres. En conséquence, bien que tous les efforts soient déployés pour introduire les différents modèles et techniques de tarification aussi intuitivement que possible et que les exigences techniques soient limitées au calcul et aux statistiques de base, la classe est par nature quantitative et nécessitera un travail constant. De plus, une certaine maîtrise de l’informatique sera requise pour les travaux, bien que la connaissance d’un tableur (tel que Microsoft Excel) suffira.
FNCE737 – Science des données pour la finance
Ce cours initiera les étudiants à la science des données pour les applications financières utilisant le langage de programmation Python et son écosystème de packages (par exemple, Dask, Matplotlib, Numpy, Numba, Pandas, SciPy, Scikit-Learn, StatsModels). Pour ce faire, les étudiants étudieront une variété de questions empiriques dans différents domaines de la finance, notamment: FinTech, gestion des investissements, finance d’entreprise, gouvernance d’entreprise, capital de risque, capital-investissement et finance entrepreneuriale. Le cours mettra en évidence comment le big data et l’analyse de données façonnent la façon dont la finance est pratiquée. L’objectif du cours est double: (1) illustrer comment l’analyse de données peut améliorer la prise de décision financière, et (2) fournir aux étudiants une base pour effectuer des analyses de données dans des rôles liés à la finance à la fois dans le secteur financier (par exemple, banque commerciale et d’investissement, private equity, gestion d’actifs) et en dehors du secteur financier (par exemple, conseil, développement d’entreprise, trésorerie).
FNCE757 – Fondements de la tarification des actifs
Ce cours couvrira les méthodes et les sujets qui constituent les fondements de la tarification moderne telle que définie. Celles-ci comprennent: les décisions d’investissement dans l’incertitude, la théorie de la moyenne-variance, l’équilibre du marché des capitaux, la théorie des prix d’arbitrage, les prix de l’État, la programmation dynamique et l’évaluation neutre en risque appliquée aux prix des options et des titres à revenu fixe. À la fin de ce cours, les étudiants doivent acquérir une compréhension claire des grands principes concernant les décisions de portefeuille dans l’incertitude et les valorisations des titres financiers.
FNCE921 – Introduction aux Méthodes Empiriques en Finance
Il s’agit d’un cours de niveau doctoral. Il offre aux étudiants une introduction aux méthodes empiriques frontalières couramment utilisées dans la recherche en finance. Le cours est organisé autour d’articles empiriques mettant l’accent sur les méthodes économétriques. Une grande importance sera accordée à l’analyse des données financières.
ACCT747 – Analyse de l’information financière
Ce cours se concentre sur l’analyse des communications financières entre les dirigeants d’entreprise et les personnes extérieures, y compris les états financiers requis, les divulgations volontaires et les interactions avec les investisseurs, les analystes et les médias. Le cours s’appuie sur les résultats de recherches universitaires récentes pour discuter d’un certain nombre de techniques que les étrangers peuvent utiliser pour détecter un biais ou une agressivité potentiels dans l’information financière. FORMAT: Discussions de cas et conférences. Examen final complet, projet de groupe, rédaction de cas et participation en classe.
OIDD653 – La modélisation mathématique et son application en Finance
Les méthodes quantitatives sont devenues des outils fondamentaux dans l’analyse et la planification des opérations financières. Les raisons de cette évolution sont multiples: l’émergence de toute une gamme de nouveaux instruments financiers complexes, les innovations en matière de titrisation, la mondialisation accrue des marchés financiers, la prolifération des technologies de l’information et l’essor des traders haute fréquence, etc. Dans ce cours, des modèles de couverture, d’allocation d’actifs et de planification de portefeuille multi-périodes sont développés, mis en œuvre et testés. En outre, des modèles de tarification pour les options, les obligations, les titres adossés à des créances hypothécaires et d’autres produits dérivés sont étudiés. Les modèles nécessitent généralement des outils de statistiques, d’optimisation et / ou de simulation, et ils sont implémentés dans des feuilles de calcul ou dans un environnement de modélisation de haut niveau, MATLAB. Ce cours est quantitatif et nécessitera une utilisation intensive de l’ordinateur. Le cours est destiné aux étudiants qui ont un fort intérêt pour la finance. L’objectif est de fournir aux étudiants les outils pratiques dont ils auront besoin s’ils choisissent de rejoindre le secteur des services financiers, notamment dans des rôles tels que: dérivés, trading quantitatif, gestion de portefeuille, structuration, ingénierie financière, gestion des risques, etc.
STAT533 – Processus stochastiques
Une introduction aux processus stochastiques. L’accent est mis principalement sur les Chaînes de Markov, les Martingales et les processus Gaussiens. Nous discuterons de nombreuses applications intéressantes de la physique à l’économie. Les sujets peuvent inclure: simulations de fonctions de chemin, théorie des jeux et programmation linéaire, optimisation stochastique, Mouvement brownien et Black-Scholes.
STAT711 – Méthodes de prévision
Ce cours offre une introduction à la vaste gamme de techniques disponibles pour la prévision statistique. Les techniques qualitatives, le lissage et la décomposition des séries chronologiques, la régression, les méthodes adaptatives, la modélisation de la moyenne mobile autorégressive et les formulations ARCH et GARCH seront étudiés. L’accent sera mis sur les applications plutôt que sur les fondements techniques et les dérivations. Les techniques seront étudiées de manière critique, avec un examen de leur utilité et de leurs limites.