Sciences actuarielles MSc

University of Essex

Les actuaires fournissent des évaluations des systèmes de sécurité financière, en mettant l'accent sur leur complexité, leurs mathématiques et leurs mécanismes. Les actuaires quantifient la probabilité et gèrent le risque d'événements futurs dans des domaines tels que l'assurance, les soins de santé, les pensions, l'investissement et la banque, ainsi que dans des domaines non financiers. Ce cours est enseigné par le département des sciences mathématiques et s'adresse aux étudiants titulaires d'un premier diplôme en mathématiques, statistiques, économie ou finance qui souhaitent acquérir des connaissances en sciences actuarielles.

Notre cours de MSc Actuarial Science est basé sur le programme de la majorité des matières principales de l'Institute and Faculty of Actuaries, tu couvriras donc des sujets dans le cadre de ton cours CB1 (Business Finance) selon le module optionnel choisi, CM2 (Financial Engineering and Loss Reserving) et CS2 (Risk Modelling and Survival Analysis). Cet accent mis sur les résultats de recherche actualisés en matière de méthodologies et d'applications actuarielles te permet d'acquérir une solide formation en matière de modélisation et d'analyse actuarielles.

Il est également possible de se spécialiser sur un sujet de son choix, avec des options comprenant :

• Modélisation actuarielle et financière
• Assurance générale
• Assurance vie

Tu auras aussi la chance d'étudier un problème en profondeur grâce à un projet de thèse de maîtrise sur un sujet choisi par toi ou ton superviseur.

En tant que membre de notre département de sciences mathématiques, tu fais partie d'une communauté de recherche inclusive et accessible qui jouit d'une réputation internationale dans de nombreux domaines, notamment la théorie des semi-groupes, l'optimisation, les probabilités, les statistiques appliquées, la bio-informatique et la biologie mathématique.

Nous sommes véritablement innovants et axés sur les étudiants. Nos groupes de recherche travaillent sur un large éventail de domaines collaboratifs qui s'attaquent à des problèmes concrets. En voici quelques exemples :

• Nos scientifiques des données réfléchissent soigneusement à la façon de ne pas mentir, et à la façon de ne pas se faire mentir avec des données. Interpréter correctement les données est particulièrement important car une grande partie de nos recherches en science des données est appliquée directement ou indirectement aux politiques sociales, y compris la santé, les soins et l'éducation.
• Nous menons des recherches pratiques avec des données financières (par exemple, l'évaluation du risque d'effondrement du système bancaire britannique) ainsi que des recherches théoriques sur les instruments financiers tels que les polices d'assurance ou les portefeuilles d'actifs.

- Nous recherchons également comment les processus physiques se développent dans le temps et dans l'espace. Les applications de ce domaine vont de la modélisation de l'épilepsie à la modélisation des câbles électroniques.

• Nos experts en optimisation cherchent à savoir comment faire le même travail avec moins de ressources, ou comment en faire plus avec les mêmes ressources.
• Notre groupe de mathématiques pures travaille actuellement sur deux nouveaux projets financés intitulés "Machine learning for recognising tangled 3D objects" et "Searching for gems in the landscape of cyclically presented groups".
• Nous menons également des recherches sur l'enseignement des mathématiques et utilisons des technologies passionnantes telles que l'électroencéphalographie ou l'oculométrie pour mesurer exactement ce que ressent un apprenant. Nos recherches visent à encourager la mise en œuvre des "quatre C" de l'éducation moderne, qui sont la pensée critique, la communication, la collaboration et la créativité.