Le Master Économétrie, Statistiques : programme, admission, débouchés
Le Master Économétrie, Statistiques est un diplôme national de niveau 7 (bac+5, 120 ECTS), délivré par plusieurs universités et écoles publiques : Orléans, Paris 1 Panthéon-Sorbonne, Toulouse Capitole, TSE, Nantes Université, Lyon 1, Aix-Marseille, Assas, Centrale Lyon, Centrale Marseille et l’ENTPE. Il forme des économètres-statisticiens et data scientists de haut niveau, capables de modéliser des phénomènes économiques et financiers à partir de données massives.
Le tronc commun des deux premières années associe économétrie théorique, statistique mathématique, séries temporelles et apprentissage automatique, avec une maîtrise poussée de logiciels spécialisés (SAS, Python, R). La formation se déroule sur 4 semestres, répartis entre un M1 généraliste et un M2 de spécialisation.
Chaque établissement propose son propre parcours de M2 : économétrie et statistique appliquée (ESA) à Orléans, modélisations statistiques économiques et financières (MoSEF) ou traitement de l’information et data science en entreprise (TIDE) à Paris 1, entre autres. Les débouchés couvrent la banque, l’assurance, le marketing quantitatif et le conseil.
📌 FAQ : Tout savoir sur le Master Économétrie, Statistiques
Qu'est-ce que le Master Économétrie, Statistiques ?
Le Master Économétrie, Statistiques (RNCP39013) est un diplôme national de bac+5 qui forme des économètres-statisticiens et des data scientists de haut niveau. Il combine économétrie, statistique mathématique, machine learning et maîtrise de logiciels spécialisés (SAS, Python, R).
Quel est le profil recherché pour intégrer ce master ?
Les mentions conseillées sont Économie, Économie-Gestion, MIASHS et Mathématiques. Une double licence éco-maths ou un parcours issu d’une grande école (ENS) est également apprécié. Un bon niveau dans les matières quantitatives est indispensable.
Comment candidater ?
La candidature se fait via la plateforme Mon Master pour le M1. L’entrée en M2 est souvent de plein droit pour les titulaires du M1 de la même mention dans le même établissement, mais reste sélective ailleurs (dossier et entretien).
Est-ce vraiment gratuit ?
Le master est proposé exclusivement dans des universités publiques. Les frais correspondent aux droits d’inscription universitaires nationaux (environ 254 à 260 € par an) auxquels s’ajoute la CVEC (environ 105 €), hors formations à distance ou en formation continue qui peuvent avoir une tarification spécifique.
Quelle est la sélectivité du master ?
Elle varie fortement selon les établissements. Les parcours parisiens (Paris 1, Assas) reçoivent plus de 1000 candidatures pour une trentaine de places, tandis que des formations en région comme Orléans ou Nantes affichent une sélectivité plus modérée avec davantage de places disponibles.
Quel est le programme du master ?
Le M1 pose un socle commun en économétrie théorique, statistique mathématique et programmation. Le M2 se spécialise selon l’établissement : data science en entreprise, modélisation économique et financière, ou finance quantitative, avec un stage ou un mémoire de recherche.
Y a-t-il de l'alternance ?
L’alternance est possible dans certains établissements, principalement en M2 (par exemple pour le parcours MoSEF à Paris 1). Elle reste minoritaire par rapport à la formation initiale et dépend fortement du parcours choisi.
Quels métiers après ce master ?
Data scientist, data analyst, économètre, statisticien, chargé d’études économiques, actuaire, consultant en risques financiers ou model risk manager. Les secteurs les plus représentés sont la banque, l’assurance, le marketing quantitatif et le conseil.
Quelles poursuites d'études sont possibles ?
La poursuite en doctorat est réservée aux étudiants ayant suivi l’option recherche du M2. Certaines certifications professionnelles complémentaires (SAS Academic, Institut des Actuaires) permettent aussi d’affiner un profil déjà diplômé.
Comment estimer ses chances d'admission ?
Thotis propose un Prédicteur Mon Master qui calcule tes probabilités d’admission à partir de tes notes, de ta licence d’origine et du profil des candidats admis les années précédentes dans chaque établissement.
Master Économétrie, Statistiques VS Master Mathématiques et applications VS Master Actuariat
Les critères clés pour t'aider à choisir ta voie dans la data et la quantitative
| Cette formation Master Économétrie, Statistiques Parcours ESA, MoSEF, TIDE... | Master Mathématiques et applications Data science, modélisation | Master Actuariat Risques financiers et assurantiels | |
|---|---|---|---|
| Durée / rythme | 2 ans (bac +5)Université · temps plein |
2 ans (bac +5)Université · temps plein |
2 ans (bac +5)Université · temps plein |
| Alternance | Possible en M2Selon l'établissement |
Possible en M2Selon l'établissement |
Très répandue en M2Souvent la norme |
| Admission | Mon MasterLicence Économie, MIASHS, MathsSélectif, dossier + entretien |
Mon MasterLicence Mathématiques |
Mon MasterLicence Économie, Maths, Éco-gestion |
| Matières clés |
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- Économétrie et statistique
- Programmation SAS, Python, R
- Probabilités, analyse
- Mathématiques actuarielles
Comment intégrer le Master Économétrie, Statistiques ? 🎯
La candidature en M1 se fait via Mon Master. Le master est une formation exclusivement publique, proposée uniquement dans les universités et écoles habilitées par l’État.
Le master s’adresse en priorité aux titulaires d’une licence Économie, Économie-Gestion, MIASHS ou Mathématiques. Une double licence éco-maths ou un parcours issu d’une grande école (ENS) est également apprécié.
L’entrée en M1 est sélective (dossier et éventuellement entretien). L’accès en M2 est généralement de plein droit pour les titulaires du M1 de la même mention dans le même établissement, mais reste sélectif pour une candidature externe.
Les critères de sélection portent principalement sur les notes dans les matières quantitatives (mathématiques, statistiques, économétrie), la cohérence du projet professionnel et, selon les établissements, un entretien de motivation.
| Licence d'origine | Part des candidats | Part des admis | Taux d'accès indicatif |
|---|---|---|---|
| Licence Économie / Économie-Gestion | ~15 % | ||
| Licence MIASHS / Mathématiques appliquées | ~20 % | ||
| Autres profils (ENS, écoles, doubles licences) | ~12 % |
🔄 Passerelles vers le master
Des passerelles existent également pour les étudiants de grandes écoles (ENS) ou pour un parcours en double licence, sur dossier. La cohérence du projet et le niveau en matières quantitatives restent déterminants.
Comment se déroule la sélection ?
Après une première sélection sur dossier (notes, lettre de motivation, projet professionnel), certains établissements convoquent les candidats à un entretien de motivation. D’autres se basent uniquement sur le dossier.
Les critères de sélection s’organisent autour de trois axes.
Sur le plan académique, les jurys recherchent un excellent niveau dans les matières quantitatives : mathématiques, statistiques, économétrie. Une double licence ou un parcours renforcé en mathématiques constitue un atout fort.
Sur le plan du projet professionnel, la cohérence entre le parcours suivi et les métiers visés (data science, économétrie, actuariat) est particulièrement scrutée, ainsi que la motivation exprimée dans la lettre de candidature.
Sur le plan des compétences transversales, la maîtrise d’un premier langage de programmation (Python, R) et un niveau opérationnel en anglais sont appréciés, tout comme une première expérience via un stage ou un projet universitaire quantitatif.
Quel est le programme du Master Économétrie, Statistiques ?
Le Master Économétrie, Statistiques s’organise en 4 semestres. Le M1 pose un socle commun en économétrie théorique, statistique mathématique, séries temporelles et apprentissage des langages SAS, Python et R, complété par une mineure en économie ou en finance et un stage ou un projet de fin d’année. Le M2 approfondit ces bases selon la spécialisation choisie par l’établissement : data science appliquée à l’entreprise, modélisation économique et financière, ou finance quantitative, avec un stage long ou un mémoire de recherche.
La progression suit une logique en Y : les premiers semestres sont largement communs à tous les étudiants, puis un choix de spécialisation intervient en cours de M2, souvent entre une option professionnelle (stage de plusieurs mois) et une option recherche (mémoire, préparation au doctorat). Le volume horaire consacré au big data et au machine learning (arbres de décision, réseaux de neurones, NLP) augmente fortement en seconde année, aux côtés des enseignements de professionnalisation (communication orale, séminaires avec des entreprises partenaires comme SAS ou des acteurs bancaires).
- Statistique mathématique
- Séries temporelles univariées et multivariées
- Économétrie des variables qualitatives, modèles de durée
- SAS, R, Python
- Gestion de bases de données, SQL
- Machine learning et big data analytics
- Finance quantitative
- Modélisation du risque de crédit
- Réglementation prudentielle bancaire
- Anglais professionnel
- Projets tuteurés et séminaires entreprises
- Communication orale
L'alternance est-elle possible en Master Économétrie, Statistiques ?
L’alternance n’est pas généralisée à tous les établissements ni à toutes les années du master.
Le M1 se déroule quasi systématiquement en formation initiale, la pluridisciplinarité du tronc commun rendant l’alternance difficile à organiser dès la première année.
Quel parcours de M2 est le plus concerné ?
L’alternance est surtout proposée sur les parcours orientés data science en entreprise (par exemple MoSEF à Paris 1), où les entreprises partenaires recrutent régulièrement des alternants pour des missions de modélisation statistique ou de data engineering.
Comment candidater en alternance ?
La candidature passe par Mon Master comme en formation initiale. La recherche d’un employeur se fait ensuite en parallèle, en général au cours du second semestre de M1 ou en amont de la rentrée en M2.
Alternance ou stage : quelle différence concrète ?
Le master inclut de toute façon un stage obligatoire, généralement de 4 mois minimum en M2 pour le parcours professionnel. L’alternance remplace cette période par un contrat rémunéré réparti entre l’établissement et l’entreprise sur l’ensemble de l’année.
Pour les recruteurs, un profil formé en alternance dispose d’une expérience professionnelle structurée dès la sortie du master, ce qui constitue un avantage réel sur un marché où la maîtrise opérationnelle des outils (SAS, Python) est très valorisée.
Quelles poursuites d'études après le Master Économétrie, Statistiques ?
Le Master Économétrie, Statistiques est avant tout un diplôme d’insertion professionnelle directe. Les poursuites d’études restent minoritaires et concernent surtout les étudiants ayant suivi l’option recherche du M2.
Le doctorat est la voie de poursuite la plus naturelle, en économie, en statistique ou en économétrie, sous réserve d’avoir validé un mémoire de recherche en M2 et d’avoir identifié un directeur de thèse.
Certains diplômés choisissent de compléter leur profil par des certifications professionnelles : certification SAS Academic, examens de l’Institut des Actuaires pour les profils orientés assurance, ou certifications cloud (GCP) pour les profils orientés big data.
Une minorité d’étudiants valorise également le M1 vers d’autres formations comme l’ENSAE ou l’ENSAI, ou vers le Master Actuariat pour se spécialiser davantage dans la gestion des risques assurantiels.
| Formation | Durée | Admission | Sélectivité |
|---|---|---|---|
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Doctorat en économie ou en statistique
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3 ans (bac +8)
Réservé à l'option recherche du M2
|
Dossier + directeur de thèse
École doctorale, mémoire de recherche en M2
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Élevée |
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Certifications professionnelles complémentaires
|
Quelques mois à 1 an
SAS Academic, Institut des Actuaires, GCP...
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Dossier, souvent en emploi
Complément au diplôme, non obligatoire
|
Variable |
Quels sont les débouchés après un Master Économétrie, Statistiques ?
Le Master Économétrie, Statistiques ouvre sur un éventail large de métiers de la data et de l’analyse quantitative. Selon le parcours de M2 choisi, les diplômés s’orientent vers les services d’études statistiques d’une banque ou d’une compagnie d’assurance, les directions marketing de grands groupes, les sociétés de conseil ou les organismes publics. Les secteurs d’activité accessibles couvrent la finance, la banque et l’assurance, l’intelligence artificielle et l’informatique décisionnelle, quatre grands domaines dans lesquels le profil économètre-statisticien est particulièrement recherché. Parmi les métiers concrets exercés par les diplômés, on retrouve notamment : data analyst, data scientist, économètre, statisticien, chargé d’études statistiques, chargé d’études scoring, ingénieur en data mining, consultant en informatique décisionnelle, model risk manager ou actuaire. Cette diversité reflète les nombreux parcours de M2 proposés selon les établissements, entre data science pure, modélisation économique et finance quantitative.
Quels salaires peut-on espérer après un Master Économétrie, Statistiques ?
Les salaires varient fortement selon le métier exercé, le secteur (banque, assurance, marketing, secteur public) et la région. Les profils orientés finance quantitative et data science bénéficient généralement des rémunérations les plus élevées dès la sortie du diplôme.
| Métier | Début de carrière | Avec expérience (3-5 ans) |
|---|---|---|
Data analyst / data scientist |
2 500 - 3 300 € brut/mois | 3 750 - 5 000 € brut/mois |
Chargé d'études économiques / analyste financier |
2 500 - 3 200 € brut/mois | 3 750 - 4 550 € brut/mois |
Quels établissements proposent un Master Économétrie, Statistiques ?
Chaque établissement est autonome sur son parcours de M2, sa sélectivité et ses modalités d’alternance. Retrouve les pages détaillées : chiffres Mon Master locaux, programme, parcours disponibles, conditions d’alternance.
Quelles sont les alternatives au Master Économétrie, Statistiques ?
Le Master Économétrie, Statistiques n’est pas la seule voie : compare toutes les formations du secteur Finances !
Les universités :
Les écoles de commerce :
Les écoles spécialisées :
