Master Statistique et Econométrie

Le master mention « Économétrie, Statistique » vise à donner aux étudiants une solide culture en économie, économétrie et statistique, afin de leur assurer une insertion professionnelle rapide à l’issue du master dans des emplois de statisticiens ou d’économètres.

La première année « Statistique et Économétrie » propose des cours obligatoires d’approfondissement en économie théorique, en économétrie et en statistique ainsi que des cours optionnels de spécialisation dans différents domaines comme par exemple la finance, les bases de données, l'optimisation, les applications des chaînes de Markov, la modélisation probabiliste et les techniques spécifiques au "Big Data''.

La deuxième année « Statistique et Économétrie » met l’accent sur les techniques statistiques et économétriques avancées et appliquées tout en formant les étudiants à la manipulation des logiciels, R, Python et SAS et à la gestion de bases de données. Les cours permettent aux étudiants d’acquérir des compétences dans le traitement de données complexes (données de panel, d’enquêtes, de survie, de graphes, spatiales) avec des méthodes économétriques et statistiques poussées (paramétriques, non-paramétriques, apprentissage).

Ce master est également ouvert en alternance sous le nom Master 2 Mention Économétrie, Statistiques.

Pour plus d’information sur l'alternance, télécharger la plaquette ci-contre.

Un parcours à distance est également proposé pour le Master 2ème année.
Pour plus d’information, télécharger la plaquette ci-contre.

Échangez avec nos étudiants !

N'hésitez pas à contacter nos étudiants ambassadeurs si vous avez des questions à leur poser sur notre école, un programme spécifique ou la vie sur le campus et à Toulouse ! Ils seront très heureux de partager leur expérience avec vous. Il vous suffit de cliquer sur le programme,  le niveau d'études ou le pays qui vous intéresse pour commencer à discuter avec l'un de nos étudiants. 

Programme 2026-2027

M1 Statistique, Économétrie - parcours standard

(syllabus non contractuel, les cours peuvent varier d'un semestre à l'autre)

* UE1/UE2/UE5 : Note plancher 10/20

** Les directeurs de Masters 2 recommandent de suivre certaines options : Data Bases pour le M2 Statistiques et Économétrie

*** Cours de remise à niveau en mathématiques, ouvert aux étudiants de M1 et M2 (consultez l'annonce publiée sur le site web pour connaître les dates exactes ; les cours ont généralement lieu fin août)

**** Pour choisir le cours Martingales Theory and Applications dans l'UE4, les étudiants doivent avoir préalablement suivi le cours Markov Chains and Applications dans l'UE3

• Stage : durée de huit semaines au minimum sans soutenance, mais avec rapport de stage évalué.
• Mémoire (alternative au stage) : sujet au choix sans soutenance, encadré par un enseignant ou un chercheur.

Pour les étudiants inscrits en magistère, merci de visiter la page dédiée Magistère pour connaître les spécificités des cours enseignés.

Bonification

La pratique d'une activité sportive ou culturelle, l'engagement citoyen ou une activité professionnalisante peuvent donner lieu à des points de bonification. Pour en savoir plus, reportez-vous aux modalités de contrôle des connaissances (MCC) de la formation ci-contre.

Programme 2026-2027

M2 Statistique, Économétrie - parcours standard Formation initiale

(syllabus non contractuel, les cours peuvent varier d'un semestre à l'autre)

* Cours mutualisé avec M2 D3S FI

** Cours de remise à niveau en Mathématiques, ouverts aux étudiants des M1 et M2 de l’école

*** Le cours de Conseil Statistique (4 étudiants par groupe) est un projet tutoré proposé par une entreprise et encadré par 2 enseignants avec un rapport à rédiger et une soutenance devant le commanditaire de l’entreprise. Ce projet peut porter sur plusieurs matières (par exemple, Survey Sampling, Non Parametric Models et Spatial Econometrics).

• Stage : durée en général de 6 mois avec rapport de stage et soutenance évalués.
• Mémoire (alternative au stage) : sujet au choix ou proposé par l'encadrant avec rapport et soutenance évalués, encadré par un enseignant ou un chercheur.

Ce master est ouvert en apprentissage avec certains aménagements et notamment des enseignements durant les périodes de vacances scolaires ou au mois de mai.

Voie Alternance 2026-2027

* Cours mutualisé avec M2 D3S FA
** Cours de remise à niveau en Mathématiques, ouvert aux étudiants de M1 et M2 de l’École.

À TSE, l’apprentissage est enrichi par des intervenants extérieurs, majoritairement des professionnels issus de secteurs variés. Ces experts apportent leur expérience pratique et leurs perspectives concrètes, en complément des enseignements dispensés par nos professeurs académiques. Cette synergie offre aux étudiants une formation ancrée à la fois dans la théorie et dans les réalités du monde professionnel.

Semestre 1, master 1

• Marine Doineau (Data Scientist chez Klanik), Software for Data Science (partie SAS)

Semestre 1, Master 2

• Marine Doineau (Data Scientist chez Klanik), Statistical softwares SAS
• Sylvia Gil Casals (Data Scientist, Microsoft, INSA Toulouse), Mathematics of Machine and Deep Learning Algorithms + Data mining
• Stéphane Malkawi (Business Analytics, Airbus), Statistical consulting
• Jean-Philippe Navarro (Expert in advanced modeling and probabilistic methods for end-to-end Airframe Design at Airbus), Statistical Consulting
• Louis Olive (Senior Quantitative Analyst, Banque de France), Scoring/Introduction to Python
• Thibault POISSONNIER (Data Scientist Lead chez Laboratoires Pierre Fabre), Marketing quantitatif + Econométrie du marketing
• Michel Simioni (senior Researcher at INRAe), Données de panel
• Maxime Tranchard (teacher at INRAe), Données de panel

Semestre 2, Master 2

• Alejandro Lara (Data scientist BVA), Geomarketing
• Lynda Lechany (professor at Paul Sabatier), Web mining
• Marion Hoffman (Mathematical Sociologist, IAST), Graph analysis
• Marijn Keuzer (Sociologist and Research Fellow at IAST) Graph analysis
• Stéphane Malkawi (Business Analytics, Airbus), Statistical consulting
• Jean-Philippe Navarro (Expert in advanced modeling and probabilistic methods for end-to-end Airframe Design at Airbus), Statistical Consulting
• Van Duy NGO (PhD candidate, IRIT) Data bases
• Louis Olive (Senior Quantitative Analyst, Banque de France), Scoring/Introduction to Python
• Mathieu Ribatet (Data scientist - Full professor of Statistics / Machine Learning at Ecole Polytechnique fédérale de Lausanne), Analyse de valeurs extrêmes

L'objectif de ce Diplôme Universitaire de professionnalisation est de permettre aux étudiants de réussir leur entrée sur le marché du travail.

Cette formation vous propose :

• Accompagnement personnalisé
• 4 modules de cours (2 en master 1 et 2 en master 2)
• Career Success Workshops sur les thèmes suivants : "Gestion du stress, négociation de salaire, gestion des conflits et préparation aux centres d'évaluation".
• Accès à la plateforme iCIMS de simulation d'entretiens d'embauche pour vous entrainer à vos futurs entretiens.
• ....

Ce diplôme d'un coût de 360 euros est accessible aux étudiants de master 1 et master 2 de la voie standard. L'inscription se fait en même temps que l'inscription en master.

A noter que tout étudiant qui s'inscrira au DU Professionnalisation niveau 1 en master 1 sera exonéré des droits d'inscription au DU Professionnalisation niveau 2 lorsque l’étudiant sera admis en master 2.

En savoir plus 

This master’s program aims to train project managers, statistical and econometric analysts, and statistical engineers with a foundation in Economics and Econometrics. Graduates primarily hold management positions in the service sector (quantitative marketing, banking, insurance), as well as in industry and research laboratories. Career opportunities include roles such as data scientist, statistical and econometric consultant, and statistical engineer.

Procédure de candidature :

L'accès à la première année est arrêté à compter de la campagne 2026 en vue de la rentrée 2026-2027. En prévision de la rentrée 2027-2028 les candidatures se font sur le diplôme de TSE - TSE Master of Science.

L'accès à la deuxième année : 

Calendrier

• Période de candidature d'automne (Bourse Eiffel) : 22 octobre au 11 novembre 2026
• Période de candidature d'hiver : 11 janvier au 1 février 2027
• Période de candidature de printemps (pour les étudiants détenant un diplôme français) : 25 mars au 13 avril 2027.

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