Sommaire
- 1. Comprendre les Fondements du Mémoire de Recherche en Finance
- 2. Structurer Correctement son Mémoire de Finance
- 3. Élaborer une Problématique Financière Pertinente
- 4. Construire une Revue de Littérature Solide et Pertinente
- 5. Construire un Cadre Théorique Cohérent
- 6. Élaborer une Méthodologie Rigoureuse pour son Mémoire de Finance
- 7. Collecte, Traitement et Nettoyage des Données Financières
- 8. Analyser les Résultats Empiriques
- 9. Rédiger la Discussion : Comparaison, Limites et Perspectives
- 10. Comment rédiger une conclusion de mémoire en finance : structure et exemple
- 11. Recommandations pour Améliorer la Rédaction Universitaire
- 12. Utiliser des Outils pour Améliorer son Mémoire de Finance
- 13. Faire Relire son Mémoire par des Experts
- 14. Conclusion générale du mémoire en finance
- FAQ – Mémoire en finance : questions fréquentes
Ce guide complet répond directement à la question « comment rédiger un mémoire en finance » en présentant une méthodologie mémoire finance conforme aux exigences universitaires des Masters Finance (M1/M2), MSc, MBA et écoles de commerce. Il détaille étape par étape la rédaction du mémoire en finance, depuis la définition de la problématique jusqu’à l’analyse empirique, en passant par la revue de littérature, le cadre théorique et le plan mémoire finance.
Dans cette méthodologie, vous apprendrez comment structurer un travail académique solide, construire une analyse empirique finance rigoureuse et mobiliser les principaux modèles financiers, notamment le modèle CAPM de Sharpe (1964), la théorie de portefeuille de Markowitz (1952), les modèles multifactoriels de Fama et French (1993, 2015), les modèles GARCH d’Engle (1982) et Bollerslev (1986), le modèle de Black-Scholes (1973) et la théorie de l’efficience des marchés de Fama (1970). L’objectif est de vous offrir un guide de référence pour réussir un mémoire valorisé par les jurys universitaires et dans le monde professionnel.
📌 Objectifs de l’introduction
- Situer le sujet dans un contexte financier ou économique plus large.
- Montrer l’intérêt académique et/ou pratique du thème choisi.
- Présenter la problématique centrale et les hypothèses associées.
- Annoncer la structure générale du mémoire et la logique suivie.
Aujourd’hui, les thématiques financières évoluent dans un environnement complexe : volatilité des marchés, innovations technologiques, comportements des investisseurs, interdépendance des économies… Ces dynamiques renforcent la nécessité d’aborder les sujets financiers à travers une démarche méthodologique rigoureuse, appuyée par la littérature scientifique et l’analyse empirique.
Une bonne introduction doit répondre clairement à trois questions :
De quoi s’agit-il ? Pourquoi ce sujet est-il important ? Comment va-t-on l’étudier ?
Pour renforcer cette mise en contexte, l’introduction doit également expliquer brièvement :
- l’objectif global du mémoire ;
- la portée de l’étude (entreprises, marchés, période, méthodes) ;
- la logique générale de construction du document.
📘 Exemple illustratif
Imaginons un étudiant travaillant sur « l’impact des variations de taux d’intérêt sur la volatilité des marchés obligataires ». Son introduction doit :
- définir le contexte des politiques monétaires récentes ;
- expliquer l’importance des marchés obligataires dans la stabilité financière ;
- présenter sa problématique : les taux modifient-ils significativement la volatilité ? ;
- annoncer l’approche adoptée (modèles économétriques, période étudiée, sources de données).
1. Comprendre les Fondements du Mémoire de Recherche en Finance
Avant de commencer la rédaction, il est essentiel de comprendre que le mémoire de recherche en finance repose toujours sur trois piliers : la rigueur scientifique, la cohérence méthodologique et l’exploitation de données fiables. Les attentes sont élevées, car la finance implique souvent des modèles mathématiques, statistiques et économétriques.
1.1. Le rôle du mémoire dans un cursus financier
Le mémoire académique est un exercice qui permet d’évaluer votre capacité à :
- identifier une problématique financière pertinente ;
- analyser un corpus théorique existant ;
- manipuler des données, des indicateurs et des modèles ;
- appliquer une méthode analytique rigoureuse ;
- rédiger un document structuré et argumenté.
Sarah souhaite étudier « l’influence des taux directeurs sur la valorisation des actions bancaires ». Son directeur de mémoire attend d’elle qu’elle démontre sa compréhension des mécanismes macroéconomiques, de la transmission monétaire et de l’analyse des rendements boursiers.
1.2. Les attentes méthodologiques d’un mémoire en finance
Contrairement à d’autres disciplines, la finance demande une structuration claire. Le document doit contenir une problématique financière précise, une revue de littérature solide, une analyse empirique fondée sur des données réelles, et une discussion argumentée.
Le tableau ci-dessous résume les attentes principales :
| Élément clé | Ce qui est attendu |
|---|---|
| Problématique | Question claire, précise, ancrée dans un enjeu financier réel |
| Hypothèses | Formulation claire et mesurable à vérifier empiriquement |
| Méthodologie | Choix des modèles, données, outils statistiques |
| Analyse | Résultats cohérents, interprétation rigoureuse |
| Discussion | Comparaison avec la littérature, limites, perspectives |
Pour analyser l’impact du risque de change sur les exportations, Lina doit définir les hypothèses, identifier les variables (taux de change, volume exporté), et sélectionner une méthode (régression multivariée).
2. Structurer Correctement son Mémoire de Finance
La structure est essentielle dans un travail académique. Un mémoire approximativement organisé sera perçu comme moins rigoureux, quel que soit le contenu. Voici la structure académique recommandée.
2.1. Structure générale
| Partie du mémoire | Description |
|---|---|
| Introduction | Présentation du sujet, problématique, hypothèses et plan |
| Revue de littérature | Analyse des théories, modèles financiers et travaux existants |
| Cadre théorique | Concepts et modèles mobilisés dans votre recherche |
| Méthodologie | Protocole scientifique, choix des données et outils |
| Analyse empirique | Traitement des données, résultats, interprétation |
| Discussion | Comparaison avec la littérature, limites, perspectives |
| Conclusion | Résumé, limites, pistes futures |
Samir doit comparer la performance de deux portefeuilles. La structure ci-dessus lui permet de séparer clairement revue théorique (Markowitz, Sharpe, Fama-French) et analyse empirique (données historiques, calculs de bêta et de volatilité).
2.2. Règles institutionnelles et exigences académiques
Chaque établissement impose ses propres normes : style, format, police, citations, limites de mots, bibliographie. Ces normes doivent être respectées strictement pour éviter un refus administratif.
- Format (police, interligne, marges)
- Normes bibliographiques (APA, Chicago, ISO)
- Structure imposée
- Éléments obligatoires (résumé, mots-clés, annexes, glossaire)
L’école de Tania exige un résumé de 200 mots en français et en anglais. Ne pas respecter cette consigne pourrait lui coûter des points, même si le contenu scientifique est solide.
3. Élaborer une Problématique Financière Pertinente
La problématique est le cœur de votre travail académique. Elle oriente la revue de littérature, la méthodologie et l’analyse empirique. Elle doit être claire, précise et mesurable.
3.1. Comment formuler une bonne problématique ?
Une problématique efficace répond à trois critères :
- elle pose une question centrale claire ;
- elle implique un enjeu financier réel ;
- elle peut être vérifiée empiriquement.
Problématique : « Les facteurs ESG améliorent-ils réellement la performance ajustée du risque d’un portefeuille d’actions ? » Hypothèse : « Oui, grâce à une meilleure gestion des risques extra-financiers. »
3.2. Exemples de problématiques en finance
- L’efficience des marchés financiers (Fama, 1970) s’applique-t-elle encore aux marchés émergents ?
- Les facteurs Fama-French (1993, 2015) améliorent-ils la performance ajustée du risque des portefeuilles européens ?
- Dans quelle mesure le modèle CAPM de Sharpe (1964) reste-t-il valide pour prédire les rendements sectoriels ?
- L’introduction des modèles GARCH (Engle, 1982 ; Bollerslev, 1986) améliore-t-elle la prévision de la volatilité boursière ?
- Le modèle Black-Scholes (1973) fournit-il une valorisation fiable des options en période de crise ?
- Les cryptomonnaies constituent-elles une couverture efficace contre l’inflation ?
- La diversification internationale réduit-elle systématiquement le risque d’un portefeuille ?
- Les facteurs ESG influencent-ils la performance ajustée du risque d’un portefeuille d’actions ?
- L’effet de levier accroît-il le risque de faillite dans les PME ?
- La politique monétaire de la BCE influence-t-elle significativement la valorisation des obligations d’entreprise ?
- Les fintechs améliorent-elles réellement l’accès au financement pour les petites et moyennes entreprises ?
- Les corrélations entre actions et matières premières évoluent-elles en période de crise financière ?
- Le risque de change a-t-il un impact significatif sur la rentabilité des entreprises exportatrices européennes ?
- Les stratégies factorielle value et growth génèrent-elles des performances différentes à long terme ?
- La mise en œuvre des exigences de Bâle III a-t-elle permis de réduire le risque systémique bancaire ?
Alex veut étudier « L’impact de l’inflation sur les rendements obligataires en Europe ». Son professeur lui demande de formuler une hypothèse claire (par exemple : « L’inflation réduit-elle la rentabilité réelle des obligations ? ») et de sélectionner un modèle de régression pour tester l’hypothèse.
4. Construire une Revue de Littérature Solide et Pertinente
La revue de littérature constitue l’une des sections les plus importantes d’un mémoire en finance. Elle permet d’exposer les travaux antérieurs, de situer votre recherche dans un contexte scientifique, et de justifier vos choix méthodologiques. Une revue efficace doit être structurée, critique, récente et liée à votre problématique.
4.1. Objectifs de la revue de littérature
La revue de littérature (ou « état de l’art ») sert à :
- définir les concepts clés en finance (risque, rendement, volatilité, efficience, arbitrage) ;
- présenter les principaux modèles financiers liés à votre sujet ;
- souligner les limites des recherches existantes ;
- identifier des pistes encore inexploitées ;
- justifier vos hypothèses et votre méthodologie.
Julia travaille sur la « prédictibilité des rendements boursiers ». Dans sa revue de littérature, elle compare les modèles de Fama-French, les travaux de Malkiel sur l’efficience des marchés et les études récentes sur l’impact des signaux macroéconomiques. Cela lui permet de justifier l’usage d’un modèle multi-factoriel dans sa propre analyse.
4.2. Exemples de sujets de mémoire en finance
- Analyse empirique de la performance des portefeuilles Fama-French en Europe.
- Prévision de la volatilité du Bitcoin via les modèles GARCH.
- Impact du risque géopolitique sur la performance des indices boursiers mondiaux.
- Étude de l’effet de levier et du risque de faillite dans les PME françaises.
- Performance comparative des portefeuilles value et growth sur les marchés développés.
- Évaluation de l’impact des critères ESG sur la performance ajustée du risque des fonds actions.
- Efficience informationnelle des marchés émergents : mythe ou réalité ?
- Analyse de la volatilité sectorielle après des chocs macroéconomiques majeurs.
- Application du CAPM aux actifs technologiques à forte croissance.
- Rôle des politiques monétaires de la BCE dans la valorisation des obligations d’État.
- Étude comparative des modèles Black-Scholes et Heston pour la valorisation des options.
- Modélisation du risque de crédit bancaire à partir des ratios de Bâle III.
- Utilisation des modèles VAR pour analyser les interactions entre taux d’intérêt, inflation et rendements boursiers.
- Impact des innovations fintech sur la stabilité du système financier.
- Analyse de la performance à long terme des fonds indiciels par rapport aux fonds actifs.
- Prévision des faillites d’entreprises à l’aide de modèles de scoring et de machine learning.
- Étude de la corrélation entre marchés obligataires et actions en période de crise.
- Effet de la structure du capital sur la valeur de l’entreprise : approche empirique.
- Analyse de la gestion du risque de change dans les multinationales européennes.
- Étude de la prime de risque actions sur différentes zones géographiques.
4.2. Structure recommandée de la revue de littérature en finance
Une bonne revue de littérature se structure en trois blocs :
| Bloc | Description |
|---|---|
| Théories générales | Concepts de base (risque, arbitrage, efficience, diversification) |
| Modèles financiers | CAPM, APT, modèles multi-factoriels, modèles GARCH, VAR, etc. |
| Travaux empiriques | Recherches existantes sur la thématique exacte de votre mémoire |
Pour un mémoire sur le risque systématique, Nassim structure sa revue en : 1) Théories du risque ; 2) Modèles d’estimation (CAPM, bêta conditionnel) ; 3) Études empiriques sur les secteurs bancaires et énergétiques.
4.3. Les erreurs à éviter
- résumer des articles sans analyse critique ;
- lister des théories sans lien avec la problématique ;
- utiliser des sources trop anciennes ;
- oublier de montrer les limites des études précédentes.
Lorsqu’il étudie l’impact du levier financier sur la rentabilité, Hugo constate que les recherches pré-2010 sont moins pertinentes depuis l’introduction de Bâle III : il actualise donc sa revue avec des sources postérieures.
5. Construire un Cadre Théorique Cohérent
Le cadre théorique doit présenter les modèles financiers choisis pour analyser votre sujet. Il constitue le pont entre la revue de littérature et votre méthodologie. Il doit être logique, rigoureux et aligné avec votre problématique.
5.1. Objectifs du cadre théorique
Le cadre théorique sert à :
- choisir les concepts pertinents (ex : prime de risque, bêta, volatilité, flux actualisés) ;
- présenter les modèles financiers retenus ;
- définir les variables dépendantes et indépendantes ;
- expliquer les mécanismes impliqués dans votre étude.
Pour son mémoire sur l’évaluation des entreprises technologiques, Yohan utilise : – les modèles d’actualisation des flux (DCF), – le modèle de croissance de Gordon, – des approches comparatives sectorielles. Son cadre théorique explique pourquoi ces modèles sont adaptés.
5.2. Modèles souvent utilisés en finance
Voici les principaux modèles mobilisés dans les mémoires financiers :
| Modèle | Utilité |
|---|---|
| CAPM | Mesurer le risque systématique (bêta) et déterminer le rendement attendu |
| Fama-French | Étudier la performance ajustée du risque via plusieurs facteurs |
| Modèles GARCH | Analyser la volatilité conditionnelle et les séries temporelles |
| VAR | Évaluer les relations dynamiques entre variables macroéconomiques |
| Modèles comptables | Évaluer les performances des entreprises via les ratios financiers |
Pour analyser la volatilité du Bitcoin, Élodie compare un modèle GARCH(1,1) et un EGARCH. Elle constate que l’EGARCH capture mieux les asymétries liées aux chocs de marché.
Modèles à télécharger (inclus dans cet article)
- 📄 Modèle de problématique en finance.
- 📄 Modèle de revue de littérature structurée.
- 📄 Modèle de cadre théorique (CAPM, Markowitz, Fama-French, GARCH).
- 📄 Modèle d’analyse empirique (régression, séries temporelles, panel).
- 📄 Modèle de conclusion et de recommandations académiques.
6. Élaborer une Méthodologie Rigoureuse pour son Mémoire de Finance
La méthodologie est le pilier scientifique de votre mémoire. Elle décrit précisément comment vous allez répondre à votre problématique et tester vos hypothèses. Une méthodologie claire garantit la crédibilité de votre travail de recherche.
6.1. Les étapes de la méthodologie
Une méthodologie rigoureuse comprend plusieurs étapes clés :
- définition des variables ;
- élaboration du modèle ;
- choix de l’échantillon ;
- collecte des données ;
- nettoyage des données ;
- tests statistiques ;
- analyse des résultats.
En étudiant l’impact des taux d’intérêt sur les obligations, Lucas définit : Variable dépendante : rendement obligataire. Variables indépendantes : taux directeur, inflation attendue, spread de crédit. Il applique ensuite un modèle de régression multiple.
6.2. Choisir les données
Les données doivent être fiables, vérifiables et adaptées à votre problématique.
| Type de données | Exemples |
|---|---|
| Données de marché | Prix des actions, indices, taux, obligations (Yahoo Finance, Bloomberg) |
| Données macroéconomiques | Croissance, inflation, chômage (Banque mondiale, OCDE, FMI) |
| Données comptables | Bilan, compte de résultat, cash-flow |
| Données qualitatives | Entretiens, questionnaires (finance comportementale) |
Pour analyser la stabilité financière des banques, Khalil utilise les rapports annuels, les ratios Bâle III (Tier 1, LCR, NSFR) et les données boursières sur 10 ans.
Check-list mémoire finance
- Problématique clairement formulée, ciblée et mesurable.
- Hypothèses explicites, cohérentes avec la problématique et testables empiriquement.
- Revue de littérature structurée, incluant les principaux modèles (CAPM, Markowitz, Fama-French, GARCH, Black-Scholes, efficience des marchés).
- Données fiables, documentées (sources précisées) et correctement nettoyées.
- Méthodologie explicitée : choix des modèles, des variables et des tests statistiques.
- Résultats présentés de façon lisible (tableaux, graphiques) avec indicateurs statistiques clés.
- Interprétation reliée aux théories mobilisées dans le cadre théorique.
- Discussion intégrant limites, biais potentiels et pistes de recherche futures.
- Conclusion structurée : rappel de la problématique, réponses apportées, apports et limites.
- Bibliographie et annexes conformes aux normes de l’établissement.
6.3. Choisir les outils d’analyse
Les outils analytiques dépendent du type de données et du modèle choisi. Les plus utilisés en finance sont :
- Excel : analyses simples, calculs de ratios ;
- R : modèles statistiques avancés ;
- Python : séries temporelles, machine learning ;
- EViews : tests économétriques ;
- Stata : régressions, bases volumineuses.
Pour prédire les faillites d’entreprises, Aurore utilise Python avec un modèle de régression logistique, puis compare la précision du modèle avec un algorithme Random Forest.
7. Collecte, Traitement et Nettoyage des Données Financières
La qualité de votre mémoire dépend directement de la qualité de vos données. Le traitement et le nettoyage des bases financières sont indispensables pour éviter les biais, les erreurs et les interprétations erronées.
7.1. Nettoyage des données
Le nettoyage consiste à :
- identifier les valeurs manquantes ;
- éliminer les anomalies ;
- corriger les dates incohérentes ;
- normaliser les formats (dates, décimales, devises).
Dans son étude sur les secteurs cycliques, Bastien découvre des valeurs aberrantes dans les données de volatilité pendant la crise du Covid. Il applique un filtrage winsorisé à 1 % pour limiter leur impact.
7.2. Préparation des séries temporelles
Les séries temporelles nécessitent un traitement particulier, notamment en finance.
| Étape | Pourquoi ? |
|---|---|
| Stationnarité | Indispensable pour les modèles VAR et GARCH |
| Logarithmisation | Stabilise la variance |
| Différenciation | Élimine les tendances |
| Tests de racine unitaire | Vérifier la validité du modèle |
Pour analyser les rendements quotidiens du CAC 40, Sonia applique un test ADF et découvre que les prix ne sont pas stationnaires. Elle utilise alors les rendements logarithmiques.
8. Analyser les Résultats Empiriques dans un Mémoire de Finance
La section d’analyse empirique est souvent la plus dense d’un mémoire de recherche en finance. Elle regroupe les tests, les modèles, les résultats et leur interprétation. Votre rôle est de montrer que votre démarche est logique, scientifique et cohérente avec votre problématique.
8.1. Présenter clairement les résultats
Les résultats doivent être présentés de manière lisible : tableaux, graphiques, comparaisons, statistiques descriptives, coefficients de régression. L’objectif est que le lecteur comprenne immédiatement les tendances, les corrélations ou les anomalies.
| Élément | Pourquoi ? |
|---|---|
| Statistiques descriptives | Comprendre la structure et la distribution des données |
| Coefficients de modèles | Mesurer l’impact des variables indépendantes |
| p-values, R², tests | Vérifier la validité statistique du modèle |
| Graphiques et comparaisons | Visualiser les relations entre variables |
Pour son mémoire sur la performance ESG, Lina obtient un R² de 0,68 dans son modèle multi-factoriels. Elle illustre chaque résultat avec un graphique comparant les portefeuilles ESG vs non-ESG pour renforcer la lisibilité de son analyse.
8.2. Interpréter les résultats
Interpréter ne signifie pas répéter les chiffres. Il s’agit d’expliquer ce qu’ils signifient sur le plan financier, scientifique et théorique. Reliez vos résultats aux concepts étudiés dans votre revue de littérature.
Vous pouvez organiser l’interprétation en trois temps :
- Observation brute : valeur du coefficient, signe, robustesse ;
- Interprétation théorique : cohérence ou contradiction avec les modèles existants ;
- Analyse économique : impact réel, implications managériales ou stratégiques.
Alban découvre que le bêta de son portefeuille est supérieur à 1,3. Il explique : 1) observation : le portefeuille est plus risqué que le marché ; 2) théorie : résultat cohérent avec le CAPM ; 3) économie : les investisseurs doivent exiger une prime de risque plus élevée.
8.3. Exemples d’analyses empiriques fréquentes
- Régression linéaire (rentabilité / variables explicatives)
- Modèles GARCH (volatilité des rendements)
- Analyse en panel (portefeuilles, banques, entreprises)
- Tests de causalité (Granger)
- Corrélations macro-financières (taux, inflation, croissance)
Pour étudier la volatilité des matières premières, Sarah utilise un GARCH(1,1). Elle observe que la volatilité réagit davantage aux chocs négatifs qu’aux chocs positifs.
9. Rédiger la Discussion : Comparaison, Limites et Perspectives
La discussion est l’une des sections les plus stratégiques d’un travail académique. Elle permet de démontrer votre capacité critique et d’expertise en finance.
9.1. Comparer vos résultats avec la littérature
Commencez par rappeler vos résultats principaux, puis comparez-les aux travaux précédents. Repérez les convergences et les divergences.
En étudiant la diversification internationale, Thomas constate une corrélation plus forte que prévu entre les marchés. Il explique que ses résultats sont cohérents avec les recherches post-2008, mais contradictoires avec Markowitz.
9.2. Identifier les limites du travail
Aucun mémoire n’est parfait. Mentionner les limites permet de montrer votre maturité scientifique.
| Type de limite | Exemples |
|---|---|
| Limites méthodologiques | Échantillon restreint, données manquantes, modèles simplifiés |
| Limites théoriques | Hypothèses irréalistes, biais d’estimation |
| Limites temporelles | Période trop courte, effet Covid |
| Limites pratiques | Accès limité aux bases de données professionnelles |
Étudiant sur les fintechs, Mehdi mentionne qu’il n’a pas pu analyser les données privées des néobanques. Cela limite la portée de ses conclusions, mais renforce la transparence de son travail.
9.3. Proposer des perspectives de recherche
Les perspectives ouvrent la porte à des approfondissements futurs : élargissement de l’échantillon, ajout d’un modèle, comparaison internationale, inclusion de nouvelles variables.
Pour étudier la performance ESG, Laura recommande d’intégrer des mesures alternatives de risque (VaR, ES) et de comparer sur une période plus longue incluant des crises financières.
10. Comment rédiger une conclusion de mémoire en finance : structure et exemple
La conclusion clôt votre mémoire de façon claire et synthétique. Elle résume les résultats, confirme ou infirme vos hypothèses, met en lumière les apports scientifiques et les limites.
10.1. Structure idéale de la conclusion d’un mémoire en finance
- rappel de la problématique ;
- rappel des hypothèses ;
- synthèse des résultats ;
- limites ;
- recommandations ;
- perspectives futures.
Mémoire : « Impact de la politique monétaire sur les actions bancaires ». Conclusion : – Hypothèse confirmée : le resserrement monétaire pèse sur les valorisations ; – Limites : période limitée à 8 ans ; – Perspectives : intégrer un intervalle incluant la crise de 2008.
11. Recommandations pour Améliorer la Rédaction Universitaire
Une bonne rédaction est claire, simple et fluide. Pour un mémoire universitaire, la lisibilité est primordiale : phrases courtes, transitions logiques, paragraphes aérés.
11.1. Conseils de style pour la rédaction d’un mémoire en finance
- utilisez des phrases courtes ;
- évitez la voix passive excessive ;
- ajoutez des connecteurs logiques (donc, ainsi, cependant, en revanche) ;
- évitez les répétitions ;
- utilisez un vocabulaire académique précis.
Pour expliquer la relation taux d’intérêt / inflation, Hugo reformule des phrases trop longues et ajoute des connecteurs pour fluidifier : « Ainsi, lorsque l’inflation augmente, les banques centrales ajustent leurs taux. »
11.2. Vérifications finales avant dépôt
- orthographe et grammaire ;
- cohérence des tableaux et figures ;
- uniformité des styles (titres, polices, marges) ;
- références complètes ;
- annexes correctement numérotées.
Lors de sa relecture, Camille constate que ses tableaux n’ont pas les mêmes titres. Elle harmonise tout pour un rendu professionnel.
12. Utiliser des Outils pour Améliorer son Mémoire de Finance
De nombreux outils peuvent faciliter la rédaction universitaire, l’analyse des données et la présentation des résultats.
| Outil | Utilisation |
|---|---|
| Grammarly / Scribens | Correction de style et syntaxe |
| LaTeX / Word | Rédaction structurée |
| Excel | Calculs financiers simples |
| R / Python | Modèles statistiques, séries temporelles |
| Power BI / Tableau | Visualisation de données |
Pour visualiser la dynamique d’un portefeuille, Idriss utilise Tableau Software pour créer des graphiques interactifs simplifiant la compréhension des performances.
13. Faire Relire son Mémoire par des Experts
La relecture professionnelle améliore considérablement la qualité de votre rédaction académique. Un expert identifie les incohérences, les erreurs méthodologiques, les oublis théoriques et les problèmes de structure.
- cohérence logique ;
- validation des hypothèses ;
- clarté des analyses ;
- alignement revue / cadre théorique ;
- qualité des arguments.
Avant dépôt, Yassine fait relire son mémoire sur la volatilité des cryptos par un expert. Celui-ci lui conseille d’ajouter un test EGARCH pour améliorer la profondeur de son analyse.
14. Conclusion générale du mémoire en finance
La rédaction d’un mémoire en finance demande une combinaison exigeante de rigueur scientifique, d’analyse empirique, de méthodologie claire et de rédaction universitaire soignée. Grâce à cette méthodologie complète, vous pouvez construire un travail structuré, pertinent, lisible et aligné avec les standards académiques des meilleures écoles et universités.
Travaillez chaque section séparément, mais relisez toujours votre mémoire dans son ensemble pour vérifier la cohérence globale entre problématique, hypothèses, méthodologie, résultats et conclusion.
En suivant ces étapes, vous pourrez structurer votre mémoire de manière sereine et cohérente.
Dans son mémoire sur l’impact des taux d’intérêt sur les obligations d’État, Maxime conclut que ses hypothèses ont été validées. Il résume ainsi : – Hypothèse confirmée : la hausse des taux réduit la valorisation des obligations à long terme ; – Limites : période d’analyse limitée à 5 ans ; – Perspectives : élargir l’échantillon pour inclure d’autres régions économiques.
Sources scientifiques et ressources académiques
- OpenEdition — Ressources en sciences humaines et sociales
- Université de Montréal — Guide de rédaction universitaire et citation
- INSEE — Données statistiques et publications économiques
- Cairn.info — Revues scientifiques francophones (gestion, finance, économie)
- HAL / CNRS — Archives ouvertes de publications scientifiques
FAQ – Mémoire en finance : questions fréquentes
Le plan classique comprend : introduction, revue de littérature, cadre théorique, méthodologie, analyse empirique, discussion et conclusion. Cette structure est recommandée dans la plupart des universités.
Selon les écoles, un mémoire varie généralement entre 40 et 80 pages (hors annexes). L’essentiel est de respecter les normes de ton établissement.
Une problématique doit être claire, mesurable, liée à un enjeu financier réel et vérifiable empiriquement. Elle doit orienter toute ta méthodologie.
Les modèles les plus courants sont : CAPM, Fama-French, GARCH, VAR, modèles comptables ou multi-factoriels. Le choix dépend toujours du sujet et des données.
Utilise des tableaux lisibles, des graphiques, des statistiques descriptives, les coefficients de régression et des tests de validité (p-value, R²…).
Oui, sauf indication contraire. La finance repose sur des données de marché, macroéconomiques ou comptables. Les mémoires purement théoriques sont très rares.
