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Date : 20/03/2023

Thèse CIFRE en agribusiness – Doctorat en sciences économiques- Groupe Norac-RSB-INRAE

Rennes School of Business
Rennes
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Présentation de l'établissement :

Le groupe NORAC est un groupe familiale français opérant sur le secteur agroalimentaire comptant 5 700 employés, 23 sites de production et 9 filiales avec des implantations dans 9 pays.

Le groupe NORAC est né il y a 30 ans de la rencontre de savoir-faire artisanaux et de technologies innovantes dans le but de créer des produits de qualité. Les marques reflètent cette identité, dont les plus connues sont whaou !, La Boulangère, Daunat.

Établissement d’enseignement supérieur privé, Rennes School of Business est une école internationale de management située en Ille-et-Vilaine, en Bretagne, dont la mission est de préparer, par l’enseignement et la recherche, des managers responsables et innovants à agir efficacement dans un environnement globalisé.

Rennes SB se distingue par un corps professoral unique avec 95 % de professeurs permanents internationaux, représentant 40 nationalités différentes.

Description du poste :

Le groupe NORAC en collaboration avec le laboratoire SMART de l’INRAE et l’INSTITUT AGRO ainsi que le centre de recherche en Agribusiness de RENNS SCHOOL OF BUSINESS vous offrent l’opportunité d’effectuer une thèse de doctorat en entreprise (convention CIFRE – contrat de travail de 3 ans) au cœur de Rennes, ayant pour thème:

Incertitude ou ambiguïté climatique et géopolitique, quelle gestion pour les entreprises de l’agro-alimentaire ?

Les études réalisées porteront principalement sur la mesure et la modélisation des aléas climatique et géopolitique ainsi que sur le développement de stratégies de gestion de ces aléas pour ce groupe de l’agro-alimentaire.

Cette gestion s’effectuera notamment par l’achat ou la vente de produits dérivés de matières premières disponibles sur les marchés financiers (futures, options, dérivés climatiques…).

La thèse s’inscrit dans le cadre d’une distinction des concepts d’ambiguïté (lorsque les probabilités associées à un aléa sont inconnues), d’incertitude fondamentale ou radicale (lorsque à la fois la sévérité, l’exposition de l’entreprise et les probabilités d’occurrence des évènements sont inconnues) et du risque (probabilités, exposition et sévérité sont connues par l’entreprise) en vue d’améliorer la performance des couvertures mises en place par le groupe NORAC sur les marchés financiers.

L’objectif de la thèse est d’investiguer l’emploi de modèles de dépendance dynamique entre matières premières afin d’appréhender la complexité de ces phénomènes et des évènements associés dans le but de limiter leur impact sur de telles entreprises.

Dans un tel contexte, l’objectif premier de cette thèse est de proposer un modèle statistique permettant d’appréhender les phénomènes de concomitance d’évènements extrêmes sur les marchés de matières premières agricoles en intégrant une dynamique stochastique associée à des variables climatiques ou géopolitiques.

Ce projet de thèse vise à combiner la flexibilité des modèles statistiques à des modèles de couverture dynamique des aléas et de l’ambiguïté utilisés en finance.

D’autre part, la richesse des données disponibles sur les marchés financiers et physiques sera exploitée afin de mieux comprendre la dynamique de ces phénomènes de concomitance extrême.

L’application concrète de ce modèle au sein du groupe NORAC permettra de faciliter la prise de décision au niveau de l’entreprise et surtout d’adapter les méthodes de gestion des aléas.

Pour cela, vous aurez pour missions de :

  • Prendre connaissance des éléments de solution disponibles : état de l’art, modèles de dépendance extrême, modèles existant sur les aléas climatique et géopolitique.
  • Définir et estimer plusieurs modèles d’aléas faisant intervenir les données spatio-temporelles relatives à différentes variables explicatives.
  • Réaliser un générateur de scénario basé sur ce nouveau modèle de dépendance dynamique des prix des matières premières.
  • Proposer une mesure du risque extrême permettant de tester les méthodes statistiques développées sur différents scénarios d’intérêt grâce à une plateforme de simulation qu’il faudra développer.
  • Etudier l’implémentation en temps réel de ces modèles de couverture au sein du groupe NORAC.
  • Développer une stratégie de couverture adaptée au groupe NORAC afin de limiter l’impact potentiel de tels phénomènes extrêmes sur ce dernier

Profil recherché / Compétences requises

Qualifications :

Le candidat sélectionné devra avoir une formation initiale en économie, en finance ou en actuariat, des compétences en probabilités et statistiques ainsi qu’en programmation (Matlab, R ou Python de préférence).
Il devra avoir également un bon relationnel, être un bon communicant, et de très bonnes aptitudes pour travailler en autonomie et organiser son travail au quotidien.
Une bonne connaissance de l’anglais est indispensable.

Documents à transmettre

Application Instructions : 

Le.la candidat.e doit envoyer sa candidature (CV, lettre de candidature) par email à henry.gounot@norac.fr

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