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Le cours présente les principaux outils de l’économétrie, en partant d’un niveau introductif et en incluant les fondements mathématiques nécessaires à leur compréhension. Les méthodes sont illustrées par des applications à des problèmes en économie et en gestion, afin de relier la théorie à des cas concrets.

Un aspect essentiel du cours est l’apprentissage de la modélisation économétrique : l’objectif est de comprendre comment passer d’une relation théorique et générale entre variables économiques à la formulation et à l’estimation d’une forme spécifique de cette relation dans un contexte empirique donné. Le cours comprend également une initiation à l’utilisation de logiciels économétriques permettant de mettre en pratique les méthodes étudiées.

Aperçu du contenu du cours (tous les thèmes ne seront pas nécessairement couverts)


  • Concepts de calcul vectoriel et matriciel

  • Covariance et régression : introduction à la régression linéaire

  • Inférence : introduction à l’inférence dans la régression linéaire

  • Multicolinéarité : théorème de Frisch-Waugh-Lovell et facteur d’inflation de variance

  • Hypothèses du modèle de régression : théorème de Gauss-Markov, forme fonctionnelle et spécification

  • Endogénéité : variables instrumentales et doubles moindres carrés (2SLS)

  • Hétéroscédasticité : correction de l’inférence et moindres carrés pondérés (MCP/WLS)

  • Corrélation sérielle : correction de l’inférence et méthode de Cochrane-Orcutt

  • Maximum de vraisemblance : tests LM, LR et Wald

  • Variable dépendante binaire : modèles Logit et Probit

  • Censure et sélection : modèles Tobit et Heckman

  • Séries temporelles : stationnarité et cointégration

  • Données de panel : effets fixes et effets aléatoires


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