Descriptif
This course will concentrate on the study of regression analysis using the linear model, starting from the univariate case, extending the presentation to the multivariate case. After a general presentation of the potential uses of econometrics, in particular for the evaluation of public policies, we study in turn:
The Simple Regression Model
Multiple Regression Analysis with Estimation, Inference, OLS asymptotics, with Binary variables
Statistical Inference
Functional Form and Specification
Heteroskedasticity
Panel Data Methods
Endogeneity, Instrumental Variables Estimation
Treatment Effects
Simultaneous Equations
Each Lecture will be followed by a set of applications using a statistical software and real data sets.
This course relies on Wooldridge Introductory Econometrics, A Modern Approach.
Course taught in English
Diplôme(s) concerné(s)
- Echanges PEI
- M1 Economie
- Diplôme d'ingénieur de l'Ecole polytechnique
- Economics, Data Analytics and Corporate Finance
- Smart Cities and Urban Policy
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur de l'Ecole polytechnique
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Smart Cities and Urban Policy
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M1 Economie
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 6 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Echanges PEI
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Economics, Data Analytics and Corporate Finance
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.