Descriptif
ECO564: Course objectives
This course is designed to complement a cursus on energy with a toolbox of economic theoretical frameworks and pratical cases relevent to better understand
the economic dimensions of decision making processes in the energy sectors.
More precisely, at the end of the course, each student should :
• know sound basis from selected theoretical frameworks such as microeconomics, institutional or behavioural economics, either as a reminder or
as an introduction for further investigations depending on the student
background,
• know ordres of magnitudes of key economic facts, statistics and results
from public studies to be able to challenge assumptions or results from
a new study, e.g. a public report, an academic study or a form of business
plan,
• be able to apply and understand the limits of pratical economic tools
used in decision processes, e.g. quantitative indicators used to guide investment decision, concentration indicators used in competition law enforcement or multi-criteria approaches,
• be able to address case-studies inspired from real cases with an economic
perspective,
• have performed trading and operation of a utility portfolio on a power
market simulator designed for teaching application.
Diplôme(s) concerné(s)
- Echanges PEI
- M1 Physique - Voie Irène Joliot Curie - X
- Economics for Smart Cities and Climate Policy
- Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
- M2 Data AI - Data and Artificial Intelligence
- M1 - Physics
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme Economics for Smart Cities and Climate 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 Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M2 Data AI - Data and Artificial Intelligence
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M1 - Physics
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M1 Physique - Voie Irène Joliot Curie - X
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Echanges PEI
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS