Descriptif
In this course we introduce the linear regression model. We cover models for cross-sectional and panel data and we discuss methods to evaluate causal effects of policies, including instrumental variables, local average treatment effects (LATE), regression discontinuity designs (RDD), and difference in differences estimators.
Outline:
- Introduction to econometrics
- Simple Regression Analysis
- Multiple Regression Analysis
- Heteroskedasticity
- Instrumental Variables
- Local Average Treatment Effects
- Regression Discontinuity Designs
- Difference-in-Differences
- Fixed Effects Estimation
Literature:
Angrist and Pischke: (2009): Mostly Harmless Econometrics, Princeton University Press.
Wooldridge (2013): Introductory Econometrics: A Modern Approach, 5th Edition, South-Western College Publishing
Diplôme(s) concerné(s)
- Echanges PEI
- Economics, Data Analytics and Corporate Finance
- Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
- Economics for Smart Cities and Climate Policy
- Non Diplomant
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme Echanges PEI
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
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 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 Non Diplomant
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.