v2.11.0 (5518)

Cours scientifiques - ECO530 : Refresher in Econometrics

Domaine > Economie.

Descriptif

Dans ce cours, nous passons en revue quelques notions de base sur les statistiques et les probabilités, faisons une introduction à l'économétrie et étudions le codage R. Des exercices sont proposés pour les résoudre pendant le cours.

Objectifs pédagogiques

L'objectif de ce cours est de permettre aux étudiants de suivre des cours réguliers d'économie et d'économétrie pendant l'année.

12 heures en présentiel (3 blocs ou créneaux)

12 heures de travail personnel estimé pour l’étudiant.

effectifs minimal / maximal:

/50

Diplôme(s) concerné(s)

Parcours de rattachement

Pour les étudiants du diplôme MScT-Economics for Smart Cities and Climate Policy

Pas de pré-requis.

Pour les étudiants du diplôme MScT-Economics, Data Analytics and Corporate Finance

Pas de pré-requis.

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme MScT-Economics for Smart Cities and Climate Policy

Vos modalités d'acquisition :

Exercices en statistique, économétrie et codage R pendant le cours. Pas d'examen final.

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
    L'UE est acquise si note finale transposée >= C

      Pour les étudiants du diplôme MScT-Economics, Data Analytics and Corporate Finance

      Vos modalités d'acquisition :

      Exercices en statistique, économétrie et codage R pendant le cours. Pas d'examen final..

      Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
        L'UE est acquise si note finale transposée >= C

          Programme détaillé

          1. Notions de base sur les statistiques et les probabilités (4h)

          • Dérivées et intégrales (révision)
          • Quelques notions de base sur la corrélation et la causalité
          • Statistiques inférentielles (population et échantillon, loi faible des grands nombres, théorème de la limite centrale)
          • Statistiques descriptives (mesures de la tendance centrale, mesures de variation, centiles, etc.)
          • Expérience, probabilités conditionnelles, variables aléatoires, fonctions de densité de probabilité pour variables aléatoires continues et discrètes, caractéristiques des distributions de probabilité
          • Introduction à l'estimation
          • Exercices

          2. Introduction à l'économétrie (4h)

          • Qu'est-ce qu'un modèle économétrique ? variables, paramètres
          • Modèles linéaires et hypothèses de base
          • Exercices

          3. Codage R (4h)

          • Installer R et Rstudio
          • Environnement R
          • Codage R (fonctions, vecteurs, dataframes)
          • Importation et exportation de données
          • Gestion de données
          • Analyse des données
          • Graphiques
          • Exercices

          Mots clés

          Econométrie, statistiques

          Méthodes pédagogiques

          Exercices en statistiques et en économétrie, R (codage)
          Veuillez patienter