v2.11.0 (5648)

Programme d'approfondissement - ECO_51652_EP : Econométrie Avancée 1

Domaine > Economie.

Descriptif

Econométrie Linéaire Avancée

Dans ce cours, nous présentons le modèle de régression linéaire et ses bases téhoriques. Nous présentons et discutons les méthodes d'estimation de ces modèles, c'est-à-dire de définir les paramètres d'intérêt, d'estimer et de tester leurs significations statistiques, selon différentes séries d'hypothèses (homoscédasticité ou hétéroscédasticité, exogénéité ou endogénéité), de spécifications (régression simple ou multiple) ou de types de données (transversales, données du panel, chronologiques).

 

Bibliographie :

  • Angrist and Pischke: (2009): Mostly Harmless Econometrics, Princeton University Press.
  • Wooldridge (2013): Introductory Econometrics: A Modern Approach, 5th Edition, South-Western College Publishing

Objectifs pédagogiques

At the end of the course, the student will be able to interpret the empirical results based on econometric methods. He/she will acknowledge and understand the assumptions that underline the interpretation of such results. He/she will be able to run simple linear econometric specifications using Stata on individual data.

40.5 heures en présentiel

effectifs minimal / maximal:

/64

Diplôme(s) concerné(s)

Parcours de rattachement

Pour les étudiants du diplôme M1 MiE - Master en Economie

Probability, Economics

Pour les étudiants du diplôme Programmes d'échange internationaux

Probability, Economics

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme Programmes d'échange internationaux

Vos modalités d'acquisition :

Written open book exam 

Pour les étudiants du diplôme M1 MiE - Master en Economie

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
    L'UE est acquise si Note finale >= 10
    • 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)
      L'UE est acquise si note finale transposée >= C
      • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

      La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

      Programme détaillé

      1. Introduction à l'économétrie
      2. Le modèle de régression simple
      3. Analyse de régression multiple :
        1. Estimation
        2. Inférence
        3. Asymptotique
      4. Information qualitative dans la régression linéaire
      5. Hétéroscédasticité
      6. Données transversales et du panel répétées
      7. Variables instrumentales

      Mots clés

      Economics, Data, Statistics
      Veuillez patienter