v2.11.0 (6131)

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

A la fin du cours, l'étudiant/e sera capable d'interpréter les résultats empiriques fondés sur des méthodes économétriques. Il/elle sera reconnaitre et comprendre les hypothèses sous-tendant les interprétation de tels résultats. Il/elle sera capable de mettre en oeuvre des spécifications économétriques simples sur données individuelles à partir du logiciel R.

40.5 heures en présentiel

effectifs minimal / maximal:

/64

Diplôme(s) concerné(s)

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

      Méthodes pédagogiques

      Cours Magistral, Exercices appliqués, Programmation sous R
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