Learning outcomes

Compréhension et utilisation des concepts et outils essentiels aux traitements et analyse de données empiriques via des méthodes quantitatives.

Goals

Ce cours est dédié aux méthodes quantitatives. Il a pour objet l'étude des liens entre variables au moyen des outils de la régression (linéaire). L’objectif est de comprendre les principes généraux de la discipline et ses méhodes, et d’en maîtriser à la fois les écritures formelles et les applications sur données réelles. 

 

Content

Plan du cours (sujet à changements en fonction du temps disponible)

  1. Introduction et motivations
  2. Le modèle de régression linéaire simple
  3. Le modèle de régression linéaire multiple
  4. Principales entorses aux hypothèses de bonne pratique des MCO
  5. Introduction aux modèles de choix discrets
  6. Introduction aux séries temporelles et aux modèles de prévision 

Teaching methods

Le cours prend la forme d'un exposé oral ex-cathedra illustré d'exemples et de petits exercices d'application sous R. 

Il est complété se séances d'exercices théoriques et pratiques sous R. 

 

Assessment method

L'évaluation se fait par un examen écrit comptant pour 70% de la note finale.  Celui-ci repose sur la résolution de questions et d’exercices ayant trait à la fois au cours et aux exercices théoriques et pratiques de façon intégrée.

Un travail sur R, à réaliser en petit groupe, sera à rendre à la fin du semestre et comptera pour 30% de la note finale. 

 

 

Sources, references and any support material

Brooks, C. (2019), Introductory Econometrics for Finance, Cambridge Univ. Press, 4th Ed.

Crépon, B. et N. Jacquemet (2018), Econométrie : Méthodes et applications, De Boeck, 2ème Ed.

Heij, C., de Boer, P., Franses, P.H., Kloek, T., and H. K. van Dijk (2004), Economic Methods with Applications in Business and Economics, Oxford Univ. Press.

 

Language of instruction