Acquis d'apprentissage

Amener l'étudiant à maîtriser les techniques qui lui permettront de traiter des données empiriques. Un effort particulier est donné pour faire comprendre les concepts théoriques via des illustrations numériques et non seulement des démonstrations formelles.

Contenu

  1. Covariance et régression - Introduction à la régression linéaire
  2. Inférence - Introduction à l'inférence en régression linéaire
  3. Multicolinéarité - Théorème FWL et VIF
  4. Hypothèses du modèle de régression - Théorème de Gauss-Markov, Forme fonctionnelle et spécification
  5. Endogénéité - Variables instrumentales et 2SLS
  6. Hétéroscédasticité - Correction de l'inférence et moindres carrés pondérés (wls)
  7. Corrélation sérielle - Correction de l'inférence et méthode de Cochrane-Orcutt
  8. Maximum de vraisemblance - Tests LM, LR et Wald
  9. Variable dépendante binaire - Logit et Probit
  10. Censure et sélection - Tobit et Heckman
  11. Séries chronologiques - Stationnarité et cointégration
  12. Données de Panel - Effets fixes et effets aléatoires

Méthodes d'enseignement

Cours théoriques en auditoire, accompagné de travaux pratiques sur ordinateur.

Méthode d'évaluation

La note finale de l’Unité d’Enseignement se compose de trois éléments :




  • Un examen écrit comprenant une partie théorique et une partie pratique, pondérées de manière égale. Lors de l’examen, chaque étudiant est autorisé à utiliser une page A4 (recto) manuscrite, contenant les informations de son choix. Cet examen représente 60 % de la note finale.




  • Trois évaluations continues sous forme de QRM, réalisées en présentiel pendant les séances de TP. Les dates de ces évaluations sont indiquées dans l’agenda du cours sur WebCampus. Leur contribution totale dans la note finale est de 15 % (5% chacune).




  • Un travail de groupe écrit défendu oralement en groupe (avec possibilité d’évaluation individuelle). Ce travail, incluant la défense, compte pour 25 % de la note finale.

Sources, références et supports éventuels

Ouvrage de référence: Dougherty, Christopher, 2011. "Introduction to Econometrics,", Oxford University Press, edition 4.

Les slides utilisées au cours sont fortement basés sur les slides qui accompagnent cet ouvrage, traduits en français.

Langue d'enseignement

Français