Acquis d'apprentissage

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

Objectifs

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. 

 

Contenu

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 
  7. Du traitement des données de grande dimension et du rapprochement entre apprentissage statistique et économétrie

Méthodes d'enseignement

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. 

 

Méthode d'évaluation

L'évaluation se fait par un examen écrit ainsi qu'un ou plusieurs tests en salle machine comptant entre 20 et 40% de la note finale. La pondération sera confirmée en début de semestre.

 

 

Sources, références et supports éventuels

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.

 

Langue d'enseignement

Français
Formation Programme d’études Bloc Crédits Obligatoire
Bachelier en ingénieur de gestion Standard 0 5
Bachelier en ingénieur de gestion Standard 3 5