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Econométrie

8 janvier 2017 - Cours

Économétrie Lille 

– Cours – Les modèles à une équation et une inconnue, les hypothèses de la méthode des moindres carrés ordinaires et la thérapie des non respect de ses hypothèses.  Les choix de spécification, mesure de l’intensité de la relation, coefficient de détermination, pseudo-R², rappels sur les estimateurs, estimateurs sans biais, tests unilatéraux et bilatéral, couverture de répartition du risque, test de Student et de Fisher, intervalles de confiance, erreur de prévision, distribution empirique d’une variable, graphique de Henri, parcours temporelle du résidu, test de Durbin et Watson.

cours partie 1
cours partie 2
cours partie 3
cours partie 4

– Travaux dirigés –

guide sas
tables statistiques 1
tables statistiques 2

sujet td partie 1
sujet td partie 2
sujet td partie 3

td partie 1
td partie 2
td partie 3
td partie 4
td partie 5

– Compléments –

exam


Économétrie Nantes (master 1)

– Cours – 

fiches revision

Chapitre 1 : modèles à une équation et une variable – Variables endogènes et exogènes, la bande des quatre, estimation des coefficients avec la méthode des moindres carrés ordinaire, mesure de la qualité de l’ajustement, coefficient de détermination, coefficient de corrélation, les hypothèses de la MMCO, estimateurs sans biais, absence d’auto-corrélation, homoscédasticité du résidu, test de Student, étude de la qualité du modèle estimé, tests unilatéraux et bilatéral, test de Fisher, interval de confiance, les sources de l’erreur de prévision.

Chapitre 2 : relation non linéaire et variables indicatrices – Estimation d’une relation non linéaire, équation log linéaire, choix des modèles, équation log-log, modèle avec variables indicatrices.

Chapitres 1 et 2

Chapitre 3 : Inférences statistiques – Test de significativité des coefficients, fixation du niveau de signification, règle de décision, intervalle de confiance, tests de signification globale du modèle, test de Ramsey, prévision, intervalle de prévision.

Chapitre 3

Chapitre 4 : Modèles multiples – Équation polynomiale, interaction des variables, normalité des résidus.

Chapitre 4

Chapitre 5 : Utilisation des variables indicatrices – Modèles, tests d’hétéroscédasticité, test de Breush-Pagan.

Chapitre 6 : Hétéroscédasticité – Problème, test de White, test de Goldfeld-Quandt, méthode des moindres carrés généralisés, cas pratique.

Chapitres 5 et 6

Chapitre 7 : Régression avec séries temporelles et variables stationnaires – Effets retardés, auto corrélation, test de Durbin et Watson, exemple avec la courbe de Phillips, loi d’Okun.

Chapitre 7

– Compléments –

exam
td


Master 1, semestre 2 

plan
complément ARMA

complément tests bilatéraux
complément variable dummy
examen
complément logit probit
cours logit probit
td1


Économétrie des données temporelles (master 2) 

– Cours –

Chapitre 1 : Estimation par MCO et régression fallacieuses – Rappels de statistiques descriptives (moyenne, variance, écart-type, covariance, coefficient de variation, coefficient de corrélation linéaire), test de Skewness, coefficient de Kurtosis, estimation par MCO, hypothèses sur l’erreur (absence d’auto corrélation, série homoscédastique, normalité des erreurs), tests d’auto corrélation, les modèles dynamiques, régressions fallacieuses.

chapitre 1

Chapitre 2 : Processus non stationnaires et tests de racines unitaires – Comparaison des processus TS et DS, stationnarité faible, à l’ordre j, au sens strict, les processus MS (mean stationary), comparaison des processus (méthode Box et Jenkins) , les tests de non stationnarité (Dickey et Fuller), tests de racine unitaire efficients, test de Elliot, Rothenberg et Stock.

chapitre 2

Chapitre 3 : Les modèles multivariés VAR – Estimation des paramètres d’un VAR(p), détermination du nombre de retard, prévision, causalité au sens de Granger, exogénéité, analyse de réponse impulsionnelle, théorème de Wald.

chapitre 3

Chapitre 4 : La cointégration et modèle à correction d’erreur – Concept de la cointégration. Le modèle ARMA.

chapitre 4
modèle ARMA

– Compléments –

applications
Tests de normalité – techniques empiriques et tests statistiques

Econométrie des séries temporelles
Contrôler la normalité du test khi2
Analyse des séries temporelles
Econométrie des données temporelle – Etienne et Jérémy


Économétrie des données de panel (master 2) 

– Cours –

Chapitre 1 : Présentation des données de panel – Données en coupe, série temporelle, données de panel, sources statistiques, les avantages des données de panel, analyse de la covariance.

chapitre 1

Chapitre 2 : Le modèle à erreurs composées – Effet individuel, effet temporel, pur résidu, spécification, modèle à erreurs composé, les estimateurs disponibles, opérateur between et within, estimateurs sans biais, les tests de spécifications, test de Hausman.

chapitre 2 partie 1
chapitre 2 partie 2

Chapitre 3 : extensions – Les modèles de choix discret, variables dépendantes non continues, choix binaire, modèle lattent avec variable dépendante, estimateur blue.

chapitre 3

– Compléments –

td énoncé
td correction