[PDF] Econométrie approfondie - TSE





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19 avr. 2018 Ce manuel d'Econométrie qui s'inscrit dans le cadre de nos travaux/recherches sur « l'Econométrie appliquée » que nous nous efforçons.



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Quels sont les outils utilisés par les économistes

Finances & Développement Décembre 2011 39 Quatre étapes La méthodologie de l’économétrie est assez simple La première étape consiste à poser une théorie ou une hypo-



Econométrie approfondie - TSE

Econométrie approfondie Course title - Intitulé du cours Econométrie approfondie Level / Semester - Niveau /semestre M1 / Semestre 1 School - Composante TSE Teacher - Enseignant responsable LAVERGNE_PASCAL Other teacher(s) - Autre(s) enseignant(s) A determiner Lecture Hours - Volume Horaire CM 30 TA Hours - Volume horaire TD 105



[cel-00808105 v1] Introduction à l'Économétrie

Econométrie 1 ± 0DQXHOG¶H[HUFLFHV J Paul Tsasa PLAN SOMMAIRE M O D U L E : 1 T héorie de corrélation 2 H y p o th è se s cla ssiq u e s d e s m o in d re s ca rré s ordinaires : Im p lica tio n s 3 H y p o th è se s cla ssiq u e s d e s M C O : Relâchement C o rre ctio n e t D é p a sse m e n ts 4



10 Introduction à L'économétrie : Le modèle linéaire simple 1

12 Introduction à L'économétrie : Le modèle linéaire simple Proposition 1 Les estimateurs de a et b par la MOC sont données par : a^ = ?n t=1(xt x )(yt y ) ?n t=1 (xt x )2

Quel est le rôle de l’économétrie ?

  • Il s’agit de l’économétrie. L’analyse économique se base sur des représentations théoriques analysant les comportements des acteurs économiques ainsi que les relations économiques. Les hypothèses théoriques sont à la base de l’analyse économique. Comment vérifie-t-on la véracité et le réalisme de ces hypothèses ? C’est le rôle de l’économétrie.

Quels sont les outils de base de l’économétrie ?

  • Les économistes s’appuient souvent sur l’économétrie pour prédire les tendances futures, ce qui, dans un sens très large, est l’application de l’analyse statistique aux données économiques. L’un des outils de base de cette discipline est le modèle économétrique.

Quels sont les avantages de l’économétrie ?

  • Un domaine de haut niveau en science de gestion et en mathématique statistique de données économiques, l’économétrie s’avère un outil d’analyse quantitative crucial pour expliquer l’ampleur des relations récurrentes entre les phénomènes économiques.

Qui a inventé l’économétrie ?

  • L’économétrie est apparue pour la première fois dans les années 1930 sous l’impulsion de l’économiste norvégien Ragnar Frisch. Frisch a été le premier à apporter des éléments d’analyse statistique à l’étude économique, et croyait qu’ils pourraient aider à donner un plus grand degré de confiance aux prévisions économiques.

Econométrie approfondie

Course title - Intitulé du cours Econométrie approfondie Level / Semester - Niveau /semestre M1 / Semestre 1

School - Composante TSE

Teacher - Enseignant responsable LAVERGNE_PASCAL

Other teacher(s) - Autre(s) enseignant(s) A determiner

Lecture Hours - Volume Horaire CM 30

TA Hours - Volume horaire TD 10,5

TP Hours - Volume horaire TP 10,5

Course Language - Langue du cours Français

TA and/or TP Language - Langue des TD et/ou

TP

Anglais

Lecturers:

Pascal Lavergne, MF 210, pascal.lavergne@ut-capitole.fr, office hours by appointment

Teaching Assistants: A déterminer

Courses Objectiǀes - Objectifs du cours :

This is an intermediate econometrics course, which builds on the introductory econometrics course (L3) and is a prerequisite for applied econometrics and program evaluation courses (M1), as well as the econometrics courses in later years. We will study the main econometric methods used in applied economics. The methods are further studied and illustrated with economic applications in tutorials and hands-on applied exercises in the lab with R.The course reviews Ordinary (OLS) and Generalized Least Squares (GLS), and studies Instrumental Variables (IV) Methods, Nonlinear Least Squares (NLS), Maximum Likelihood Estimation (MLE) and Generalized Method of Moments (GMM), focusing on their proper use and asymptotic properties.At the end of the course, students should be able to use the

suitable methods depending on the context, should know their main properties and be able to

establish them, and should know how to interpret the results in practice.

Prerequisites - Pré requis :

Prerequisites are Inferential Statistics (L2) and Introductory Econometrics (L3). Here are the main concepts students should be familiar with:

Probability: random variables and vectors, probability distribution (joint, marginal, conditional) and

density, quantiles, moments (expectation, variance, standard deviation,...), conditional expectation and variance, normal vectors and related distributions (Chi-square, Student, Fisher).Those concepts are presented in Greene (2011), Appendix B. of Convergence (weak, quadratic mean, in law), estimator, unbiasedness, efficiency, law of large numbers, central limit theorem, confidence interval, hypothesis testing.Those concepts are presented in Greene (2011), Appendix C.

Econometrics: Simple and multiple linear regressions, least squares (estimation, finite sample

properties), confidence intervals, tests, interpretation of parameter estimates (continuous and

discrete explanatory variables, models with the dependent and/or explanatory variables in log),

heteroskedasticity.Those concepts are covered in Stock, Watson (2014), chapters 4 to 7 or Wooldridge (2015), chapters 1 to 8. Practical information about the sessions - Modalités pratiques de gestion du cours :

Attendance to lectures and tutorial/lab sessions is essential and participation during class is strongly

encouraged. Lecture notes and problem sets will be available on the course webpage on Moodle.

Students have to read the lecture notes and work on the problem sets before attending the

corresponding lecture/tutorial/lab session. Students are expected to check the course webpage

regularly for updates and information.Usage of laptops and tablets during classes is allowed, provided

they are used for the class only.

Grading system - ModalitĠs dĠǀaluation :

Grading policy:- Homeworks: 20%- Midterm: 30%- Final exam: 50%. The homeworks are done in pairs. We will not tolerate exact copies or late submissions. Bibliography/references - Bibliographie/références : Detailed lecture notes will be given all along the class.The following references may be useful to complement the content of the lecture notes: Greene, W., 2011, ͞Econometric Analysis", 7th edition, Pearson Education. Ruud, P., 2000, ͞An Introduction to Classical Econometric Theory", Odžford Uniǀersity Press. Stock, J., Watson, M., 2014, ͞Introduction to Econometrics", 3rd edition, Pearson Education. Wooldridge, J., 2015, ͞Introductory Econometrics͗ A Modern Approach", 6th edition,

Cengage Learning Custom Publishing.

Planning: Sera communiqué ultèrieurement.

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