INTRODUCTION AUX METHODES ECONOMETRIQUES PDF

Introduction à léconométrie

Introduction à l'économétrie. Une approche moderne. Introduction à l'économétrie. 2e édition. Jeffrey M. W ooldridge. Jeffrey M. Wooldridge. Traduction de la 6e

Introductory Econometrics: A Modern Approach

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Introduction to Econometrics - Keita Moussa

22 sept. 2015 Ce manuscrit propose une introduction à l'analyse économétrique. Il est articulé autour de deux grandes parties structurées sur six ...

ECO 4272 : Introduction `a léconométrie Références

Wooldridge Jeffrey (2015)

Économétrie et Machine Learning* Arthur Charpentier Emmanuel

Comme le rappelle l'introduction de Vapnik (1998) l'inférence en statistique paramétrique est basée sur la croyance suivante: le statisticien connaît bien le

Méthodes Econométries

L'économétrie moderne est née à la fin des années 30 et pendant les années A partir des années 60 l'introduction de l'informatique et des logiciels ...

Une approche moderne

Lorsque les étudiants ont suivi un cours d'introduction à l'économétrie et qu'ils ont été sensibilisés à l'utilisation des données de panel des variables

Méthodes et applications Économétrie

INTRODUCTION. ÉCONOMÉTRIE : MÉTHODES ET APPLICATIONS. Le modèle économétrique qui Wooldridge J. Introduction à l'économétrie. Une approche moderne

ECO 4272 : Introduction `a léconométrie Notes sur la Régression

3.5 Approche non matricielle au probl`eme de minimisation . Bon nombre de logiciels économétriques modernes effectuent le test de White ou un ou plusieurs.

Econométrie 1

La partie économétrique du cours d'économétrie I et. Analyse des données est basé sur le livre Introductory. Econometrics a Modern Approach (second edition) de.

Introduction à léconométrie

Une approche moderne. Introduction à l'économétrie. 2e édition. Jeffrey M. W ooldridge. Jeffrey M. Wooldridge. Traduction de la 6e édition américaine.

Mathématiques avancées et fondements déconométrie

Le cours couvre les outils de base de l'économétrie à un niveau introductif française (2018) Introduction à l'économétrie : une approche moderne.

ECO 4272 : Introduction `a léconométrie Références

premiers chapitres sont disponibles en format pdf sur le site du manuel Wooldridge Jeffrey (2015)

Advanced mathematics and foundations of econometrics

Introductory Econometrics: A Modern Approach 3th ed. Publishing.

ÉCONOMÉTRIE

Introduction aux modèles Chapitre 12 Introduction à l'économétrie ... tant sur le plan des concepts de l'économétrie moderne que des applications ...

Download Free Introduction A La Microeconomie Moderne 4e

see guide Introduction A La Microeconomie Moderne 4e Edition as you such as. une approche adaptée de l'analyse économique qui tout en suivant une.

Une approche moderne

Introduction à l'économétrie. Une approche moderne. Jeffrey M. Wooldridge. Traduction de la 5e édition américaine par P. André M. Beine

Analyse critique de léconométrie des séries temporelles modernes

INTRODUCTION. L'économétrie des séries temporelles est un domaine de l'économétrie tout d'abord et de l'économie en tant qu'elle apporte une mesure dans le

Introduction à léconométrie

Son approche étant d'imbriquer l'économie mathématique la statistique descriptive et la statistique mathématique. L'économétrie « moderne » débute

Méthodes Econométries

15 mars 2016 L'économétrie moderne est née à la fin des années 30 et ... partir des années 60 l'introduction de l'informatique et des.

ECO 4272 : Introduction à l'Économétrie Introduction au cours

ECO 4272 : Introduction à l'Économétrie Introduction au cours Author Steve Ambler Département des sciences économiques École des sciences de la gestion Université du Québec à Montréal ©2018: Steve Ambler

Régis Bourbonnais

vi Preface xv About the Author xxv Chapter 1 the nature of econometrics and economic Data 1 1 1 What is Econometrics? 1 1 2 Steps in Empirical Economic Analysis 2 1 3 the Structure of Economic data 5

Mathématiques avancées et fondements d'économétrie

Thèmes abordés Le cours couvre les outils de base de l'économétrie à un niveau introductif y compris les fondements mathématiques nécessaires à la compréhension de ces outils Des exemples d'application des méthodes à des problèmes d'économie et de gestion sont inclus Un aspect important du cours est l'apprentissage de la

INTRODUCTION AUX METHODES ECONOMETRIQUES

L'économétrie vise à quantifier les relations entre grandeurs économiques dont la théorie ou l‘expérience affirme l'existence Elle permet de connaître le sens et l’intensité des liens entre variables ( Ex: voir le cours) L‘économétrie permet de construire des modèles de prévision ou d‘analyse / d‘aide à la décision

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Introduction à l’économétrie: Une approche moderne e ed de Boechk Sup2 é-rieur Note: ce livre est disponible à la librairie Jean-Brillant (dans la section de sciences économiques) et à la réserve de la BLSH Note: il y aura d'autres lectures à faire qui seront ajoutées au plan de cours tout au long du trimestre

Qu'est-ce que la construction des modèles en économétrie ?

2 La construction des modèles en économétrie Dans les sciences sociales, et particulièrement en économie, les phénomènes étudiés concernent le plus souvent des comportements afin de mieux comprendre la nature et le fonctionnement des systèmes économiques.

Pourquoi utiliser les méthodes économétriques ?

Le théoricien postule des relations ; l’application de méthodes économétriques fournit des estimations sur la valeur des coefficients ainsi que la précision attendue. Une question se pose alors : pourquoi estimer ces relations, et les tester statistique- ment ?

Quelle est la racine du mot économétrie ?

Dans le terme « économétrie » figure la racine du mot «ééconomie » car son utili- sation est surtout destinée à des fins de traitement de données économiques; cepen - dant, d’autres domaines tels que la finance, la recherche agronomique, la médecine, etc., font maintenant le plus souvent appel à ces techniques.

Quels sont les meilleurs logiciels d’économétrie ?

1.Quatre logiciels sont utilisés : EXCEL (copyright Microsoft), Eviews (copyright Quantitative Micro Software), Stata (copyright StataCorp.) et Gretl. Nous recommandons particulièrement le logiciel Gretl (http://gretl. sourceforge.net/) qui est un logiciel d’économétrie gratuit, complet et très facile d’apprentissage. Avant-propos

UNIVERSITE HASSAN II - Casablanca

FACULTE DES SCIENCES JURIDIQUES ECONOMIQUES ET SOCIALES

CASABLANCA

INTRODUCTION AUX METHODES

ECONOMETRIQUES

(LES FONDEMENTS DE BASE )

Compléments du cours

Mr Fouzi Mourji

Filière : Économie et Gestion

Semestre 6

Année Universitaire 2019/2020

Ensemble 2

[2]

AVANT PROPOS / AVERTISSEMENT

Ce polycopié a été établi à partir de notes prises au cours du professeur Monsieur -2015 et actualisé depuis. Elles ont été mises en forme par deux étudiants : Mademoiselle Fatima Zahra Mouhsini et

Monsieur Bouazizi Youssef.

Il est conseillé de suivre les séances de cours pour procéder aux corrections éventuelles à apporter à ces notes et pour les compléter grâce aux explications et aux exemples donnés. Ces derniers permettront de mieux saisir les concepts Certains compléments utiles comme préalables aux estimations des modèles sont modèles ainsi que des rappels sur les indices). Enfin des rappels de statistique descriptive et des méthodes de spécifications, sont traités pendant les séances de cours et ne sont pas repris dans ce polycopié. Bonne chance à toutes et à tous et bon travail, pour acquérir non seulement un diplôme, mais surtout des connaissances et un savoir-faire, déterminants pour votre insertion professionnelle. [3]

PLAN DU POLYCOPIE

: le 1er porte

sur le modèle linéaire de régression simple et le 2nd sur la régression multiple. Nous y développons les

introduisons également les techniques de validation des modèles. une annexe 1, les

concepts de modèles et en particulier les modèles de politique économique. Nous montrons que les modèles

que nous allons apprendre à construire dans ce cours, constituent que ce soit au niveau microéconomique ou macroéconomique. Dans , nous effectuons des rappels statistiques indispensables, nous y expliquons mporte de procéder à des traitements préalables sur les séries statistiques courants à des séries en dirhams constants.

Notez que les éléments contenus dans ces trois annexes font partie intégrante du cours ; nous

y ferons référence explicitement et les développerons en temps opportun au cours des différentes séances.

INTRODUCTION :

marche en annexe I qui traite de la typologie des modèles. Cet ensemble constitue le Chapitre Introductif. Chapitre I - Le MODELE LINEAIRE DE REGRESSION SIMPLE SECTION I Présentation et hypothèses de base SECTION II leurs propriétés (cf. le cours et SECTION III : Introduction à la validation des modèles CHAPITRE II : MODELE LINEAIRE DE REGRESSION MULTIPLE

SECTION I Présentation

SECTION II Hypothèses dans le M.L.R.M

SECTION III Détermination et propriétés des estimateurs SECTION IV Tests dans le Modèle Linéaire de Régression Multiple [4]

CHAPITRE I.

Le MODELE LINEAIRE DE REGRESSION SIMPLE (MLRS)

INTRODUCTION

Définition :

Du point de vue étymologique, le terme " économétrie », comporte à la fois le terme " économie » (en

tant que science) et le terme " mesure». Elle applique les méthodes statistiques aux données empiriques

ation de faits écon

En reprenant Malinvaud (1970) : "

pour vérifier des théories économiques ». st donc de confronter une explication théorique à un ensemble de données. Ces panel etc...). Voir les exemples dans le cours. affirme l'existence. Elle permet de connaître des liens entre variables. ( Ex: voir le cours)

Les principales phases de la modélisation en économétrie sont au nombre de quatre, le schéma suivant les

résume: Dans le cours, nous répondons à deux questions principales au niveau de chaque phase :

1- En quoi elle consiste ?

2- Comment y procéder ?

On souligne que le sens des " flèches

un travail itératif. la typologie des modèles SECTION I Présentation et hypothèses de base

I - PRESENTATION GENERALE du MLRS:

Soit Yt=aXt+b+Ut t

Y : variable endogène (variable à expliquer), elle est déterminée par le modèle

X : variable exogène (variable explicative)

U : variable aléatoire appelée erreur, il permet de prendre en compte le fait que la variable y est affectée

On dispose de "n » observations sur Y et X. Nous avons donc " n » couples (Yt,Xt) qui sont des réalisations des variables Y et X. t et xt. Exemples : voir les développements du cours Spécification Estimation Validation Utilisation [5] Hypothèse 1 : Le modèle est correctement spécifié. Il y variables (Niveau correspond pas au problème traité. Autrement dit, il faut que la variable explicative retenue soit la " meilleure

variables, la vraie relation soit une relation linéaire dans ou par rapport aux paramètres à estimer et enfin la

variable aléatoire intervienne de manière additive.

Remarque :

1. Elle permet de rendre linéaire une relation non linéaire.

Exemple 1 :

Au U, on écrira : C = a Log R + b + U

Exemple 2:

Considérons la fonction de production du type Cobb Douglas :

Qi =c. Kai. Lbi

Avec Q : la production, K : le facteur capital et L : le facteur travail

Une transformation logarithmique conduit à :

Log(Qi)= Log(c.Kai.Lbi)

Log(Qi)= Log(c)+Log(Kai)+Log(Lbi)

Log(Qi)= Log(c)+a Log(Ki)+b Log(Li)+Ui

Ce i=aX1i+bX2i+c+Ui

2. r les coefficients qui affectent les variables exogènes (les paramètres de

Les coefficients ො et ෠ sont donc des élasticités

Hypothèse 2 : Les ܻ௧ et ܺ

de ୲. [6] mathématique de ୲ soit nulle ou la même pour tout i. Cette hypothèse est une hypothèse de permanence structurelle. imé sur séries chronologiques. uelles, cette hypothèse rend compte de la

La permanence structurelle doit être p

ère que les comportements ne changent pas de façon significative. liens (la valeur des coefficients de liaison) peut changer ; mais le sens des liaisons demeure. spécification est valable pour expliquer les comportements des individus de cet espace.

Hypothèse 3 :

୧ est iX

Hypothèse 4 :

On suppose que le ୧ et les ୨ erreurs relatives à 2 observations différentes sont indépendantes entre elles

-à-dire

Hypothèse 5 : Hypothèse de normalité :

On suppose que les ୲ sont distribuées selon une loi normale. Hypothèse 6 : Cette Hypothèse concerne la variable exogène ୬ൌഥ tend vers ଴ ୬ tend vers ; avec ଴ et ; des quantités finies. et. ො et ෠ sont des estimateurs convergents.

E(Yi)=a E(Xi) +b

[7]

Hypothèse 7 : stimer.

le signe attendu pour â.

Avant la clôture de cette partie réservée aux hypothèses classiques pour les M.R.S on met en exergue un

concept important : - la variabilité : " ».

Exemples

(voir les détails et explications dans le cours). . e.

SECTION II tude de leurs propriétés

I Détermination ܉ො et ܊

Les estimateurs des coefficients ො et ෠ sont obtenus en minimisant la distance au carré entre chaque

ordinaires. de la minimisation minimum à savoir : les conditions nécessaires et les conditions suffisantes.

Rappel mathématique :

Un fonction g(x) définie sur un intervalle [e,f], admet un minimum si : les inconnus de la fonction sont ො et ෠ [8]quotesdbs_dbs3.pdfusesText_6

[PDF] INTRODUCTION AUX METHODES ECONOMETRIQUES

Qu'est-ce que la construction des modèles en économétrie ?

Pourquoi utiliser les méthodes économétriques ?

Quelle est la racine du mot économétrie ?

Quels sont les meilleurs logiciels d’économétrie ?

UNIVERSITE HASSAN II - Casablanca

CASABLANCA

INTRODUCTION AUX METHODES

ECONOMETRIQUES

Compléments du cours

Mr Fouzi Mourji

Filière : Économie et Gestion

Semestre 6

Année Universitaire 2019/2020

Ensemble 2

AVANT PROPOS / AVERTISSEMENT

Monsieur Bouazizi Youssef.

PLAN DU POLYCOPIE

INTRODUCTION :

SECTION I Présentation

SECTION II Hypothèses dans le M.L.R.M

CHAPITRE I.

Le MODELE LINEAIRE DE REGRESSION SIMPLE (MLRS)

INTRODUCTION

Définition :

En reprenant Malinvaud (1970) : "

1- En quoi elle consiste ?

2- Comment y procéder ?

On souligne que le sens des " flèches

I - PRESENTATION GENERALE du MLRS:

Soit Yt=aXt+b+Ut t

X : variable exogène (variable explicative)

Remarque :

1. Elle permet de rendre linéaire une relation non linéaire.

Exemple 1 :

Au U, on écrira : C = a Log R + b + U

Exemple 2:

Qi =c. Kai. Lbi

Une transformation logarithmique conduit à :

Log(Qi)= Log(c.Kai.Lbi)

Log(Qi)= Log(c)+Log(Kai)+Log(Lbi)

Log(Qi)= Log(c)+a Log(Ki)+b Log(Li)+Ui

Ce i=aX1i+bX2i+c+Ui

2. r les coefficients qui affectent les variables exogènes (les paramètres de

Hypothèse 2 : Les ܻ௧ et ܺ

La permanence structurelle doit être p

Hypothèse 3 :

Hypothèse 4 :

Hypothèse 5 : Hypothèse de normalité :

E(Yi)=a E(Xi) +b

Hypothèse 7 : stimer.

Exemples

SECTION II tude de leurs propriétés

I Détermination ܉ො et ܊

Rappel mathématique :