Plan du cours

La nature de l’économétrie et des données économiques

    Économétrie et modèles Étapes de la modélisation économétrique Types de données économiques, séries chronologiques, transversales, panel Causalité dans l'analyse économétrique

Problèmes de spécifications et de données

    Forme fonctionnelle Variables proxy Erreur de mesure dans les variables Données manquantes, valeurs aberrantes, observations influentes

Analyse de régression

    Estimation Estimateurs des moindres carrés ordinaires (MCO) Hypothèses MCO classiques, théorème de Markov de Gauss Meilleurs estimateurs linéaires sans biais Inférence Test de signification statistique des paramètres Test t (unique, groupe) Intervalles de confiance Test de restrictions linéaires multiples, test F Go impairité de l'ajustement Test de la forme fonctionnelle Variables manquantes Variables binaires Test de violation des hypothèses et de leurs implications : Hétéroscédasticité Autocorrélation Multicolinéarité Endogénéité Autres techniques d'estimation Estimation des variables instrumentales Moindres carrés généralisés Maximum de vraisemblance Méthode des moments généralisés

Modèles pour les variables de réponse binaire

    Modèle de probabilité linéaire Modèle probit Modèle logit Estimation Interprétation des paramètres, effets marginaux Go impureté de l'ajustement

Variables dépendantes limitées

    Modèle Tobit Distribution normale tronquée Interprétation des problèmes de spécification et d'estimation du modèle Tobit

Modèles de séries chronologiques

    Caractéristiques des séries chronologiques Décomposition des séries chronologiques Lissage exponentiel Stationnarité Modèles ARIMA Co-intégration Modèle ECM

Analyse prédictive

    Prévisions, planification et objectifs Étapes de la prévision Évaluation de la précision des prévisions Redis Diagnostics habituels Intervalles de prévision
  21 heures

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