Mathématiques avancées et fondements d'économétrie

lecge1337  2018-2019  Louvain-la-Neuve

Mathématiques avancées et fondements d'économétrie
5 crédits
30.0 h + 15.0 h
Q2
Enseignants
Lefèvre Françoise; Lefèvre Françoise (supplée Van Bellegem Sébastien); Van Bellegem Sébastien;
Langue
d'enseignement
Français
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 modélisation économétrique : comment passer d'une relation théorique, abstraite et générale entre des variables économiques, à la formulation et à l'estimation d'une forme particulière de cette relation dans un contexte donné. L'apprentissage d'un logiciel économétrique est éventuellement inclus dans le cours.
Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

1 Au terme de cet enseignement, l'étudiant sera capable: o en termes de savoir de o appliquer les principes et la méthode de la régression multiple à l'estimation de modèles, linéaires ou linéarisables, à une ou à plusieurs variables explicatives. o traiter de façon rigoureuse, sans formalisme excessif, des problèmes d'inférence statistique; o en termes de savoir?faire de o se poser des questions pertinentes d'un point de vue managérial, à propos d'un cas proposé et des caractéristiques des données accessibles o choisir la démarche statistique adaptée et l'appliquer o apporter des réponses méthodologiquement correctes au problème posé par une interprétation rigoureuse des résultats à la fois sr le plan statistique et sur le plan managérial
 

La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
Contenu :
  •  Modélisation en management
  • La régression linéaire simple par les moindres carrés ordinaires (MCO)
  • La régression linéaire multiple (RLM) par MCO
  • L'analyse des variables binaires
  • Spécification, sélection, stabilité et prévision en RLM
  • La normalité des erreurs
  • L'hétéroscédasticité
  • La multicollinéarité
Méthodes d'enseignement
  • Cours magistral.
  • Analyse de cas.
  • Exercices associés au cours organisés par sous-groupes d'étudiants.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
Session 1 :
  • Partie I : étude de cas (/6 points)
  • Partie II : Contrôle continu (/14 points)
    • moyenne de 5 notes (soit 5 tests lors des 5 dernières séances de cours)
Session 2 : Examen écrit individuel
Ressources
en ligne
Voir Moodle
Bibliographie
  • Syllabus et forums sur la plateforme Moodle (lecture notes and forums on the platform (Moodle).
  • Syllabus et forums sur la plateforme Moodle (lecture notes and forums on the platform (Moodle).
Ouvrages de références (à titre d'exemple) :
  • WOOLDRIDGE, J. (2013). Introductory Econometrics: A Modern Approach, 3th ed. South Western College Publishing., traduction française (2018) Introduction à l'économétrie : une approche moderne. De Boeck Supérieur.  
  • GREENE W.H. (2002). Econometric Analysis, Prentice Hall.
  • JOHNSTON J. & DINARDO J. (1999). Méthodes Econométriques, Economica, traduction de JOHNSTON J. & DINARDO J. (1997). Econometric Methods, 2th ed. Mc GrawHill.
Support de cours
  • Syllabus et forums sur la plateforme Moodle (lecture notes and forums on the platform (Moodle).
Faculté ou entité
en charge
ESPO