Mathématiques avancées et fondements d'économétrie

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).

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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