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INTRODUCTION A L'ECONOMETRIE

2017-2018

IÉSEG School of Management ( IÉSEG )

Code Cours :

1718-IÉSEG-BA2S2-QMS-B2-CE04CF

METHODES QUANTITATIVES


Niveau Année de formation Période Langue d'enseignement 
Bachelor2S2Français
Professeur(s) responsable(s)M.BUISINE
Intervenant(s)Matthieu Buisine Jennifer Amar Iuliana Matei Marijn Verschelde


Pré requis

Connaissance de base d'Excel (représentations graphiques, utilisation des formules).
Connaissances statistiques de base : graphiques (nuages de points), moyennes et écarts types, corrélation linéaire.
Lire une table statistique (loi normale, loi de Student).
Test d’hypothèse, intervalles de confiance.

Objectifs du cours

A la fin du cours, l'étudiant devrait être capable de :
-Comprendre les enjeux de l'économétrie, savoir poser une problématique et en déduire la spécification d'un modèle
-Comprendre les avantages et les limites du modèle des moindres carrés ordinaires
-Savoir représenter les données univariées et multivariées afin de vérifier la pertinence d'une régression linéaire
-Utiliser un logiciel statistique ou Excel pour réaliser une régression
-Identifier les points aberrants ou influents et utiliser une variable dummy pour introduire une variable qualitative dans un modèle
-Juger la qualité d'un modèle à l'aide du R², du tests de Fisher, juger de l'intérêt d'une variable à l'aide du test de Student. Vérifier les hypothèses du modèle des moindes carrés et résoudre les problèmes.
-Bâtir un modèle adapté: savoir choisir les variables les plus pertinentes, éviter la multicolinéarité, linéariser…

Contenu du cours

Chapitre I - La Régression à une variable

I: Les bases de l'économétrie: rappels sur l'échantillonage, représentations graphiques, limites de la corrélation linéaire, linéarisation
II: La Régression Linéaire
III: Juger la qualité d'un modèle: SCE et R²
IV: Les Hypothèses du modèle
V: Vérifier les hypothèses: normalité, homoscédasticité…
VI: Détection de l'autocorrélation: Durbin et Watson…
VII: Inférence Statistique sur les paramètres estimés
VIII: Intervalles de confiance sur la prévision

Chapitre II - La Régression à plusieurs variables

I: Le modèle de Régression multiple
II: Significativité globale d'un modèle: R² Ajusté, Test de Fisher
III: Hypothèses du modèle multiple
IV: Inférence sur les coefficients estimés
V: Variables dummy

Chapitre III - Conception de modèles

I: Linéarisation de formes diverses (quadratiques…)
II: Introduction aux formes logistiques
III: Critères de choix d'un bon modèle: VIF, Cp, AIC…


Modalités d'enseignement

Organisation du cours

Chapitre I - La Régression à une variable: les bases de l'économétrie: rappels sur l'échantillonage, représentations graphiques, limites de la corrélation linéaire, linéarisation, juger la qualité d'un modèle: SCE et R², hypothèses du modèle, inférence Statistique sur les paramètres estimés, intervalles de confiance sur la prévision
Chapitre II - La Régression à plusieurs variables: modèle de Régression multiple, significativité globale d'un modèle, R² Ajusté, Test de Fisher, Hypothèses du modèle multiple, Inférence sur les coefficients estimés, Variables dummy
Chapitre III - Conception de modèles: Linéarisation de formes diverses (quadratiques…). Introduction aux formes logistiques. Critères de choix d'un bon modèle: VIF, Cp, AIC…

TypeNombre d'heuresRemarques
Présentiel
Cours interactif16,00  
Autoformation
Lecture du manuel de référence6,00  
Travail personnel
Charge de travail personnel indicative6,00  
Group Project10,00  
Charge de travail globale de l'étudiant38,00  

Méthodes pédagogiques

  • Projet
  • Cours interactif


Évaluation

L'évaluation de la compréhension des connaissances a lieu à deux reprises en cours de semestre, sous la forme de deux QCM d'une heure chacun. L'évaluation de la capacité à mettre en œuvre les outils est jugée par le biais d'un projet à rendre en fin de semestre.

Type de ContrôleDuréeNombrePondération
Autres
Projet Collectif0,00140,00
Examen (final)
Examen écrit1,50140,00
Contrôle continu
QCM1,00120,00
TOTAL     100,00

Bibliographie

  • Basic Business Statistics, 12/E (Mark L. Berenson, David M. Levine, Timothy C. Krehbiel), Pearson, 2011 -


Ressources internet



 
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