• Niveau d'étude

    BAC +3

  • ECTS

    3 crédits

  • Composante

    Sciences économiques, gestion, mathématiques et informatique

  • Volume horaire

    40h

  • Période de l'année

    Enseignement sixième semestre

Description

Ce cours prend la suite du cours d'Econométrie 1 en approfondissant certaines notions vues durant ce premier cours pour enrichir le modèle de régression linéaire (hétéroscédasticité, changements structurels) ou prendre en compte ses limites (multicolinéarité) et tenter de les corriger.

PLAN DE COURS (à titre indicatif) :

Introduction
Chapitre 1. Hétéroscédasticité et autocorrélation des erreurs
Chapitre 2. Multicolinéarité
Chapitre 3. Changements structurels et variables indicatrices

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Objectifs

Différentes hypothèses du modèle de régression classique seront remises en cause (homoscédasticité et autocorrélation des erreurs, absence de multicolinéarité, absence de changement structurel).

On traitera quatre questions pour chacun de ces problèmes :
1. Quelle est la nature du problème ?
2. Quelles sont les conséquences théoriques et pratiques ?
3. Comment peut-on le détecter ?
4. Quelles sont les mesures correctives ou les méthodes alternatives qui peuvent être considérées pour remédier au problème ?

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Évaluation

Modalités : Mixte : CC + CT
SESSION 1 :
Contrôle Continu
• Type : Écrit
• Durée : 1 examen d'1 heure et 1 examen d'1 heure 30

Contrôle Terminal
• Type : QCM
• Durée : 1h00

Régime Dérogatoire
• Type : QCM
• Durée : 1h00

SESSION 2 :
• Type : QCM
• Durée : 1h00

Utilisation de l'intelligence artificielle :
L'utilisation de l’IA est interdite.

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Heures d'enseignement

  • CMCM24h
  • TDTD16h

Pré-requis obligatoires

Cours d’Econométrie 1 (L3, S5)

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Compétences visées

Chaque chapitre sera illustré par des exemples d'applications économiques. A l’issue du cours, les étudiants sauront :

  1. Lire et interpréter les résultats de l’estimation d'un modèle économétrique ;

  2. Effectuer des tests économétriques pour détecter la présence d’hétéroscédasticité ou d’autocorrélation des erreurs, de multicolinéarité, de changements structurels et interpréter les résultats de ces tests ; et

  3. Modifier, le cas échéant, le modèle à estimer ou changer de méthode d’estimation afin d’obtenir le meilleur estimateur linéaire sans biais.
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Bibliographie

  • Bourbonnais R., Econométrie, Dunod.
  • Gujarati D. N., Basic Econometrics, Mac Graw Hill International Editions.
  • Mignon V., Econométrie. Théorie et applications, Economica.
  • Wooldridge J. M., Introduction à l'économétrie, deboeck.
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