Analyse et traitement de l'information économique

Le cours débute par une présentation des différents types de données en économie et de la façon de les construire par les instituts de collecte de l'information économique et statistique (notamment l’INSEE en France) avant de s’articuler autour de quatre chapitres d’introduction aux statistiques descriptives. Chacun des chapitres comprendra de nombreux exemples d’applications économiques. A l’issue du cours, les étudiants seront ainsi à même de savoir identifier quels sont les types de données nécessaires à collecter pour répondre à un problème économique particulier puis de les traiter, les synthétiser sous la forme d’indicateurs, de graphiques, pour en proposer une interprétation économique.

L’objectif du cours est de familiariser les étudiants avec la recherche, la collecte, l’analyse, le traitement et l’interprétation des données économiques. Outre l’accent mis sur le contenu économique des données en elles-mêmes, il s’agit de former les étudiants à la présentation de ces données sous la forme de tableaux et graphiques et au calcul d’indicateurs permettant de les caractériser et les synthétiser.

Modalités : Mixte : CC + CT
SESSION 1 :
Contrôle Continu
• Type : Écrit
• Durée : 1h00

Contrôle Terminal
• Type : QCM
• Durée : 1h30

Régime Dérogatoire
• Type : QCM
• Durée : 1h30

SESSION 2 :
• Type : QCM
• Durée : 1h30

Utilisation de l'intelligence artificielle : 
Le recours à l’IA est strictement interdit en vertu de la charte des examens qui prévoit que "pour les épreuves en présentiel : l’usage de téléphones portables, d’objets connectés, de casques audio, d’écouteurs ou de tout autre moyen de communication, même à l’usage d’horloge, permettant notamment la consultation de documents non autorisés et/ou la communication avec une tierce personne, est strictement interdit".

Aucun prérequis

• Connaitre les principaux types de données mobilisées en économie et leurs sources.
• Sélectionner les indicateurs statistiques pertinents et savoir les calculer.
• Interpréter correctement des indicateurs et des graphiques.
• Savoir prendre du recul sur les informations statistiques.

• HURLIN, C. et MIGNON, V. (2018), Statistique et probabilités en économie-gestion, Dunod (collection Openbook).
• PY, B. (2007), Statistique descriptive : nouvelle méthode pour bien comprendre et réussir, Economica.