• Niveau d'étude

    BAC +4

  • ECTS

    4,5 crédits

  • Composante

    Sciences économiques, gestion, mathématiques et informatique

  • Volume horaire

    24h

  • Période de l'année

    Enseignement huitième semestre

Description

Le cours sera centré sur la nouvelle économie keynésienne, plus particulièrement sur les modèles DSGE. Les premières séances seront consacrées à des rappels sur les modèles RBC, leur compréhension ainsi que leur résolution. Dans les séances suivantes, il sera question de faire un focus sur le concept de rigidité nominale. Et enfin, les dernières séances fourniront une compréhension approfondie des modèles d’équilibre général dynamique stochastique et de leur utilisation dans l’analyse macroéconomique contemporaine, avec une attention particulière accordée à la formulation théorique, à l’estimation sur données réelles et à l’interprétation des résultats pour l’analyse des politiques économiques.

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Objectifs

Le cours a pour objectif de permettre aux étudiants une maîtrise complète (théorique et appliquée) des modèles DSGE. Les compétences acquises lors de ce cours pourront être valorisées pour la réalisation d'un travail de thèse ou dans le cadre d'activités professionnelles dans des départements de recherches et d'analyse d'institutions bancaires ou internationales.

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Évaluation

Modalités : Mixte : CC + CT
SESSION 1 :
Contrôle Continu
• Type : Écrit
• Durée : 1h30

Contrôle Terminal
• Type : Écrit
• Durée : 1h30

Régime Dérogatoire
• Type : Écrit
• Durée : 1h30

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

Utilisation de l'intelligence artificielle : 
Dans le cadre de cet EC, l’usage de l’IA pour aider à la réalisation des travaux de contrôle continu soumis à évaluation est interdit. Vous n’avez pas le droit de faire appel à une IA générative à des fins de documentation, recherche d’idées, construction, rédaction ou édition (hors usages de recherche web augmentée, de correction orthographique et syntaxique).

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Heures d'enseignement

  • CMCM24h

Pré-requis obligatoires

Une connaissance des modèles RBC (hypothèses et résolution) et de bonnes compétences en mathématiques (optimisation).

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