Ce cours d'Econométrie, a pour objectif de doter les étudiants de connaissances de base solides en économétrie en général, et notamment concernant le modèle linéaire. Le concept de projection, central en économétrie, reçoit un traitement détaillé. A l’issu du cours, les étudiants seront familiarisés avec les outils de l’algèbre linéaire et de la statistique, et sauront en comprendre la portée et les limites. Ils auront mis en oeuvre les notions du cours sur des données réelles et simulées, pour spécifier, estimer et interpréter les résultats d’estimation obtenus. Par ailleurs les étudiants approfondiront leurs capacités de programmation sur R, et travailleront sur des sujets tels que : les rendements de l’éducation, la discrimination salariale, les déterminants des salaires, la désaisonalisation du taux de chômage, la prédiction du taux de chômage. Ils auront développé leur intuition et leur expérience, et compris les liens étroits liant l’étude d’un problème économique particulier, avec les données disponibles pour l’étudier, et les techniques statistiques d'estimation et de test. Le cours est basé essentiellement sur le manuel de Ruud (2000).

1. La régression linéaire
2. La géométrie des moindres carrés
3. La régression partitionnée
4. Les moindres carrés contraints
5. La régression linéaire sans biais
6. Variances et covariances
7. Variances des MCO
8. Estimation efficace
9. La loi normale
10. Les tests d’hypothèse

Ruud, P., 2000, An Introduction to Classical Econometric Theory, Oxford University Press.
Stachurski, J., 2016, A Primer in Econometric Theory, MIT Press.

 

Mittelhammer, R., G. Judge and D. Miller, 2000, Econometric Foundations, Cambridge University Press..

algèbre S1-S4, analyse S1-S4, probabilité et statistique S4, statistique : étude de cas S5, Optimisation S5