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Master ÉconomieUE Méthodes de réduction de l'information

Contenu

L’objectif de ce cours est d’introduire des méthodes quantitatives permettant de réduire l’information. Ces méthodes couvrent différents champs des statistiques et s’appuie sur des méthodes économétriques classiques (OLS, MLE) ou des méthodes classificatoires ou part composantes principales. L’objectif ultime est d’étudier des méthodes permettant de faire de la sélection automatique de variables dans des problèmes à grande dimension et de les appliquer sur données réelles.

Plan du cours détaillé :

  • Les méthodes de classification
  • Les modèles à facteur économiques
  • Les modèles à facteurs statistiques
  • Les méthodes Lasso
  • La méthode dite « Général au spécifique » (Méthodologie à la Hendry, Gets ou Autometrics)

Compétences visées

  • Compréhension de nouvelles méthodes
  • Application sur données réelles
  • Apprentissage de nouveaux outils ou logiciels économétriques dédiés à la réduction d’information

Langue utilisée

Langue principale utilisée par cet enseignement : Anglais.

Bibliographie

Doornik, J.A. and Hendry, D.F. (2015). Statistical model selection with “Big Data”, Cogent Economics & Finance, vol 3, n°1, 1-15.

Hendry, D.F. and Doornik, J.A. (2014). Empirical Model Discovery and Theory Evaluation. Automatic Selection Methods in Econometrics. The MIT Press.

Richard A. Johnson and Dean W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis, Pearson.

Pré-requis obligatoires

  • Statistiques avancées
  • Introduction à l’économétrie

Modalités d'organisation

Cours magistral. Evaluation sur base d’un projet de groupe. Rédaction d’un document final et présentation orale.

Volume des enseignements

  • Cours magistraux : 24 heures

Les formations qui utilisent cet enseignement