Acquérir des compétences en économétrie moderne, à la fois en théorie et en pratique. Les étudiants doivent maîtriser l’utilisation d’un logiciel économétrique.
Plan du cours détaillé :
On reverra rapidement le modèle de régression linéaire, d’un point de vue géométrique.
Ensuite, on étudiera l’estimation au moyen de variables instrumentales, la méthode des moments, et les moindres carrés généralisés.
La matière suivante sera la méthode du maximum de vraisemblance, et les tests d’hypothèse classiques qui s’appuient sur le maximum de vraisemblance.
On étudiera ensuite les modèles à choix discret, tels les modèles probit et logit, et la manière dont ils s’estiment par le maximum de vraisemblance.
Tout au long du cours, on mettra l’accent sur l’utilisation du bootstrap pour la mise en œuvre de l’inférence statistique en économétrie.