Enseignants
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
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Contenu
Introduction :
Révision de statistique approfondie et statistique appliquée : la régression simple
La régression multiple :
Estimation et propriétés des estimateurs ; Tests statistiques ; Analyse de la variance ; La prévision ; Les modèles de régression à variables muettes.
L'assouplissement des hypothèses du modèle classique.
La multicolinéarité, l'hétéroscédasticité et l'autocorrélation.
Introduction à l'économétrie des variables qualitatives : Les modèles Probit, Logit et Tobit.
Introduction aux données de panel.
Révision de statistique approfondie et statistique appliquée : la régression simple
La régression multiple :
Estimation et propriétés des estimateurs ; Tests statistiques ; Analyse de la variance ; La prévision ; Les modèles de régression à variables muettes.
L'assouplissement des hypothèses du modèle classique.
La multicolinéarité, l'hétéroscédasticité et l'autocorrélation.
Introduction à l'économétrie des variables qualitatives : Les modèles Probit, Logit et Tobit.
Introduction aux données de panel.
Méthodes d'enseignement
A) Cours magistral
Au cours des sessions de cours magistral, les méthodes principales de régression seront détaillés et prévu d’exemples en utilisant le logiciel Gretl. Les analyses économétriques seront aussi démontrées en Gretl ainsi qu’interprétés et analysés pendant le cours magistral. Les étudiants sont vivement encouragés à participer en classe et à répondre aux questions soulevées par l’enseignant.
B) Sessions de TP
Les étudiants ont l’opportunité de faire des analyses de régression en utilisant le logiciel Gretl et interpréter les résultats de ses analyses sous la supervision d’un assistant. Les étudiants sont incités à revoir leur cours avant d’assister aux sessions de travaux pratiques.
Au cours des sessions de cours magistral, les méthodes principales de régression seront détaillés et prévu d’exemples en utilisant le logiciel Gretl. Les analyses économétriques seront aussi démontrées en Gretl ainsi qu’interprétés et analysés pendant le cours magistral. Les étudiants sont vivement encouragés à participer en classe et à répondre aux questions soulevées par l’enseignant.
B) Sessions de TP
Les étudiants ont l’opportunité de faire des analyses de régression en utilisant le logiciel Gretl et interpréter les résultats de ses analyses sous la supervision d’un assistant. Les étudiants sont incités à revoir leur cours avant d’assister aux sessions de travaux pratiques.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
L'évaluation comportera deux éléments :
- un travail de groupe (Gretl) (20% de la note finale) ;
L'évaluation du travail de groupe portera essentiellement sur la capacité de l'étudiant d’appliquer la théorie et de faire des analyses économétriques en Gretl.
- un examen écrit (livre fermé) portant sur les cours magistraux et les exercices (80% de la note finale);
L'évaluation de l’examen écrit portera essentiellement sur la capacité de l'étudiant de définir, identifier, comprendre et d'analyser ainsi que de commenter et critiquer.
- un travail de groupe (Gretl) (20% de la note finale) ;
L'évaluation du travail de groupe portera essentiellement sur la capacité de l'étudiant d’appliquer la théorie et de faire des analyses économétriques en Gretl.
- un examen écrit (livre fermé) portant sur les cours magistraux et les exercices (80% de la note finale);
L'évaluation de l’examen écrit portera essentiellement sur la capacité de l'étudiant de définir, identifier, comprendre et d'analyser ainsi que de commenter et critiquer.
Ressources
en ligne
en ligne
Différents éléments seront mis à la disposition des étudiants sur la plateforme électronique de l’université :
- une copie des transparents présentés au cours
- quelques capsules vidéos (résumé des cours)
- quelques exercices qui seront résolus au cours. Des exercices complémentaires seront ajoutés (avec ou sans solutions).
- une copie des transparents présentés au cours
- quelques capsules vidéos (résumé des cours)
- quelques exercices qui seront résolus au cours. Des exercices complémentaires seront ajoutés (avec ou sans solutions).
Bibliographie
Jeffrey Wooldrige traduction de la 7ième édition américaine par Andre, Beine, Béreau, de la Rupelle, Durré, Gnabo, Heuchenne, Leturcq et Petitjean, 2023 troisième édition.
ISBN : 978-2-8073-2977-5
ISBN : 978-2-8073-2977-5
Faculté ou entité
en charge
en charge
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage