Diagnostic économique international - 211 - 2ème année de master

Livret

ECTS : 6

Langue du cours : Français

Description du contenu de l'enseignement :

Le premier Livret, remis à mi-parcours, présente l'entreprise ou l'institution d'accueil et son environnement ; il décrit les missions et fixe les objectifs pour la seconde période de l'apprentissage.

Compétences à acquérir :

Restitution des missions effectuées lors de la première période de l'apprentissage.

Pré-requis obligatoires

Aucun

Pré-requis recommandés

Aucun

Mode de contrôle des connaissances :

Note du livret

Coefficient : 6

Bibliographie, lectures recommandées :

Sans objet

Initiation à R

Langue du cours : Français

Description du contenu de l'enseignement :

Présentation des bases de langage et outils essentiels à l’utilisation du logiciel R (avec l'interface RStudio): préparation et manipulation des bases de données, éléments basiques de programmation, traitements statistiques simples des données (statistiques descriptives, représentations graphiques, régression linéaire,... ).  

Compétences à acquérir :

 Savoir réaliser des analyses statistiques et économétriques de base sur des données à l’aide du logiciel R. 

Mémoire

ECTS : 6

Coefficient : 6

Methods for public policy evaluation

ECTS : 3

Enseignant responsable : JULIEN BERGEOT (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/bergeot-julien)

Langue du cours : Anglais

Description du contenu de l'enseignement :

Slides will be provided to the students.

1. Potential oucomes

2. Randomized experiments

3. Matching

4. Instrumental variables

5. Regression discontinuity

6. Difference in difference

7. Synthetic control

Compétences à acquérir :

Discover the different tools that can be used to evaluate a public policy. Understanding the main assumptions and data that are necessary, but also understand the type of parameters that are estimated.

Mode de contrôle des connaissances :

Examen écrit.

Coefficient : 3

Bibliographie, lectures recommandées :

 Cunningham, S. (2021). Causal inference: The mixtape. Yale university press. 

 Huntington-Klein, N. (2021). The effect: An introduction to research design and causality. Chapman and Hall/CRC. 

Concepts et outils d'analyse de la pauvreté et des inégalités

ECTS : 3

Enseignant responsable : FLORE GUBERT ()

Langue du cours : Français

Description du contenu de l'enseignement :

A partir de données individuelles portant sur un pays en développeemnt ou en transition (enquêtes ménages, enquêtes emploi, etc.), les étudiants apprendront à manier différents indicateurs de bien-être, établir un profil de pauvreté et analyser les inégalités intra-pays. L'objectif est que que les étudiants élaborent un diagnostic de la pauvreté et des inégalités au sein d'un pays susceptible d'aider à la formulation de politiques de réduction de la pauvreté.

Coefficient : 3

Méthodes empiriques d'analyse des politiques de développement

ECTS : 3

Enseignant responsable : Elodie DJEMAI (https://elodiedjemai.wordpress.com/)

Langue du cours : Français

Description du contenu de l'enseignement :

Ce cours a un objectif double. Concevoir et comprendre les enjeux des différentes politiques de lutte contre la pauvreté. Aller au-delà de l’approche statique : analyse des évolutions de la pauvreté et des inégalités, analyse des trappes de la pauvreté et de leurs facteurs explicatifs. Les outils mobilisés dans ce cours donnent des clés en vue de définir des politiques de développement efficaces en analysant les inégalités intra-pays en termes de vulnérabilité, de pauvreté, d’accès au marché du travail, de santé ou d’éducation par exemple. Ces outils sont également pertinents pour les pays de l’OCDE. A l’issue du cours les étudiants auront acquis des compétences dans l’utilisation des données de panel individuelles, auront été capables de mettre en oeuvre des concepts théoriques visant à mieux comprendre la dynamique de la pauvreté et les inégalités dans des pays à faible revenus. L’évaluation permettra aux étudiants de reproduire des analyses économétriques telles que préconisées par les institutions internationales dans leurs Poverty Assessment Studies.

Coefficient : 3

Pourquoi l’accord de Paris n’a pas mis fin au réchauffement climatique : économie et géopolitique des enjeux environnementaux

ECTS : 3

Enseignant responsable : ETIENNE ESPAGNE

Langue du cours : Anglais

Description du contenu de l'enseignement :

Ce cours vise à familiariser les étudiants avec les enjeux économiques et le cadre de gouvernance internationale sur les enjeux environnementaux et climatiques. Il vise à expliquer les enjeux de politique publique liés aux problèmes environnementaux, avec un focus sur les enjeux liés au changement climatique, en particulier sous l’angle économique et sous celui des relations internationales.

Coefficient : 3

Méthodes et données de l'analyse macroéconomique

ECTS : 6

Enseignant responsable : FABIEN TRIPIER (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/tripier-fabien)

Langue du cours : Français

Description du contenu de l'enseignement :

Le cours vise à former les étudiants aux méthodes et données de l’analyse macroéconomique. La première partie, assurée par le responsable du cours, présente les principales méthodes de l’analyse macroéconomique. L’objectif de cette partie est double. Premièrement, amener les étudiants à maîtriser ces méthodes dans leur version la plus simple, y compris à partir d’applications concrètes utilisant les logiciels appropriés. Deuxièmement, apporter aux étudiants les bases requises pour l’interprétation des résultats présentés à partir de ces méthodes dans les articles de recherche et les publications des institutions de politique économique. Cette partie cours est organisé de la manière suivante.

1.  Les faits stylisés du cycle économique
2. La théorie néoclassique du cycle économique
3. La théorie keynésienne du cycle économique
4. Les règles de politique monétaire
5. Les méthodes empiriques d'identification des chocs

Durant la seconde partie du cours, des intervenants externes présenteront des applications de l’analyse macroéconomique réalisées au sein de leurs organismes. L’objectif de cette partie est également de montrer la grande diversité des sources de données utilisées pour l’analyse macroéconomique et comment elles sont mobilisées en période de crise économique. Les interventions porteront sur les thèmes suivants.

1. L’apport des données d’enquête à la macroéconomie
2. L’apport des données microéconomiques à la macroéconomie
3. Les modèles de prévision et leur utilisation en période de crise
4. L’intégration des risques immobiliers dans l’analyse macroéconomique
5. L’intégration des risques bancaires dans l’analyse macroéconomique 

Compétences à acquérir :

Modélisation du cycle économique. Etude des données macroéconomiques. Analyse des politiques économiques.

Pré-requis recommandés

Macroéconomie, économétrie.

Mode de contrôle des connaissances :

Examen écrit

Coefficient : 6

Bibliographie, lectures recommandées :

· Blanchard, O. (2018). On the future of macroeconomic models. Oxford Review of Economic Policy 34(1-2), 43–54.
· King, R. G. and S. T. Rebelo (1999). Resuscitating real business cycles. Handbook of macroeconomics 1, 927–1007.
· Galí, J. (2015). Monetary policy, in?ation, and the business cycle: an introduction to the new Keynesian framework and its applications. Princeton University Press. 
· Kilian, L. and H. Lütkepohl (2017). Structural vector autoregressive analysis. Cambridge University Press. 
· Ramey, V. A. (2016). Macroeconomic shocks and their propagation. In Handbook of macroeconomics, Volume 2, pp. 71–162. Elsevier.

Comptes nationaux

ECTS : 3

Enseignant responsable : FRANCOIS LEQUILLER

Langue du cours : Anglais

Description du contenu de l'enseignement :

- Le PIB
- Les grands agrégats
- Comparaisons internationales
- Méthodes et sources des équilibres ressources/emplois
- PIB et Bien-être
- PIB et mondialisation

- Comprendre les données macroéconomiques pour pouvoir les utiliser à bon escient.

Compétences à acquérir :

- Définitions de base
- Connaissance des limites des données
- Savoir où trouver les variables

Coefficient : 3

Risque pays

ECTS : 6

Enseignant responsable : SYLVAIN BELLEFONTAINE

Langue du cours : Français

Description du contenu de l'enseignement :

Ce cours a pour objectifs de présenter les principes de l'analyse du risque-pays permettant aux étudiants d'appliquer un ensemble de concepts théoriques et d'outils méthodologiques, à l'appui d'études de cas ; d'exposer la méthodologie de la notation souveraine pratiquée par les agences financières internationales et de débattre du rôle des agences de notation.

Coefficient : 6

Stratégies d'influence des acteurs privés

ECTS : 3

Langue du cours : Français

Coefficient : 3

Machine Learning

ECTS : 9

Enseignant responsable : FABRICE ROSSI (https://www.ceremade.dauphine.fr/en/members/detail-cv/profile/fabrice-rossi.html)

Langue du cours : Anglais

Description du contenu de l'enseignement :

The course gives a thorough presentation of the machine learning field and follows this outline:

1. general introduction to machine learning and to its focus on predictive performances (running example: k-nearest neighbours algorithm)
2. machine learning as automated program building from examples (running example: decision trees)
3. machine learning as optimization:
   1. empirical risk minimization
   2. links with maximum likelihood estimation
   3. surrogate losses and extended machine learning settings
   4. regularisation and kernel methods (support vector machines)
4. reliable estimation of performances:
   1. over fitting
   2. split samples
   3. resampling (leave-one-out, cross-validation and bootstrap)
   4. ROC curve, AUC and other advanced measures
5. combining models:
   1. ensemble techniques
   2. bagging and random forests
   3. boosting
6. unsupervised learning:
   1. clustering (hierarchical clustering, k-means and variants, mixture models, density clustering)
   2. outlier and anomaly detection

Compétences à acquérir :

After attending the course the students will

• have a good understanding of the algorithmic and statistical foundations of the main machine learning techniques
• be able to select machine learning techniques adapted to a particular task (exploratory analysis with clustering methods, predictive analysis, etc.)
• be able to design a model selection procedure adapted to a particular task
• report the results of a machine learning project with valid estimation of the performances of their model

Pré-requis obligatoires

• intermediate level in either Python or R. Students are expected to be able to perform standard data management tasks in Python or R, including, but not limited to:
  • loading a data set from a CSV file
  • recoding and cleaning the data set 
  • implementing a simple data exploration strategy based on pivot table and on graphical representation
• intermediate level in statistics and probability. Students are expected to be familiar with:
  • descriptive statistics
  • conditional probabilities and conditional expectations
  • core results from statistics: bias and variance concepts, strong law of large numbers, central limit theorem, etc. 

Mode de contrôle des connaissances :

• quizzes and tests during the course
• machine learning project

Coefficient : 3
6 (M2 Economie Internationale et Développement)
6 (M2 Diagnostic économique international)

Livret

ECTS : 12

Langue du cours : Français

Coefficient : 12

Economie internationale appliquée

ECTS : 3

Enseignant responsable : FLORIAN ROGER

Langue du cours : Français

Description du contenu de l'enseignement :

L'objectif du cours est de fournir aux étudiants les clés nécessaires à la réalisation de diagnostics conjoncturels. Il vise ainsi à : permettre aux étudiants d'interpréter les principaux indicateurs conjoncturels ; expliquer les spécificités économiques des différentes zones géographiques (Etats-Unis, Zone euro et pays émergents) ; revenir sur les cycles/faits économiques contemporains ; apprendre aux étudiants à construire un scénario économique pour le traduire en termes de positions d'investissements et d'allocations d'actifs sur les marchés.

Coefficient : 3

Crises et politiques publiques

ECTS : 6

Enseignants : SABINE MAGE-BERTOMEU, AUDE SZTULMAN
https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/mage-bertomeu-sabine
https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/sztulman-aude

Langue du cours : Français

Description du contenu de l'enseignement :

Cet enseignement est un cycle de conférences pluridisciplinaire qui vise à appréhender la réalité de différents types de crises et à analyser les réponses proposées par les politiques publiques. Le séminaire accueille des intervenants du monde académique et des milieux socio-économiques pour une diversité de points de vue et d’acteurs. Les principales thématiques sont : crise environnementale, crise politique, crise des dettes publiques, crise sanitaire, crise sociale, crise des relations internationales, crise migratoire... Le séminaire repose sur la participation active des étudiants.
Plusieurs séances sont consacrées à l'encadrement de la réalisation d'une présentation et d'une infographie. 

Compétences à acquérir :

Préparer et animer une conférence. Travailler en groupe. Prendre la parole en public. Définir un sujet et formuler une problématique. Réaliser une infographie.

Pré-requis obligatoires

Aucun

Pré-requis recommandés

Aucun

Mode de contrôle des connaissances :

Préparation et animation de la conférence : 20%. Infographie : 40%. Présentation : 40%. 

Coefficient : 6

Bibliographie, lectures recommandées :

Des références bibliographiques sont mises à disposition des étudiants avant chaque conférence.

Mémoire

ECTS : 12

Langue du cours : Français

Coefficient : 12

VBA pour Excel

ECTS : 3

Enseignant responsable : FREDERIC PELTRAULT (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/peltrault-frederic)

Langue du cours : Français

Description du contenu de l'enseignement :

A l’issue du cours, les étudiants doivent être capables d’automatiser des rapports sous Excel. Les points suivants sont abordés : Prise en main de VBA et généralités sur les macros ; Les principales propriétés et méthodes des objets d’Excel ; Les fonctions des bibliothèques Excel et VBA ; Les fonctions personnalisées ; Les formules ; Les boucles & les structures conditionnelles ; Les tris et la recherche de données ; Le solveur ; Les simulations ; Les interfaces (Userform). Le cours s’appuie sur une quinzaine d'exercices qui permettent d'aborder progressivement les différentes notions.

Compétences à acquérir :

Automatiser un tableau de bord avec VBA.

Faire des calculs avec VBA

Optimiser avec VBA

Simuler avec VBA

Pré-requis recommandés

Une bonne maîtrise d'Excel est recommandée pour ce cours.

Mode de contrôle des connaissances :

Examen  en salle informatique.

Coefficient : 3

Union européenne : politique macroéconomique et intégration financière

ECTS : 3

Enseignant responsable : PAOLA MONPERRUS-VERONI

Langue du cours : Français

Description du contenu de l'enseignement :

Le cours vise à expliquer la finalité et la logique de la construction européenne afin de comprendre les défis et les implications pratiques pour l'économie réelle, le secteur financier et les modèles sociaux nationaux. Il illustre le processus décisionnel en se focalisant sur trois principaux domaines de gouvernance : union budgétaire, union monétaire et union bancaire. Le cours s'attache également à comprendre les transformations intervenues au cours des différentes étapes de l'intégration. Enfin, l'incomplétude des institutions permet d'illustrer la menace qui pèse sur le projet européen.
Enseignant responsable : Paola Monperrus

Compétences à acquérir :

Connaître le rôle et le fonctionnement des principales institutions européennes, les fondamentaux de la supervision budgétaire, de la politique monétaire, de l'Union bancaire et de l'assistance financière aux pays en crise. 

Coefficient : 3

Diagnostic de court terme et nowcasting

ECTS : 3

Enseignant responsable : Marie BESSEC (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/bessec-marie)

Langue du cours : Français

Description du contenu de l'enseignement :

Ce cours vise à maîtriser les outils utilisés par les conjoncturistes en vue de faire de la prévision de court terme (ou nowcasting) des variables macroéconomiques. Nous présenterons d’abord les modèles de prévision linéaires classiques et les techniques d’évaluation des prévisions. Nous indiquerons ensuite comment ces outils peuvent être adaptés afin de prendre en compte des gros volumes d’information (modèles à facteurs, algorithmes de sélection et combinaisons). Nous introduirons aussi des modélisations multi-fréquentielles (MIDAS, bridge) qui permettent au prévisionniste d’intégrer dans son diagnostic les signaux d’indicateurs de fréquence élevée. Enfin, des modèles à changement de régime et certaines techniques du machine learning permettront de prendre en compte des liaisons plus complexes entre la variable prévue et les prédicteurs et de qualifier l’état conjoncturel. Ces outils seront illustrés sur des cas pratiques avec le logiciel Matlab. 

Compétences à acquérir :

Construction de modèles de prévision variés ; application sur Matlab

Pré-requis obligatoires

 Econométrie des séries temporelles ; programmation sous Matlab 

Mode de contrôle des connaissances :

Examen avec Matlab 

Coefficient : 3

Bibliographie, lectures recommandées :

• Ghysels, M. Marcellino. Applied Economic Forecasting using Time Series Methods, Oxford University Press, 2018.
• Timmermann, A. Elliott, G. Economic Forecasting, Princeton University Press, 2016.

Financial Markets

ECTS : 3

Enseignant responsable : FRANCOIS-XAVIER CHAUCHAT

Langue du cours : Anglais

Coefficient : 3

Macroéconomie de la transition énergétique

ECTS : 3

Langue du cours : Français

Coefficient : 3