ECTS : 3
Description du contenu de l'enseignement :
- Rappel des notions essentielles en probabilités et statistiques - distribution d'échantillonnage et inférence.
- Présentation des modèles de régression simple et multiple.
- Présentation des conditions sous lesquelles les paramètres de ces modèles sont estimés sans biais (théorème de Gauss-Markov), ainsi que les conséquences de la violation de ces conditions.
- Présentation des principales solutions imaginées pour résoudre ces difficultés et les conditions de leur mise en œuvre.
- Introduction à l'économétrie des données de panel
- Introduction aux modèles de variables qualitatives dichotomiques
- Sensibiliser les étudiants aux pièges de l'économétrie linéaire et aux méthodes destinées à les contourner.
Compétence à acquérir :
- Comprendre le principe de la régression.
- Savoir sous quelles conditions les estimations obtenues avec cette technique sont sans biais et avec un maximum de précision.
- Savoir reconnaître les situations où ces conditions ne sont pas vérifiées.
- Savoir ce qu'il faut faire dans ce cas de figure.
Mode de contrôle des connaissances :
Contrôle continu et examen