Économétrie avancée I
Master Analyse et politique économiqueParcours Data science pour l'économie et l'entreprise

Credits6 crédits
Catalogue2025-2026

Description

  • Initiation au logiciel SAS
  • Maximum de vraisemblance appliqué à différents modèles à variables qualitatives et dépendantes limitées
  • Logit, probit et autres modèles binaires univariés
  • Modèle binaire en panel
  • Modèle binaire bivarié
  • Tobit simple et généralisé
  • Logit et probit ordonné
  • Logit multinomial et logit emboîté
  • Modèles de durée
  • Séances de travaux pratiques menés parallèlement aux cours magistraux pour illustrer les applications des différentes méthodes

Compétences visées

A l'issue des enseignements de cette UE, les étudiants seront capables de: 

  • maîtriser les outils mathématiques et de la statistique utiles à l’économétrie;
  • spécifier un modèle économétrique non linéaire et en estimer les paramètres;
  • comprendre la portée et les limites des différents modèles et spécifications;
  • interpréter les résultats des estimations;
  • réaliser des tests d’hypothèse, prédictions et simulations;
  • mettre en forme des bases de données et de réaliser l’estimation empirique;
  • apprendre à travailler avec le logiciel SAS;
  • accumuler de l’expérience en effectuant des travaux empiriques.

Disciplines

  • Sciences économiques

Contacts

Responsable(s) de l'enseignement

MCC

Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation, disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation.

Régime d'évaluation
ECI (Évaluation continue intégrale)
Coefficient
6.0

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves

LibelléType d'évaluationNature de l'épreuveDurée (en minutes)Coéfficient de l'épreuveNote éliminatoire de l'épreuveNote reportée en session 2
ApplicationsEG35HM52A
SCPE0.40
Dossier et exercicesEG35HM52D
SCPE0.30
ÉcritEG35HM52E
ACET1200.30

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