Description

Partie 1 : Panorama des méthodes d’analyse des données multivariées utilisées en marketing quantitatif. Thèmes étudiés : Expérimentation et Analyse de variance (ANOVA), Analyse factorielle exploratoire, Analyse typologique, Multidimensional Scaling (MDS), analyse conjointe…
Partie 2 : The course will introduce students to the simulation of (income) taxation and social benefits. Such microsimulation models are widely used tools both in academic research and in policy consulting. The course will begin by teaching some general techniques and tools (e.g., choice of programming language, version control systems, testing) for programming in empirical economics. We will then develop a simple microsimulation model ourselves, both in the lectures and the exercise classes: we will model the main features of the French and German income tax and some of the main social benefits. When linked with an appropriate dataset, the model can be used to simulate the budget and distributional effects of policy reform proposals. Finally, we will account for labour supply reactions (through a discrete-choice model) and for an adjustment of labour demand. This will allow us to assess the potential employment effects of a particular reform proposal.
 

Compétences visées

Partie 1 : A l'issue des enseignements de cette UE, les étudiants seront capables de s’adapter au contexte marketing et d’envisager différentes méthodes d’analyse des données multivariées.
Partie 2 : On completing the course students will be able to:
- Understand how computer models are used to simulate the effects of tax policies on the government budget, the distribution of income, and the level of employment
- Develop and estimate a simple model by themselves.
- Learn programming techniques and tools that are useful in empirical economics more generally

Modalités d'organisation et de suivi

Partie 1 : Les modèles et méthodes utilisés en marketing sont approchés à travers l’étude de chapitres d’ouvrages consacrés à l’analyse multivariée (Multivariate Analysis) et d’articles issus des revues de marketing (Journal of Marketing, Journal of Marketing Research, Journal of Consumer Research,…). Ce cours se passe sous forme d’exposés faits par les étudiants. Des applications sur XLStat et compléments théoriques sont également proposés.
Partie 2 : Lectures and exercise classes

Bibliographie

Partie 1:

• Iacobucci, D. (2013), Marketing Models, Multivariate Statistics and Marketing Analytics, South-Western Cengage Learning.
• Malhotra, N., Birks, D and Wills, P. (2012), Marketing Research, An Applied Approach, Pearson.

Partie 2:

• Landais, C., T. Piketty, and E. Saez (2011): Pour une révolution fiscale – un impôt sur le revenu pour le XXIème siècle, Paris : Le Seuil/République des idées.
• Software Carpentry: Teaching Basic Lab Skills for Research Computing. https://software-carpentry.org/lessons/
• Train, K. (2009): Discrete Choice Methods with Simulation, Cambridge University Press.

Contacts

Responsable(s) de l'enseignement

• Bertrand Koebel