L’objectif principal de l’économétrie est de promouvoir des études visant à une unification de l’approche théorique-quantitative et de l’approche empirique-quantitative des problèmes en économie. En d’autres termes, l’économétrie vise à représenter à l’aide d’équations mathématiques un phénomène économique observé dans le but de le comprendre, de l’expliquer et de le prévoir.
Objectif de nos cours particuliers d’économétrie
Le cours particulier d’économétrie aide les étudiants à bien assimiler les notions fondamentales d’économétrie de façon pédagogique et efficace. Ce cours particulier économétrie consiste à maîtriser le concept des hypothèses statistiques, définir un corps d’hypothèse de tests statistiques, choisir le test approprié selon chaque situation et suivant un objectif, définir la variable à expliquer et les variables explicatives dans un problème économique, sélectionner le modèle adéquat et le valider, exploiter les modèles dynamiques, réaliser des prévisions,…
Programme de nos cours particuliers d’économétrie :
La réalisation empirique des différentes parties de cours ou projet d’économétrie peut être effectuée sous plusieurs logiciels tels que R, STATA, Eviews, SPSS, SAS ou Statistica. Nous vous présentons ci-dessous le programme d’un cours particulier d econometrie assuré par nos enseignants :
- Régression linéaire simple :
- Formulation du modèle économétrique
- Choix des paramètres
- Moindres Carrés Ordinaires
- Vérification des conditions d’application de la modélisation linéaire simple : Hypothèses sur des variables explicatives et hypothèses des résidus (les erreurs)
- Tests de significativité des estimations et du modèle : Student, Fisher et tableau ANOVA
- Qualité de l’ajustement d’un modèle : Coefficient de détermination R²
- Interpréter les résultats issus de la régression simple
- Régression linéaire multiple :
- Formulation du modèle économétrique
- Choix des paramètres
- Test de significativité de chaque coefficient du modèle
- Intervalle de confiance
- Test de significativité globale du modèle : Test de Fisher
- Mesure de l’impact d’un sous ensemble de répresseurs sur le modèle global
- Critères de comparaison des modèles : Coefficient de détermination R², Critère d’Information d’Akaike (AIC),…
- Problèmes souvent rencontrés dans la régression :
- Multicolinéarité : Corrélation simple et multiple, Test de détection de multicolinéarité, méthodes de correction
- Sélection du modèle optimal
- Hétéroscédasticité, autocorrélation, non-normalité des résidus : Tests appropriés, conséquences sur l’estimation du modèle, méthodes de correction
- Modèles non linéaires : Modèles additifs généralisés
- Choix des splines de régression : nombre de nœuds et emplacements
- Choix du paramètre de lissage : Validation Croisée Généralisée (GCV)
- Sélection du meilleur modèle : AIC et BIC (Critère d’Information Bayésien)
- Interprétation des résultats
- Les séries temporelles :
- Décomposition et lissage
- Modèle autorégressifs (AR) : fonctions d’autocorrélation (acf) et d’autocorrélation partielle (pacf), détermination de l’ordre autorégressif (p), interprétation des résultats
- Modèle autorégressifs à retards échelonnés
- Modèles ARIMA et SARIMA : Détection de la tendance, données de Panel, détection des autocorrélations dans la série et dans les erreurs, sélection des ordres autorégressifs et moyenne mobile, prévision, etc.
- Modèles VAR
- Modèles sur données de Panel : Tests de spécification ou tests d’homogénéité, effets individuels, modèles à effets fixes et aléatoires, autocorrélation temporelle, hétéroscédasticité et test de spécification, etc.
- Cointégration et modèle à correction d’erreur
- Économétrie des variables qualitatives : Modèles logit et Probit
- Vérification des hypothèses d’application
- Choix de distribution
- Propriétés de ces modèles
- Interprétation et validation
- Prévision
- Logiciels à utiliser pour la partie empirique : EViews, R, STATA, SAS, SPSS, Statistica
- etc.
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