Modèles linéaires et ses généralisations
Enseignant responsable :
Volume horaire : 50Description du contenu de l'enseignement :
Moindres carrés ordinaires et généralisés. Cas normal et propriétés asymptotiques. Tests de Fisher et tests asymptotiques. Le modèle d ’ analyse de la variance. Hétéroscédasticité - Définition, conséquences, moindres carrés généralisés et quasi-généralisés, application aux données de panel. Endogénéité des répresseurs et variables instrumentales, moindres carrés indirects et double-moindres carrés, tests de spécification. Équations simultanées : formes structurelle et réduite, modèles SUR, 3-stage least squares. Modèles linéaires généralisés, formalisation, modèles logit, probit, tobit et généralisations. Modèles de durée et modèles de données de comptage.
Enseignant responsable : KATIA MULLER MEZIANI
Coefficient : 2Compétence à acquérir :
Ce cours vise à décrire la construction et l ’ analyse des divers modèles paramétriques de régression linéaire et non-linéaire reliant un groupe de variables explicatives à une variable expliquée. Il correspond à un premier cours d ’ économétrie dans le Master. Il inclut également des TP pour l ’ apprentissage et utilisation du langage de programmation SAS.