Ects : 3

Enseignant responsable :

• PHILIPPE DE VREYER

Volume horaire : 36

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.

Pré-requis recommandés :

Cours de théorie des probabilités et de statistique

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