Institutions, Économie et Société (Research in Socio-Economics) - 300 - 2ème année de Master

Ects : 5
Volume horaire : 18
Compétence à acquérir :
Objectifs :
- Comprendre l’histoire des instruments de valorisation financière, leur usage, les justifications qui les accompagnent et les réalités qu’ils contribuent à engendrer.
- Investiguer les conditions et conséquences économiques, politiques, culturelles et sociales de l’extension des logiques financières.
- S’insérer dans le débat actuel en sciences sociales autour de ces problèmes.
Compétences à acquérir :
- Analyse en sciences sociales.
- Compréhension contextuelle des processus financiers.
Mode de contrôle des connaissances :
Contrôle continu + devoir final.

Description du contenu de l'enseignement :
Le cours aborde deux problèmes caractéristiques du capitalisme contemporain. D’abord celui de la valorisation financière et des dispositifs d’estimation d’une valeur économique, considérée du point de vue chrématistique (retour sur investissement, flux de trésorerie actualisés, coût du capital, etc.). Il s’agira de restituer l’histoire de ces instruments de valorisation, leurs usages, les représentations qui les accompagnent, ainsi que les réalités qu’ils contribuent à engendrer. Le second problème correspond aux processus de financiarisation, c’est-à-dire à l’essor de la part des activités financières dans la vie économique et à l’extension des logiques qui leurs sont propres (titrisation, assurance, endettement, maximisation de la valeur actionnariale, opérations à effet de levier, etc.). Seront étudiés les conditions et les effets économiques, politiques, culturels et sociaux de cette extension des logiques financières. Tout au long de cet enseignement, sera adopté un point de vue interdisciplinaire, combinant sociologie politique, analyse institutionnelle, anthropologie de la finance et histoire. Enseignant.es : FABIAN MUNIESA ; MARLÈNE BENQUET ; QUENTIN RAVELLI ; LILIANA DOGANOVA.

Enseignant responsable :

• FABIAN MUNIESA
• MARLENE BENQUET

Ects : 5
Volume horaire : 18
Coefficient : 2

Enseignant responsable :

• FRANCOIS CUSIN
• SAMUEL PINAUD
• MARIE PIGANIOL

Ects : 4
Volume horaire : 18
Coefficient : 0.5

Ects : 5
Volume horaire : 18
Coefficient : 2

Enseignant responsable :

• BENJAMIN LEMOINE

Ects : 5
Volume horaire : 18
Coefficient : 2

Enseignant responsable :

• STEPHANIE BARRAL
• ALAIN NADAI

Ects : 6
Volume horaire : 36
Compétence à acquérir :
- Maîtrise des techniques de base sur données transversales.
- Familiarisation avec l'interprépation des résultats économétriques.
- Sensibiliation à la question de la causalité.
Mode de contrôle des connaissances :
Deux tests écrits en cours de semestre + examen final.

Description du contenu de l'enseignement :
- Rappels de statistiques et de probabilités.
- Le modèle de régression linéaire simple.
- Le modèle de régression linéaire multiple.
- Inférence statistique.
- Introduction aux modèles à variables qualitatives.

Enseignant responsable :

• MARION MERCIER

Ects : 3
Volume horaire : 33
Coefficient : 1
Compétence à acquérir :
After attending the classes, the students will master the main tools of mathematics and optimization used in economics, and strengthened their analytical ability. They will be well-equiped to continue in the Master's program as all core economics and econometrics courses assume a deep prior knowledge of calculus techniques, matrix algebra, constrained optimiazation.

Description du contenu de l'enseignement :
The up-grade course in Mathematics and Optimization will cover the following topics: Solving of differential equations, linear algebra, static optimizing problems (including the resolution of the Lagrange and nonlinear programming problems) and dynmic optimizing problems (Hamiltonian, maximum principle).
The objective of the course is to provide students with both an understanding and some practice of the core techniques in mathematics, which are necessary to master for subsequent core and specialization courses of the Master's program.

Enseignant responsable :

• JEAN-PHILIPPE LEFORT

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5
Compétence à acquérir :
- Objectif 1 : Fournir les éléments permettant de lire des articles utilisant des analyses en composantes principales, des analyses des correspondances standard et multiples.
- Objectif 2 : Fournir des éléments utiles à la pratique de l’analyse factorielle et des analyses de correspondances dans un travail de recherche.

Description du contenu de l'enseignement :
L’analyse des correspondances est une méthode très féconde en sociologie, lorsqu’on analyse les caractéristiques sociales des individus et des groupes comme des propriétés différentielles ou distinctives, lorsqu’on cherche à mettre en évidence des « effets de système » ou lorsqu’on pense le monde social de façon relationnelle, en recourant par exemple aux notions d’« espace » ou de « champ ». Dans ce dernier cas, l’analyse des correspondances permet au sociologue d’obtenir des représentations graphiques, des sortes de « cartes », des espaces sociaux. Cet enseignement portera sur l’usage de l’analyse des correspondances en sociologie. Sans s’y cantonner, il privilégiera l’usage qu’en ont fait Pierre Bourdieu (notamment, dans le livre
La Distinction, 1979) et, sous son inspiration, d’autres chercheurs français ou étrangers : cet usage permet en effet d’illustrer les riches potentialités de l’analyse des correspondance ; il présente, en outre, l’intérêt d’articuler avec une grande cohérence des choix de méthode et des hypothèses sociologiques.

L'enseignement se composera de trois parties. Après une partie introductive visant à situer cet usage d’une méthode statistique par rapport à d’autres pratiques des méthodes quantitatives en sociologie, l’enseignement présentera les grandes notions en matière de statistiques et d’analyse géométrique des données : il s’agira de mises au point sur des notions fondamentales (distribution, variables, moyenne, variance, indépendance, etc.) et d’une présentation des principes de l’analyse des correspondances.
Il sera ensuite question de la mise en œuvre de cette méthode dans des travaux sociologiques : on dégagera son apport et l’on évoquera les problèmes pratiques qu’elle pose, en s’appuyant, d’une part, sur la lecture de textes sociologiques et, d’autre part, sur l’évocation d’une ou de plusieurs recherches.
- Thème 1 : Origines et diffusion en sociologie des techniques d’analyses factorielles et d’analyses des correspondances (standard et multiples).
- Thème 2 : Situation de ces techniques au sein des familles d’outils statistiques.
- Thème 3 : Grands principes de compréhension de ces techniques (projection d’un nuage, changement de repères) ; liens entre l’analyse en composantes principales, l’analyse des correspondances standard et l’analyse des correspondances multiples.
- Thème 4 : Eléments pour l’interprétation des résultats et des graphiques d’analyses factorielles et d’analyses de correspondances (lecture des tableaux de résultats, propriétés géométriques des graphiques).
- Thème 5 : Éléments d’analyse post-factorielle (éléments supplémentaires, ellipses de concentration, mobilisation d’autres techniques – classification, régression – à l’intérieur de l’analyse des correspondances).

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5
Compétence à acquérir :
Au cours de cette formation seront parcourues les bases générales théoriques et pratiques des outils géomatiques pour l’analyse des données spatialisées.
Mode de contrôle des connaissances :
Exposé oral, fiche de lecture, travail personnel

Description du contenu de l'enseignement :
La spatialisation de l'information est une démarche méthodologique présente dans des disciplines diverses en sciences humaines et sociales telles que la géographie, l’archéologie, l’histoire, la sociologie, l’anthropologie, etc. Dans ce contexte, les composantes spatiale et temporelle des données est ainsi au cœur des recherches. Les logiciels pour le traitement et l’analyse de l’information spatialisée tels que les systèmes d’Information Géographique (SIG), les outils pour le traitement statistique et le partage en ligne de ces données ainsi que pour la spatialisation des données textuelles, apparaissent comme un moyen de faire travailler concrètement les chercheurs ensemble. Ces outils induisent la mise en place de nouvelles logiques de recherche. Pour être pleinement opérationnels, ils ne peuvent être dissociés des acteurs, qui dialoguent, négocient et adaptent des cultures et solutions techniques qui leur sont propres. Ce séminaire se propose d’être un lieu d’échange sur différentes expériences menées en géomatique à l’EHESS et dans d’autres institutions. Il sera associé à une formation initiale sur les outils géomatiques pour l’analyse des données spatialisées. La formation initiale aura lieu dans la salle informatique de l'EHESS et pourra donner lieu à la validation de 3 ECTS. Elle est ouverte sur inscription, le nombre de places de la salle informatique étant limité.

Ects : 3
Volume horaire : 18
Coefficient : 0.5
Compétence à acquérir :
Apprentissage de l'analyse des données relationnelles et des réseaux sociaux et mise en pratique
Mode de contrôle des connaissances :
Exposé oral, fiche de lecture, travail personnel

Description du contenu de l'enseignement :
Le séminaire s'adresse aux étudiants (master, doctorat) et chercheurs désirant suivre une démarche « réseau » au cours de leurs travaux de recherche. Il se propose d'aborder, dans une optique interdisciplinaire, les différentes approches pratiques et théoriques impliquées lors de la mise en œuvre d'analyses relationnelles ou de l’étude de réseaux sociaux.
Il s’intéresse notamment
- À la définition des concepts utilisés par l’analyse des réseaux ;
- À la pertinence de l’usage d’une problématique relationnelle et à l’étude de « réseaux sociaux », quels que soient leur forme, leur médium et leurs propriétés ;
- Aux questions induites par la construction et la mise en forme de données relationnelles (modalités du passage des sources empiriques aux données, protocoles d’enquête réseaux, etc.) ;
- Aux apports et aux limites d’une approche du social centrée sur les liens ;
- Aux problèmes et opportunités posés par le croisement et la confrontation des approches disciplinaires du concept de réseau social.

Ects : 3
Volume horaire : 36
Coefficient : 0.5
Compétence à acquérir :
- Manipulation de R et Rstudio, et en particulier des univers tidyverse, sf et markdown.
- Importation et mise en forme des données tabulaires.
- Formatage et recodage des variables, y compris textuelles.
- Manipulation et transformations des données.
- Visualisation, y compris des cartographies.
- Production de code et de rapports automatisés et reproductibles.
Mode de contrôle des connaissances :
Réalisation d'une étude exploratoire détaillée sur un jeu de données réelles, spatialisées et portant sur un sujet d'actualité.
Pré-requis recommandés :
Notions de base de statistiques, notamment descriptives, et quelques notions de probabilités.

Description du contenu de l'enseignement :
La diversification foisonnante et la qualité inégale des sources de données, ainsi que les volumes de plus en plus massifs et en libre accès, justifient le recours grandissant aux approches quantitatives et à la science des données. Le but de ce cours est de fournir une introduction à cette dernière, en se focalisant sur la nécessité d'une démarche unifiée, automatisée et reproductible, de la collecte des données et jusqu'à la diffusion des résultats.

En s'appuyant sur le R moderne, et notamment sur Rstudio et tidyverse, ce cours pose les bases d'une démarche quantitative exploratoire. Les étudiants apprendront comment importer des données tabulaires, y compris de sources multiples, comment les manipuler et les mettre en forme, comment les visualiser et les explorer. Une partie significative du cours sera dédiée aux données géo-référencées et à la construction de cartographies. Enfin, la question d'une démarche reproductible et de la diffusion des résultats sera abordée grâce à Rmarkdown.

Enseignant responsable :

• MADALINA OLTEANU

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5

Ects : 3
Volume horaire : 18
Coefficient : 0.5

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5

Enseignant responsable :

• SYLVAIN LAURENS

Ects : 3

Ects : 21
Coefficient : 5

Ects : 4
Compétence à acquérir :
Les bases de l'économétrie classique : moindres carrés ordinaires, les tests statistiques usuels, les moindres carrés généralisés.
Mode de contrôle des connaissances :
Examen terminal
Pré-requis obligatoires :
Cours de statistique (théories des tests)

Description du contenu de l'enseignement :
Ce cours alterne les aspects théoriques de l'estimation statistique, et de l'économétrie, ainsi que la mise en œuvre opérationnelle de ces modèles à l'aide du logiciel GRETL. Les thèmes suivants sont abordés : modèle de régression simple, modèle linéaire, tests par analyse de la variance, violation des hypothèses (auto-corrélation et hétéroscédasticité), multicolinéarité et sélection des variables..

Bibliographie, lectures recommandées
BOURBONNAIS R., Econométrie, DUNOD. 10 ème édition. 2018.
BOURBONNAIS R., Exercices pédagogiques d’économétrie avec corrigés et rappel synthétique de cours. Economica. 3 ème Edt., Janvier 2015.
GREENE W. H., Econométrie, Pearson, 2011.

Enseignant responsable :

• REGIS BOURBONNAIS

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5
Compétence à acquérir :
This course will introduce students to the fundamental properties, procedures and rules of interpretation of the most commonly used forms of correspondence analysis, i.e. simple correspondence analysis (CA) and MCA, and also to the most commonly used software. A main emphasis will be put on how to use MCA in one’s own work, and on practical examples and applications. Particular attention will therefore be paid to how MCA can be used in the construction of social space

Description du contenu de l'enseignement :
In the social sciences, multiple correspondence analysis (MCA) is a statistical technique that perhaps has become best known through the work of the late Pierre Bourdieu (1930-2002), in particular “Distinction” (Bourdieu 1984), “Homo Academicus” (Bourdieu 1988) and “The State Nobility” (Bourdieu 1996). In more recent years, the technique has found a wider audience, and is now used by social scientists in several disciplines.
As a counterpart to principal component analysis (PCA), a geometric technique for the analysis of metric variables, MCA is a geometric technique for the analysis of categorical or categorized variables. Originating in the early 1960s and the French statistician Jean-Paul Benzécri’s work in mathematical linguistics, MCA represents and models data sets as clouds of points in a multidimensional Euclidean space. The interpretation of the data is based on these clouds of points. By combining MCA with inferential techniques and variance analysis, we arrive at an integrated framework of interpretation that also is known under the name of Geometric Data Analysis (GDA).
In a combination of lectures and laboratory exercises, this course will introduce students to the fundamental properties, procedures and rules of interpretation of the most commonly used forms of correspondence analysis, i.e. simple correspondence analysis (CA) and MCA, and also to the most commonly used software. A main emphasis will be put on how to use MCA in one’s own work, and on practical examples and applications. Particular attention will therefore be paid to how MCA can be used in the construction of social space

Ects : 3
Volume horaire : 36
Coefficient : 0.5
Compétence à acquérir :
- programmer des réseaux neuronaux
- utiliser des algorithmes de machine learning
Pré-requis obligatoires :
Ce cours suppose d’avoir suivi un premier cours d’algorithmie et d’initiation à Python.

Description du contenu de l'enseignement :
Les étudiants apprennent à programmer des réseaux neuronaux et à utiliser des algorithmes de machine learning pour répondre à des questions de sciences social

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5
Compétence à acquérir :
- Objectif 1 : Fournir les éléments permettant de lire des articles utilisant des analyses en composantes principales, des analyses des correspondances standard et multiples.
- Objectif 2 : Fournir des éléments utiles à la pratique de l’analyse factorielle et des analyses de correspondances dans un travail de recherche.

Description du contenu de l'enseignement :
L’analyse des correspondances est une méthode très féconde en sociologie, lorsqu’on analyse les caractéristiques sociales des individus et des groupes comme des propriétés différentielles ou distinctives, lorsqu’on cherche à mettre en évidence des « effets de système » ou lorsqu’on pense le monde social de façon relationnelle, en recourant par exemple aux notions d’« espace » ou de « champ ». Dans ce dernier cas, l’analyse des correspondances permet au sociologue d’obtenir des représentations graphiques, des sortes de « cartes », des espaces sociaux. Cet enseignement portera sur l’usage de l’analyse des correspondances en sociologie. Sans s’y cantonner, il privilégiera l’usage qu’en ont fait Pierre Bourdieu (notamment, dans le livre
La Distinction, 1979) et, sous son inspiration, d’autres chercheurs français ou étrangers : cet usage permet en effet d’illustrer les riches potentialités de l’analyse des correspondance ; il présente, en outre, l’intérêt d’articuler avec une grande cohérence des choix de méthode et des hypothèses sociologiques.

L'enseignement se composera de trois parties. Après une partie introductive visant à situer cet usage d’une méthode statistique par rapport à d’autres pratiques des méthodes quantitatives en sociologie, l’enseignement présentera les grandes notions en matière de statistiques et d’analyse géométrique des données : il s’agira de mises au point sur des notions fondamentales (distribution, variables, moyenne, variance, indépendance, etc.) et d’une présentation des principes de l’analyse des correspondances.
Il sera ensuite question de la mise en œuvre de cette méthode dans des travaux sociologiques : on dégagera son apport et l’on évoquera les problèmes pratiques qu’elle pose, en s’appuyant, d’une part, sur la lecture de textes sociologiques et, d’autre part, sur l’évocation d’une ou de plusieurs recherches.
- Thème 1 : Origines et diffusion en sociologie des techniques d’analyses factorielles et d’analyses des correspondances (standard et multiples).
- Thème 2 : Situation de ces techniques au sein des familles d’outils statistiques.
- Thème 3 : Grands principes de compréhension de ces techniques (projection d’un nuage, changement de repères) ; liens entre l’analyse en composantes principales, l’analyse des correspondances standard et l’analyse des correspondances multiples.
- Thème 4 : Eléments pour l’interprétation des résultats et des graphiques d’analyses factorielles et d’analyses de correspondances (lecture des tableaux de résultats, propriétés géométriques des graphiques).
- Thème 5 : Éléments d’analyse post-factorielle (éléments supplémentaires, ellipses de concentration, mobilisation d’autres techniques – classification, régression – à l’intérieur de l’analyse des correspondances).

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5
Compétence à acquérir :
Au cours de cette formation seront parcourues les bases générales théoriques et pratiques des outils géomatiques pour l’analyse des données spatialisées.
Mode de contrôle des connaissances :
Exposé oral, fiche de lecture, travail personnel

Description du contenu de l'enseignement :
La spatialisation de l'information est une démarche méthodologique présente dans des disciplines diverses en sciences humaines et sociales telles que la géographie, l’archéologie, l’histoire, la sociologie, l’anthropologie, etc. Dans ce contexte, les composantes spatiale et temporelle des données est ainsi au cœur des recherches. Les logiciels pour le traitement et l’analyse de l’information spatialisée tels que les systèmes d’Information Géographique (SIG), les outils pour le traitement statistique et le partage en ligne de ces données ainsi que pour la spatialisation des données textuelles, apparaissent comme un moyen de faire travailler concrètement les chercheurs ensemble. Ces outils induisent la mise en place de nouvelles logiques de recherche. Pour être pleinement opérationnels, ils ne peuvent être dissociés des acteurs, qui dialoguent, négocient et adaptent des cultures et solutions techniques qui leur sont propres. Ce séminaire se propose d’être un lieu d’échange sur différentes expériences menées en géomatique à l’EHESS et dans d’autres institutions. Il sera associé à une formation initiale sur les outils géomatiques pour l’analyse des données spatialisées. La formation initiale aura lieu dans la salle informatique de l'EHESS et pourra donner lieu à la validation de 3 ECTS. Elle est ouverte sur inscription, le nombre de places de la salle informatique étant limité.

Ects : 3
Volume horaire : 18
Coefficient : 0.5
Compétence à acquérir :
Apprentissage de l'analyse des données relationnelles et des réseaux sociaux et mise en pratique
Mode de contrôle des connaissances :
Exposé oral, fiche de lecture, travail personnel

Description du contenu de l'enseignement :
Le séminaire s'adresse aux étudiants (master, doctorat) et chercheurs désirant suivre une démarche « réseau » au cours de leurs travaux de recherche. Il se propose d'aborder, dans une optique interdisciplinaire, les différentes approches pratiques et théoriques impliquées lors de la mise en œuvre d'analyses relationnelles ou de l’étude de réseaux sociaux.
Il s’intéresse notamment
- À la définition des concepts utilisés par l’analyse des réseaux ;
- À la pertinence de l’usage d’une problématique relationnelle et à l’étude de « réseaux sociaux », quels que soient leur forme, leur médium et leurs propriétés ;
- Aux questions induites par la construction et la mise en forme de données relationnelles (modalités du passage des sources empiriques aux données, protocoles d’enquête réseaux, etc.) ;
- Aux apports et aux limites d’une approche du social centrée sur les liens ;
- Aux problèmes et opportunités posés par le croisement et la confrontation des approches disciplinaires du concept de réseau social.

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5

Ects : 3
Volume horaire : 18
Coefficient : 0.5

Ects : 3
Volume horaire : 18
Coefficient : 0.5
Compétence à acquérir :
Travail sur archives

Description du contenu de l'enseignement :
Les comportements économiques d’une société sont le plus souvent reconstruits à partir de sources spécifiques (textes, artefacts, structures…) dont l’étude demande des compétences qui relèvent parfois de plusieurs champs disciplinaires (archéologie, diplomatique des documents, histoire des techniques, sciences de gestion, archivistique…). Outre ces difficultés de technicité, les historiens de l’économie et des pratiques de gestion rencontrent dans leur questionnement des sources un certain nombre de problèmes méthodologiques.

L’enseignement vise à assurer une connaissance et une pratique de l’archive pour réaliser
des travaux historiques. Il se divise en trois temps:
- Le premier bloc fournit les outils méthodologiques et donne un aperçu de la diversité des sources archivistiques (anciennes, modernes, contemporaines, numériques etc.). Les étudiants définissent une thématique sur laquelle portera le travail qui servira de support à
l’évaluation.
- Le deuxième bloc permet aux étudiants d’être confrontés à un terrain de recherche et aboutit à la construction d’un travail problématisé associé à un corpus d’archives.
- Le troisième bloc consiste à collecter les données nécessaires au travail. A l’issue de ce bloc, les étudiants produisent un document final synthétisant leurs recherches.

Enseignant responsable :

• PIERRE LABARDIN

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5

Enseignant responsable :

• PAUL LAGNEAU-YMONET

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5

Enseignant responsable :

• ALFONSO SORRENTINO

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5

Enseignant responsable :

• PAUL LAGNEAU-YMONET

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5

Enseignant responsable :

• SYLVAIN LAURENS

Ects : 3
Coefficient : 0.5

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5

Ects : 3
Volume horaire : 24
Coefficient : 0.5

Ects : 3