Économétrie II. Économétrie II. L3 Économétrie L3 MASS. Pr. Philippe Polomé, U. Lyon 2. Année
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- Victor Cantin
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1 Économétrie Économétrie L3 Économétrie L3 MASS Pr. Philippe Polomé, U. Lyon 2 Année
2 Économétrie Ch. 0. ntroduction Votre enseignant Table des matières Ch. 0. ntroduction Votre enseignant Organisation du cours
3 Économétrie Ch. 0. ntroduction Votre enseignant Présentation Professeur à l Université Lumière Lyon 2 Labo GATE-LSE UMR 5824 CNRS - UL2 - UJM - ENS
4 Économétrie Ch. 0. ntroduction Votre enseignant Recherches Environmental Economics Social Decision Rules in Environment ; Ecological Governance Prosocial Behaviors Nonmarket Valuation Agricultural Economics : Micro Analysis of Farms Environmental Decisions Applied Econometrics
5 Économétrie Ch. 0. ntroduction Votre enseignant M2 Risque & Environnement UL2-UL3-ECL
6 Économétrie Ch. 0. ntroduction Votre enseignant Filière Econométrie L3 Économétrie : MCO Économétrie : MCO+ M1 e-quant Lectures in Applied Econometrics Économétrie avancée Économétrie des variables qualitatives Économétrie des séries temporelles Analyse de données d enquêtes M2 EQUADE & M2 GAEXA Modèles de durée et de comptage Panel Data Econometrics Program Evaluation Prédiction
7 Économétrie Ch. 0. ntroduction Organisation du cours Table des matières Ch. 0. ntroduction Votre enseignant Organisation du cours
8 Économétrie Ch. 0. ntroduction Organisation du cours Organisation Cours Supports en ligne - objectif MOOC 30h CM + TD N. Havet / X. Joutard + démonstration de pratique en cours Au moins 3 devoirs sur logiciel Ne sont pas corrigés en CM, mais peuvent être vus en TD TOUS les devoirs sont matière d examen (vu en TD ou pas) Evaluation CM 2/3 TD 1/3 CM : QCM Devoirs Questions de compréhension, sans calcul, sans logiciel
9 Économétrie Ch. 0. ntroduction Organisation du cours Stratégie Médiane : de 8.2 à 10.3 selon les années
10 Économétrie Ch. 0. ntroduction Organisation du cours Logiciels Logiciels économétriques : Tableur OOCalc : gratuit et similaire à MSExcel Gretl : similaire à Stata et sorties standards R, SAS, Stata, eviews, LimDep, Gauss... Avantages de Gretl Gratuit et open source, peut être téléchargé et installé sur vos ordinateurs gretl.sourceforge.net/ Multiples langues dont français, chinois, espagnol et anglais Jeux de données inclus Bons outils graphiques Connecte avec divers autres logiciels pour analyse plus poussée ou sorties de présentation
11 Économétrie Ch. 0. ntroduction Organisation du cours Références ntroductory Econometrics, J. Wooldridge Beaucoup d exemples, large public pas en français Econométrie, R. Bourbonnais, Dunod, 2002 Bonne vision très synthétique en français peu d exemples/intuition Économétrie, D. N. Gujarati ; traduction 4e éd., 2004 Texte intuitif disponible à Chevreul ntroductory Econometrics : Using Monte Carlo Simulation with Microsoft Excel, H.Barreto&F.Howland,2005 Aussi info sur site MS Windows Econometrics Analysis, W. H. Greene Multiples ed. en biblio
12 Économétrie Ch. 0. ntroduction Table des matières Ch. 0. ntroduction Votre enseignant Organisation du cours
13 Économétrie Ch. 0. ntroduction Rappel d économétrie Multiples données réelles sur l économie et autres On aimerait pouvoir évaluer quantitativement des effets «toutes choses égales par ailleurs» Mais tout est mélangé : rien n est «égal par ailleurs» Par exemple Effet d une politique sur le marché de l emploi alors que l économie mondiale évolue Effet sur d une taxe sur les engrais alors que tous les prix agricoles changent Les facteurs de réussite scolaire alors chaque élève est différent 3 objectifs de l économétrie Lien entre théorie et réalité (économie ou autre) Prédire une variable Conditionnellement à d autres variables ou pas Résumer les observations
14 Économétrie Ch. 0. ntroduction MRL & MCO Modèle de Régression Linéaire [MRL] y i = X 1i k X ki + i Hypothèses principales du MRL Sphéricité des erreurs Terme aléatoire sympa Exogénéité Pas de facteur confondant Z y et Z X Continuité Variable dépendante continue Sous ces hypothèses, MCO est très bon Pas de biais Précis Convergent/consistent
15 Économétrie Ch. 0. ntroduction Les hypothèses MRL sont-elles réalistes? Dans quels cas ont-elles le plus de chances d être satisfaites? Tester la validité des hypothèses Si les hypothèses ne sont pas respectées? Qu arrivent-ils aux propriétés de MCO? Quelles sont les solutions? Méthodes alternatives d estimation Transformation des données...
16 Économétrie Ch. 0. ntroduction Un mot sur les données réelles Ma page de cours liste des sources bien connues Gretl contient des bases de données réelles utilisées dans des textes de références Questions et méthodes spécifiques suivant le type de données (p. suivante)
17 Trois types de données réelles Coupe transversale (Cross-section) Beaucoup d agents i, unepériodet ; principal objet de ce cours Strike duration data, Choix de plan de pension, Nombre de visites chez le médecin Séries temporelles/chronologiques (Time series) Panel Un i, bcpdet ; MCO inadaptés! Macroéconomie dont : prix, déflateurs, emplois, population, croissance, investissement, éducation... par année, trimestre... Daily/Weekly stock prices or exchange rates, Rate of return on portfolios Beaucoup de i, quelquest ; MCO souvent inadaptés! Manufacturing companies over several years Employment and schooling history for a sample of men for some years
18 Économétrie Ch. 0. ntroduction Plan du cours 1. Modèle de régression linéaire & estimateur MCO 2. nférence : Classique & bootstrap 3. H. Sphéricité 3.1 Espérance non-nulle du terme d erreur 3.2 Hétéroscédasticité 3.3 Autocorrélation & intro séries temporelles 4. H. Endogénéité & méthodes des moments 5. H. Spécification 6. Modèle de choix dichotomique & maximum de vraisemblance 7. (Systèmes d équations & panel) 8. (Problèmes de données & régression quantile)
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