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Ce cours vous permettra d’acquérir les premiers concepts nécessaires pour construire rigoureusement des modèles économétriques. Il est constitué de leçons construites à partir de cas pratiques originaux interrogeant la vie quotidienne. Mentionnons parmi d’autres:
- Comment réussir une campagne de financement collaboratif ?
- Quels sont les déterminants des écarts salariaux entre les hommes et les femmes ?
- Existe-t-il encore un lien entre l’inflation et le chômage ?
- Peut-on prédire un changement de niveau de risque sur les marchés financiers ?
- Existe-t-il un lien entre le niveau de revenu et le sentiment d’être en bonne santé ?
- Le salaire est-il la seule motivation économique des travailleurs ?
- Le prix de vente des œuvres de Picasso correspond-il à sa valeur de catalogue ?
Ce cours contient huit leçons. Il permet tout d’abord de comprendre l’étendue et les limites de l’utilisation de l’économétrie en sciences sociales. La formation se poursuit en étudiant le modèle linéaire, tout en insistant sur la manière dont la construction d’un tel modèle permet d'identifier et de quantifier diverses relations entre les données mesurées. Il élabore également les propriétés statistiques de l'estimateur de moindres carrés, permettant ensuite de montrer comment il est possible de vérifier ou de tester des hypothèses économiques en pratique. Des leçons particulières sont consacrées à l’analyse de données fréquemment utilisées dans la pratique de l'économétrie, telles que les variables catégorielles et les séries temporelles.
What you'll learn
A la fin du cours, vous serez capables de:
- formaliser une question économique ou financière dans un modèle statistique;
- estimer et tester des hypothèses économiques dans un modèle statistique;
- traduire le résultat d’une analyse quantitative avec rigueur dans un langage opérationnel et pratique.
Prerequisites
Une maîtrise de l’algèbre linéaire élémentaire, et particulièrement du calcul matriciel
Une connaissance générale des outils de statistique descriptive
NB: Ce cours en ligne repose sur l’utilisation du logiciel open source R pour lequel aucune connaissance préalable n’est requise. Ce logiciel devra être installé sur votre ordinateur de travail.
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