Cours d'économétrie

Description

Ce cours d’économétrie s’adresse aux étudiants de master. Son objectif fondamental est de leur permettre de se familiariser avec l’analyse empirique des relations entre les phénomènes ou variables économiques.

En contribuant à la formulation de modèles économétriques, ce cours permettra aux étudiants d’estimer et de tester ces modèles, mais aussi de les utiliser pour prédire des comportements économiques futurs et évaluer l’impact des politiques publiques.

L’économétrie facilite ainsi la prise de décision informée en offrant des outils pour analyser les relations de cause à effet dans des environnements économiques complexes et souvent incertains. De manière spécifique, à l’issue du cours, les étudiants seront en mesure de comprendre théoriquement et d’utiliser de façon pratique :

• les processus stationnaires ;
• les processus non stationnaires ;
• les modèles d’équations simultanées ;
• les modèles à retards échelonnés ;
• les modèles à variables dépendantes qualitatives.

Chaque chapitre est enrichi par des cas pratiques, permettant aux étudiants de développer des compétences concrètes en manipulation et analyse de données économiques. Ce cours, en renforçant les fondamentaux de l’économétrie acquis lors du cursus de licence, prépare les étudiants à aborder de manière approfondie et critique les défis analytiques contemporains en économie.

Ce cours d’économétrie représente une étape essentielle dans la formation des étudiants en économie, en leur fournissant les outils théoriques et pratiques nécessaires pour comprendre, analyser et prédire les phénomènes économiques dans un cadre empirique solide.

Pour comprendre le cours d’économétrie de niveau master, il convient toutefois de disposer de bonnes connaissances en mathématiques (algèbre linéaire), en statistiques et en économétrie de base (régression simple, tests d’hypothèses, modèle de régression multiple, inférence statistique en régression multiple, autocorrélation et hétéroscédasticité).

Objectifs

• Comprendre les bases théoriques et méthodologiques de l’économétrie pour permettre une analyse rigoureuse des phénomènes économiques.

• Développer la capacité à formuler des modèles économétriques basés sur des théories économiques et à estimer leurs paramètres à l’aide de données empiriques.

• Acquérir des compétences pratiques dans l’utilisation de logiciels spécialisés comme Stata pour analyser des données économiques et tester des hypothèses.

• Utiliser les modèles économétriques pour prédire les impacts des politiques publiques et des décisions économiques, contribuant ainsi à l’efficacité des décisions politiques et économiques.

Acquis pédagogiques

• Compréhension approfondie des concepts économétriques: définir et expliquer les concepts de processus stationnaires et non stationnaires, les modèles à équations simultanées et modèles à variables dépendantes qualitatives…

• Compétences en spécification et estimation de modèles : spécifier des modèles économétriques appropriés pour différentes situations économiques et utiliser des méthodes statistiques pour estimer ces modèles.

• Capacité à utiliser des logiciels économétriques : effectuer des analyses économétriques, y compris la réalisation de tests d’autocorrélation, de racine unitaire et de cointégration.

• Analyse critique et application pratique des résultats : critiquer les résultats obtenus à partir des modèles économétriques, faire des prédictions fiables et proposer des propositions basées sur des analyses empiriques.

Modalités d’évaluation

L’évaluation de ce cours sur les principes de base de l’économétrie se déroulera en trois étapes :

• Un devoir de trois à cinq pages, en choisissant un sujet parmi ceux proposés.

• Un quiz de synthèse d’une dizaine de questions.

• Un examen final de trois à cinq pages, en choisissant un sujet parmi ceux proposés.

Plan du cours

INTRODUCTION GÉNÉRALE : BREF RAPPEL SUR L’ÉCONOMÉTRIE

1. Qu’est-ce que l’économétrie ?
2. À quoi sert l’économétrie ?
3. Démarche économétrique
4. Quelques concepts de base utilisés en économétrie
5. Structure du cours

I. PROCESSUS STATIONNAIRES

1. Formes de processus stationnaires
2. Fonction d’autocorrélation
3. Types de processus stationnaires
4. Cas pratique : Test d’autocorrélation sous Stata

II. PROCESSUS NON STATIONNAIRES

1. Catégories de processus non stationnaires
2. Tests de racine unitaire
3. Cointégration
4. Initiation au Modèle à Correction d’Erreurs
5. Cas pratiques avec le logiciel Stata

III. MODÈLES À ÉQUATIONS SIMULTANÉES

1. Différentes formes du modèle à équations simultanées
2. Cas particulier : les modèles récursifs
3. Identification d’un modèle à équations simultanées
4. Méthodes d’estimation

IV. MODÈLES DYNAMIQUES

1. Modèles à retards échelonnés
2. Modèles autorégressifs

V. MODÈLES À VARIABLES DÉPENDANTES QUALITATIVES

1. Modèles de choix binaires
2. Modèles multinomiaux