Introduction à l’économétrie from edX

L'analyse de données quantitatives est devenue aujourd'hui une pratique incontournable dans tous les métiers liés aux sciences sociales. Ces analyses sont utilisées pour comprendre des phénomènes économiques et financiers, décrire la nature de la relation entre des personnes, des objets ou des événements, ou encore anticiper les conséquences d’une décision.

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's inside

Learning objectives

Formaliser une question économique ou financière dans un modèlestatistique;
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.
A la fin du cours, vous serez capables de:

Formaliser une question économique ou financière dans un modèlestatistique;
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.
A la fin du cours, vous serez capables de:

Syllabus

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Ce cours est conçu pour les étudiants souhaitant acquérir des bases solides en économétrie

Il développe les propriétés statistiques de l'estimateur des moindres carrés

Il enseigne comment traduire les résultats d'une analyse quantitative avec rigueur

Il est dispensé par des instructeurs reconnus dans le domaine de l'économétrie

Il aborde des cas pratiques originaux interrogeant la vie quotidienne

Il est dispensé par des instructeurs expérimentés dans l'enseignement de l'économétrie

Reviews summary

Introduction solide avec exemples pratiques

Selon les apprenants, cette introduction à l'économétrie, axée sur les sciences sociales, offre une base solide. Les exemples pratiques, qui abordent des sujets variés comme les écarts salariaux ou les marchés financiers, sont jugés très pertinents et aident grandement à la compréhension. La clarté des explications est un point fort souligné, particulièrement pour les débutants. Cependant, certains étudiants notent que pour tirer pleinement parti du cours, il est bénéfique d'avoir des notions préalables en statistiques. Le rythme est parfois perçu comme soutenu. Globalement, c'est une bonne porte d'entrée dans le domaine, bien que l'approfondissement de certains points puisse nécessiter des ressources complémentaires.

Excellente introduction pour les novices.

"C'est une excellente introduction pour ceux qui découvrent l'économétrie."

"En tant que débutant, j'ai trouvé que le cours posait de bonnes bases."

"Le cours est parfait pour acquérir les premiers concepts nécessaires..."

"J'ai acquis une base solide en économétrie grâce à ce cours."

Les concepts sont expliqués de manière claire.

"Les explications sont claires et concises, parfait pour une introduction."

"Le professeur explique très bien, même les notions complexes deviennent compréhensibles."

"J'ai trouvé les explications très claires et faciles à suivre."

"Les vidéos sont très claires et la progression logique aide à bien comprendre les notions."

Utilisation d'exemples concrets et utiles.

"Les exemples sont bien choisis et illustrent parfaitement les concepts."

"J'ai vraiment apprécié les cas pratiques, ils rendent l'économétrie plus accessible."

"Le cours est excellent, les exemples concrets rendent la matière très digeste."

"J'ai trouvé les exemples concrets très utiles pour comprendre l'application de l'économétrie."

Offre une bonne base sans approfondissement.

"Très bonne introduction, mais reste en surface sur certains sujets."

"Le cours donne un bon aperçu, mais ne remplace pas un cours universitaire complet."

"J'aurais aimé plus de profondeur sur certains modèles."

"C'est une bonne première étape, pas une maîtrise complète du sujet."

Le cours peut avancer rapidement.

"Le rythme est parfois un peu rapide, il faut revoir certaines vidéos."

"Certaines leçons vont très vite, surtout les parties mathématiques."

"Le contenu est dense et le rythme est soutenu."

"J'ai dû faire des pauses et relire pour suivre le rythme."

Avoir des bases en statistiques est un plus.

"Il est préférable d'avoir des bases solides en statistiques avant de commencer."

"Sans connaissance préalable en statistiques, certains passages sont difficiles à suivre."

"J'ai eu du mal avec les parties statistiques, des prérequis sont vraiment nécessaires."

"Bien que le cours soit introductif, quelques notions de stats aident beaucoup."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Introduction à l’économétrie with these activities:

Lecture du manuel d'économétrie de Wooldridge

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Renforcez vos connaissances de base en économétrie en lisant le manuel d'économétrie largement utilisé de Jeffrey M. Wooldridge.

View Introduction à l'économétrie on Amazon

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Lisez attentivement les chapitres pertinents du manuel.
Prenez des notes sur les concepts et les méthodes clés.
Résolvez les exercices à la fin de chaque chapitre.

Tutoriels sur l'utilisation du logiciel R pour l'économétrie

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Suivez des tutoriels guidés pour apprendre à utiliser le logiciel R pour l'économétrie, afin de développer vos compétences techniques et pratiques.

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Identifiez les tutoriels R pertinents pour l'économétrie.
Suivez attentivement les instructions et les exemples.
Pratiquez l'utilisation des fonctions et des packages R pour l'analyse économétrique.

Exercices d'application du modèle linéaire

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Pratiquez la résolution d'exercices d'application du modèle linéaire pour consolider votre compréhension de ce concept clé.

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Identifiez les variables dépendantes et indépendantes dans un énoncé de problème.
Construisez l'équation du modèle linéaire.
Estimez les paramètres du modèle à l'aide de la méthode des moindres carrés.
Interprétez les résultats du modèle.

Three other activities

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Participation à un atelier sur l'analyse économétrique des données

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Participez à un atelier animé par des experts pour approfondir vos connaissances et vos compétences dans l'analyse économétrique des données.

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Recherchez et inscrivez-vous à un atelier pertinent.
Participez activement aux sessions de l'atelier.
Posez des questions et engagez-vous avec les instructeurs et les autres participants.
Appliquez les connaissances acquises à vos propres projets ou recherches.

Création d'une vidéo explicative sur un concept économétrique

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Créez une vidéo expliquant un concept économétrique de manière claire et engageante, afin de renforcer votre compréhension et de partager vos connaissances.

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Sélectionnez un concept économétrique que vous maîtrisez bien.
Rédigez un script clair et concis qui explique le concept.
Enregistrez et montez la vidéo, en utilisant des visuels et des exemples pour illustrer le concept.
Partagez la vidéo sur une plateforme en ligne pour que d'autres puissent en bénéficier.

Mentorat d'un étudiant débutant en économétrie

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Faites du mentorat auprès d'un étudiant débutant en économétrie pour consolider vos connaissances et développer vos compétences en communication et en pédagogie.

Show steps

Connectez-vous avec un étudiant débutant en économétrie.
Fournissez des conseils et de l'aide sur les concepts et les méthodes économétriques.
Révisez les exercices et les devoirs avec l'étudiant.
Encouragez l'étudiant et célébrez ses progrès.

Career center

Learners who complete Introduction à l’économétrie will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Data Analyst

As a Data Analyst, you will be responsible for collecting, cleaning, and analyzing large datasets to extract meaningful insights. The course 'Introduction à l’économétrie' will provide you with the skills and knowledge necessary to understand the quantitative relationships between different variables, which is essential for successful data analysis. You will learn how to build statistical models, test hypotheses, and draw conclusions from data, all of which are key skills for data analysts.

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Econometrician

As an Econometrician, you will use statistical methods to analyze economic data and develop models to explain economic phenomena. The course 'Introduction à l’économétrie' will provide you with a solid foundation in the principles of econometrics, including model building, estimation, and hypothesis testing. You will also learn how to use econometric software to analyze real-world data, a skill that is essential for success in this field.

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Financial Analyst

As a Financial Analyst, you will be responsible for analyzing financial data and making recommendations on investments. The course 'Introduction à l’économétrie' will provide you with the skills and knowledge necessary to understand the quantitative relationships between different financial variables, which is essential for successful financial analysis. You will learn how to build statistical models, test hypotheses, and draw conclusions from data, all of which are key skills for financial analysts.

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Operations Research Analyst

As an Operations Research Analyst, you will use mathematical and statistical methods to solve complex problems in a variety of industries. The course 'Introduction à l’économétrie' will provide you with the skills and knowledge necessary to understand the quantitative relationships between different variables, which is essential for successful operations research analysis. You will learn how to build statistical models, test hypotheses, and draw conclusions from data, all of which are key skills for operations research analysts.

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Quantitative Analyst

As a Quantitative Analyst, you will use mathematical and statistical methods to analyze financial data and develop trading strategies. The course 'Introduction à l’économétrie' will provide you with the skills and knowledge necessary to understand the quantitative relationships between different financial variables, which is essential for successful quantitative analysis. You will learn how to build statistical models, test hypotheses, and draw conclusions from data, all of which are key skills for quantitative analysts.

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Market Researcher

As a Market Researcher, you will be responsible for collecting, analyzing, and interpreting data about consumer behavior. The course 'Introduction à l’économétrie' will provide you with the skills and knowledge necessary to understand the quantitative relationships between different variables, which is essential for successful market research. You will learn how to build statistical models, test hypotheses, and draw conclusions from data, all of which are key skills for market researchers.

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Economist

As an Economist, you will use economic theory and data analysis to study economic issues and make policy recommendations. The course 'Introduction à l’économétrie' will provide you with the skills and knowledge necessary to understand the quantitative relationships between different economic variables, which is essential for successful economic analysis. You will learn how to build statistical models, test hypotheses, and draw conclusions from data, all of which are key skills for economists.

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Public Policy Analyst

As a Public Policy Analyst, you will use data and analysis to inform public policy decisions. The course 'Introduction à l’économétrie' will provide you with the skills and knowledge necessary to understand the quantitative relationships between different policy variables, which is essential for successful public policy analysis. You will learn how to build statistical models, test hypotheses, and draw conclusions from data, all of which are key skills for public policy analysts.

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Business Analyst

As a Business Analyst, you will use data and analysis to help businesses improve their performance. The course 'Introduction à l’économétrie' will provide you with the skills and knowledge necessary to understand the quantitative relationships between different business variables, which is essential for successful business analysis. You will learn how to build statistical models, test hypotheses, and draw conclusions from data, all of which are key skills for business analysts.

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Data Scientist

As a Data Scientist, you will use data and analysis to solve a variety of problems. The course 'Introduction à l’économétrie' will provide you with the skills and knowledge necessary to understand the quantitative relationships between different variables, which is essential for successful data science. You will learn how to build statistical models, test hypotheses, and draw conclusions from data, all of which are key skills for data scientists.

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Machine Learning Engineer

As a Machine Learning Engineer, you will use data and analysis to build machine learning models. The course 'Introduction à l’économétrie' will provide you with the skills and knowledge necessary to understand the quantitative relationships between different variables, which is essential for successful machine learning. You will learn how to build statistical models, test hypotheses, and draw conclusions from data, all of which are key skills for machine learning engineers.

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Software Engineer

As a Software Engineer, you will use data and analysis to build software applications. The course 'Introduction à l’économétrie' may be useful for you if you are interested in building software applications that involve data analysis. You will learn how to build statistical models, test hypotheses, and draw conclusions from data, all of which are key skills for software engineers who work with data.

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Computer Scientist

As a Computer Scientist, you will use data and analysis to develop new computer science algorithms and technologies. The course 'Introduction à l’économétrie' may be useful for you if you are interested in developing computer science algorithms and technologies that involve data analysis. You will learn how to build statistical models, test hypotheses, and draw conclusions from data, all of which are key skills for computer scientists who work with data.

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Operations Manager

As an Operations Manager, you will use data and analysis to improve the efficiency and effectiveness of operations. The course 'Introduction à l’économétrie' may be useful for you if you are interested in using data and analysis to improve operations. You will learn how to build statistical models, test hypotheses, and draw conclusions from data, all of which are key skills for operations managers who work with data.

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Financial Manager

As a Financial Manager, you will use data and analysis to make financial decisions. The course 'Introduction à l’économétrie' may be useful for you if you are interested in using data and analysis to make financial decisions. You will learn how to build statistical models, test hypotheses, and draw conclusions from data, all of which are key skills for financial managers who work with data.

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