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Sophie Béreau, Christian Hafner, Mikael Petitjean, and Sébastien Van Bellegem

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:

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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:

Syllabus

None

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, 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

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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
Renforcez vos connaissances de base en économétrie en lisant le manuel d'économétrie largement utilisé de Jeffrey M. Wooldridge.
Show steps
  • 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
Suivez des tutoriels guidés pour apprendre à utiliser le logiciel R pour l'économétrie, afin de développer vos compétences techniques et pratiques.
Show steps
  • 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
Pratiquez la résolution d'exercices d'application du modèle linéaire pour consolider votre compréhension de ce concept clé.
Show steps
  • 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
Expand to see all activities and additional details
Show all six activities
Participation à un atelier sur l'analyse économétrique des données
Participez à un atelier animé par des experts pour approfondir vos connaissances et vos compétences dans l'analyse économétrique des données.
Show steps
  • 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
Créez une vidéo expliquant un concept économétrique de manière claire et engageante, afin de renforcer votre compréhension et de partager vos connaissances.
Show steps
  • 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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.

Reading list

We've selected 18 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Introduction à l’économétrie.
Cet ouvrage de référence couvre un large éventail de sujets en économétrie, notamment les modèles linéaires, les séries temporelles et les données de panel. Il est un excellent complément au cours, car il fournit des explications approfondies et des exemples concrets.
Ce manuel présente les concepts de base de l'économétrie de manière claire et concise. Il est particulièrement utile pour les étudiants qui débutent en économétrie ou qui souhaitent rafraîchir leurs connaissances.
Ce manuel est une référence classique en économétrie. Il couvre l'ensemble des concepts fondamentaux de l'économétrie, avec un accent particulier sur les applications pratiques. Il est très bien écrit et accessible aux débutants.
Ce manuel est un excellent choix pour les étudiants qui débutent en économétrie. Il présente les concepts de base de manière claire et concise, et il est riche en exemples concrets.
Ce livre fournit une introduction rigoureuse à l'économétrie. Il couvre tous les aspects de l'économétrie, des concepts fondamentaux aux applications avancées.
Ce manuel avancé fournit une couverture approfondie des modèles économétriques et des techniques d'estimation. Il est particulièrement utile pour les étudiants qui poursuivent des études supérieures en économétrie ou qui souhaitent approfondir leurs connaissances en matière de modélisation économétrique.
Ce manuel fournit une introduction à l'économétrie causale. Il est particulièrement utile pour les étudiants qui souhaitent apprendre à utiliser des techniques économétriques pour identifier et estimer les effets causaux.
Ce manuel en français couvre les concepts de base de l'économétrie de manière accessible. Il est particulièrement utile pour les étudiants francophones qui débutent en économétrie.
Ce manuel avancé fournit une couverture complète des modèles et techniques économétriques de séries temporelles. Il est particulièrement utile pour les étudiants qui poursuivent des études supérieures en économétrie ou qui souhaitent approfondir leurs connaissances en matière de modélisation de séries temporelles.
Ce manuel avancé fournit une introduction aux méthodes économétriques bayésiennes. Il est particulièrement utile pour les étudiants qui souhaitent apprendre à utiliser des techniques bayésiennes pour l'analyse économétrique.
Ce livre fournit une introduction pratique à l'économétrie. Il présente les concepts de base de l'économétrie et les illustre à l'aide de nombreux exemples concrets.
Cet ouvrage est un manuel complet et rigoureux qui couvre tous les aspects de l'économétrie. Il est particulièrement adapté aux étudiants avancés et aux chercheurs.
Cet ouvrage est une référence en analyse des séries temporelles. Il couvre les concepts fondamentaux de l'analyse des séries temporelles et les illustre à l'aide de nombreux exemples concrets.
Ce livre est une introduction à l'inférence causale. Il présente les concepts fondamentaux de l'inférence causale et les illustre à l'aide de nombreux exemples concrets.
Ce manuel complet fournit une présentation théorique rigoureuse de l'économétrie. Il est particulièrement utile pour les étudiants qui souhaitent approfondir leur compréhension des fondements théoriques de l'économétrie.
Ce manuel fournit une introduction accessible à l'économétrie pour les étudiants débutants. Il est particulièrement utile pour les étudiants qui souhaitent acquérir une compréhension de base des concepts et techniques économétriques.
Ce manuel avancé fournit une couverture approfondie des modèles et techniques de séries temporelles. Il est particulièrement utile pour les étudiants qui poursuivent des études supérieures en économétrie ou qui souhaitent approfondir leurs connaissances en matière de modélisation de séries temporelles.

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