Économétrie (L3 Économie) : régression linéaire, MCO, tests, problèmes d’estimation et séries temporelles
L'économétrie applique la statistique aux données économiques pour estimer et tester des relations. Le modèle de régression linéaire Y = β₀ + β₁X₁ + … + βₖXₖ + ε est estimé par les moindres carrés ordinaires (MCO), qui minimisent la somme des carrés des résidus. Sous les hypothèses de Gauss-Markov (exogénéité, homoscédasticité, absence d'autocorrélation), les estimateurs MCO sont les meilleurs estimateurs linéaires sans biais (BLUE). La significativité d'un coefficient se teste par le t de Student, celle de l'ensemble du modèle par le F de Fisher, et le R² mesure la qualité de l'ajustement. Il faut détecter et corriger la multicolinéarité, l'hétéroscédasticité, l'autocorrélation et l'endogénéité.
- 6 chapitres · 14 contenus
- 6 quiz
- 10h
- Avancé
- Certificat inclus
Ce que vous saurez faire
- Construire un intervalle de confiance et mener un test d'hypothèse
- Estimer une régression simple et multiple par les MCO
- Interpréter les coefficients, le t de Student, le F de Fisher et le R²
- Utiliser des variables muettes et des modèles log-log
- Détecter et corriger multicolinéarité, hétéroscédasticité et autocorrélation
- Tester la stationnarité d'une série temporelle
Programme de la formation
1 Rappels d’inférence statistique 2 contenus
- Estimateurs, intervalles de confiance et tests aperçu gratuit
- Inférence
2 La régression linéaire simple 3 contenus
- Le modèle et les moindres carrés ordinaires
- Tests et interprétation
- Régression simple
3 La régression linéaire multiple 3 contenus
- Le modèle multiple et ses hypothèses
- Variables muettes et lecture d’une sortie
- Régression multiple
4 Violations des hypothèses 3 contenus
- Multicolinéarité, hétéroscédasticité, autocorrélation
- Endogénéité et variables instrumentales
- Violations des hypothèses
5 Introduction aux séries temporelles 2 contenus
- Stationnarité et tests de racine unitaire
- Séries temporelles
6 Bilan : examen final 1 contenu
- Examen final d’économétrie
Description
En résumé
L'économétrie applique la statistique aux données économiques pour estimer et tester des relations. Le modèle de régression linéaire Y = β₀ + β₁X₁ + … + βₖXₖ + ε est estimé par les moindres carrés ordinaires (MCO), qui minimisent la somme des carrés des résidus. Sous les hypothèses de Gauss-Markov (exogénéité, homoscédasticité, absence d'autocorrélation), les estimateurs MCO sont les meilleurs estimateurs linéaires sans biais (BLUE). La significativité d'un coefficient se teste par le t de Student, celle de l'ensemble du modèle par le F de Fisher, et le R² mesure la qualité de l'ajustement. Il faut détecter et corriger la multicolinéarité, l'hétéroscédasticité, l'autocorrélation et l'endogénéité.
Ce cours couvre l’économétrie du programme de Licence 3 : inférence statistique, régression linéaire simple et multiple, tests, violations des hypothèses et leurs corrections, et introduction aux séries temporelles.
Chaque méthode est présentée avec son intuition, ses formules, un exemple chiffré et la lecture d’une sortie de logiciel (Stata, EViews, R, Excel), pour vous préparer aux examens et aux mémoires.
Prérequis
- Statistique descriptive et probabilités (L1)
- Notions de matrices
Pour qui ?
- Étudiants de Licence 3 et Master en économie
- Étudiants qui préparent un mémoire avec des données
- Analystes et chargés d'études
Votre formateur
Questions fréquentes
Faut-il un logiciel ?
Non pour suivre le cours ; les sorties de logiciels sont expliquées. Pour votre mémoire, Stata, EViews, R ou même Excel suffisent pour les régressions de base.
Le cours aide-t-il pour un mémoire ?
Oui : spécification du modèle, interprétation et tests de validité.
Y a-t-il un certificat ?
Oui, quand toutes les leçons sont lues et tous les quiz réussis.