Catalogue des formations

Diplômes intégrant cet élément pédagogique :

• Master Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales (MIASHS)

Descriptif

Le cours est constitué de deux parties. La première concerne des extensions du modèle linéaire et traitera notamment les modèles (linéaires) pour données de panel. Le cadre d’inférence sera ici la méthode des moments généralisée.
La deuxième concerne les modèles pour variables dépendantes limités, et notamment les modèles pour variables dépendantes discrètes (binaires, polytomiques), censurées, tronquées, où les modèles de sélection endogène. Le cadre d’inférence sera ici la méthode du maximum de vraisemblance.

Acquis à l’issue du cours:
-Distinguer les différentes méthodes de panels, comprendre l'intérêt et les limites de chaque approche.
-Reconnaître des situations où la variable dépendante est limitée et le modèle adapté correspondant (logit/probit, logit multinomial ou conditionnel, tobit, ...), comprendre la méthode d'estimation et les spécificités de chacun des modèles correspondants.
-Comprendre la méthode des moments généralisés et le maximum de vraisemblance, et être capable de les employer dans des cadres proches de ceux du cours.
-Conduire une analyse économétrique complète avec des données réelles sur les langages Python ou R.

Pré-requis

cours d’économétrie du semestre 1

Bibliographie

-Advanced Econometrics, par T. Amemiya.
-Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, par J. -Wooldridge.
-Econometric Theory and Methods, par R. Davidson et J. G. MacKinnon.

Informations complémentaires

Méthode d'enseignement : En présence
Lieu(x) : Grenoble - Domaine universitaire
Langue(s) : Francais