Méthodes avancées en économétrie

Diplômes intégrant cet élément pédagogique :

Descriptif

Ce cours porte sur des thèmes de recherche en microéconométrie ayant pour objet la modélisation de l’hétérogénéité individuelle. Les thèmes discutés comprennent notamment les modèles non-séparables avec régresseurs exogènes et/ou endogènes, les modèles à coefficients aléatoires, les mélanges de lois, ainsi que des modèles non linéaires pour données de panel. Nous illustrerons ces points par des applications. Ce travail sera un mélange de programmation sur Python et R (néanmoins, les étudiants sont libres d’utiliser le langage de leur choix, à condition qu’il soit suffisamment flexible pour programmer "convenablement" les méthodes considérées dans ce cours).


Plan du cours :
1. Modèles semi paramétriques et fonctions de contrôle.
1.1. Estimation semi-paramétrique.
1.2. Fonctions de contrôle.
1.3. Méthodes en deux étapes.
1.4. Efficacité semi-paramétrique.
2. Modèles non linéaires pour données de panel .
2.1. Quelques résultats particuliers.
2.2. Identification et information.
2.3. Méthodes de réduction de biais.
3. Régression quantile .
3.1. Modèles de régression quantile.
3.2. Bootstrap et MCMC.
4. Mélanges de lois et modèles à facteurs.
4.1. Mélanges de lois.
4.2. Modèles à facteurs.

Pré-requis

Econométrie (semestres 1 et 2 de M1)

Bibliographie

Articles dont la liste sera donnée en cours

Informations complémentaires

Langue(s) : Français