ECTS
12 crédits
Composante
Faculté d'Economie de Grenoble (FEG)
Liste des enseignements
Économétrie 3
3 créditsMéthodes avancées en économétrie (IA, machine learning)
3 créditsÉconométrie de l'évaluation
3 crédits
Économétrie 3
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté d'Economie de Grenoble (FEG), Département Informatique et Mathématiques Appliquées aux Sciences Sociales (IMSS)
Période de l'année
Automne (sept. à dec./janv.)
Méthodes avancées en économétrie (IA, machine learning)
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté d'Economie de Grenoble (FEG), Département Informatique et Mathématiques Appliquées aux Sciences Sociales (IMSS)
Période de l'année
Automne (sept. à dec./janv.)
Économétrie de l'évaluation
ECTS
3 crédits
Composante
UFR Sciences de l'Homme et de la Société (SHS), Département Informatique et Mathématiques Appliquées aux Sciences Sociales (IMSS)
Période de l'année
Automne (sept. à dec./janv.)
L’objectif du cours est de présenter les méthodes économétriques qui peuvent être utilisées pour l'évaluation ex post de l'impact d'une politique publique. Il met l'accent sur les problèmes de sélection qui se posent pour une évaluation (en particulier distinguer ce qui relève de l'effet de la politique des spécificités éventuelles des bénéficiaires). Il commence par rappeler le cadre classique dit « de Rubin » pour définir une inférence causale, puis explique en détail les quatre principales méthodes empiriques. Le bien-fondé et les limites associés à l’utilisation de chaque méthode ainsi que des exemples d’application issus d’articles récents de la littérature économique sont présentés. Des applications à partir de bases de données d’enquêtes seront ensuite proposées en salle informatique.