Econométrie - Memoire

Module 1 : Les bases de Python pour la Data Science

Ce module introduit les fondamentaux du langage Python appliqué à l’analyse de données. Les apprenants découvrent les variables, les types de données, les structures conditionnelles, les boucles, les fonctions et les bibliothèques essentielles utilisées en data science. L’objectif est de construire une base solide pour manipuler, automatiser et analyser des données avec Python.

• 1.1 Qu'est ce que l'analyse de données?Lire gratuitement
• 1.2 Qu’est-ce que l’analyse de données ?Lire gratuitement
• 1.3 Installer Python, choisir un IDE et préparer son environnementLire gratuitement
• 1.4 Les Fondations (Variables et Types)
• 1.5 Conditions et Expressions Booléennes en Python
• 1.6 Les Boucles — Automatiser la répétition.
• 1.7 Les Structures de Données Essentielles.
• 1.8 Modularité avec les Fonctions

Programmation avec R : des bases à l’autonomie

Ce module propose une initiation progressive à la programmation avec R destinée aux grands débutants. Aucun prérequis en programmation n’est nécessaire. L’objectif est d’apprendre à comprendre, écrire, exécuter et corriger du code R avant de passer à l’analyse de données, aux statistiques ou à l’économétrie. La formation commence par les notions les plus élémentaires : instructions, variables, objets, types de données et opérateurs. Elle introduit ensuite progressivement les vecteurs, les conditions, les boucles, les fonctions, les listes et les data frames. Les étudiants apprennent également à importer des fichiers, manipuler des données, gérer les erreurs et organiser correctement leurs scripts. Chaque nouvelle notion est accompagnée d’exemples très simples, puis d’exercices pratiques. À la fin du module, l’étudiant sera capable d’écrire de petits programmes en R de manière autonome et disposera des bases nécessaires pour poursuivre vers l’analyse de données et l’économétrie.

• 2.1 Leçon 1 : Installation, prise en main et premiers pas
• 2.2 Leçon 2 : Types de données et Opérateurs
• 2.3 Leçon 3 : Les Vecteurs, première structure de données
• 2.4 Leçon 4 : Contrôle du flux (Conditions et Boucles)
• 2.5 Leçon 5 : Les Fonctions
• 2.6 Leçon 6 : Les Listes et l'hétérogénéité
• 2.7 Leçon 7 : Les Data Frames, cœur de l'analyse
• 2.8 Leçon 8 : Importation et Bonnes Pratiques
• 2.9 Leçon 9 : Gestion des erreurs et Débogage
• 2.10 Projet Final de Synthèse

Régression linéaire et modélisation économétrique

QCM

• 3.1 Introduction à l’économétrie : comprendre la discipline, ses fondements et sa logiqueLire gratuitement
• 3.2 Régression linéaire simple et méthode des MCO
• 3.3 Régression linéaire multiple et principe « toutes choses égales par ailleurs
• 3.4 Tests de Student, Fisher, p-value et intervalles de confiance
• 3.5 R² et R² ajusté : comprendre la qualité d’ajustement d’un modèle économétrique
• 3.6 Variables qualitatives, variables Dummy et effets d’interaction en économétrie
• 3.7 Logarithmes, pourcentages et élasticités en économétrie
• 3.8 Cas pratique : conduire une analyse économétrique complète sous R

Diagnostics économétriques et validation des modèles

Ce module apprend aux étudiants à aller au-delà de la simple estimation d’une régression afin d’évaluer la fiabilité réelle d’un modèle économétrique. Ils découvriront les principales hypothèses du modèle linéaire et apprendront à détecter les problèmes susceptibles d’affecter l’interprétation des coefficients, les erreurs standards et les tests statistiques. À travers des explications progressives, des exemples économiques et des applications sous R, le module aborde la multicolinéarité, l’hétéroscédasticité, l’autocorrélation, la normalité des résidus, les erreurs de spécification ainsi que les observations atypiques et influentes. Les étudiants apprendront à utiliser des outils comme le VIF, les tests de Breusch-Pagan, Durbin-Watson, Breusch-Godfrey, Jarque-Bera et RESET, ainsi que les erreurs standards robustes et la distance de Cook. L’objectif final est de permettre à l’étudiant de construire un véritable workflow de validation : estimer un modèle, examiner ses résidus, identifier les violations éventuelles des hypothèses, appliquer les corrections adaptées et vérifier la robustesse des résultats avant de formuler une conclusion économique. À la fin du module, l’étudiant ne se contentera plus de lire les coefficients, les p-values ou le R² : il sera capable d’évaluer de manière structurée si un modèle est statistiquement défendable et quelles sont les limites à prendre en compte avant son utilisation.

• 4.1 Les hypothèses du modèle linéaire et la logique du diagnostic
• 4.2 Multicolinéarité
• 4.3 Hétéroscédasticité
• 4.4 Autocorrélation
• 4.5 Normalité des résidus
• 4.6 Mauvaise spécification et RESET
• 4.7 Valeurs atypiques, leverage et observations influentes
• 4.8 Validation complète d’un modèle sous R

Boost Memoire

documents économétrie