Économétrie : théorie et applications
Cet ouvrage présente les bases de l'économétrie. Il met l'accent sur l'acquisition des méthodes et des compétences indispensables à tout étudiant pour réussir son cursus et à tout praticien désireux d'appliquer les techniques économétriques. L'auteur répond à un besoin pédag...
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| Glavni autor: | |
|---|---|
| Format: | Livre papier |
| Jezik: | Français |
| Izdano: |
Paris :
Economica
DL 2022.
|
| Izdanje: | 2e édition. |
| Serija: | Corpus. Economie
|
| Teme: | |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
Sadržaj:
- P. XI
- Avant-propos
- P. 1
- Chapitre 1. Développements introductifs
- P. 1
- 1. Qu'est-ce que l'économétrie ? Quelques exemples introductifs
- P. 7
- 2. Modèle et variable
- P. 10
- 3. Rappels de statistique
- P. 18
- 4. Brève introduction au concept de stationnarité
- P. 22
- 5. Bases de données et logiciels
- P. 25
- Conclusion
- P. 25
- L'essentiel du chapitre
- P. 26
- Repères bibliographiques
- P. 27
- Chapitre 2. Le modèle de régression simple
- P. 27
- 1. Généralités
- P.32
- 2. Les moindres carrés ordinaires (MCO)
- P. 48
- 3. Tests sur les paramètres de régression
- P. 57
- 4. Analyse de la variance et coefficient de détermination
- P. 64
- 5. Prévision
- P. 66
- 6. Quelques extensions du modèle de régression simple
- P. 72
- Conclusion
- P. 72
- L'essentiel du chapitre
- P. 73
- Repères bibliographiques
- P. 73
- Annexe 2.1 : démonstrations
- P. 84
- Annexe 2.2 : loi normale et test de normalité
- P. 87
- Annexe 2.3 : la méthode du maximum de vraisemblance
- P. 90
- Chapitre 3. Le modèle de régression multiple
- P. 90
- 1. Écriture du modèle sous forme matricielle
- P. 92
- 2. Les estimateurs des MCOpp
- P. 100
- 3. Tests sur les coefficients de régression
- P. 104
- 4. Analyse de la variance et coefficient de détermination corrigé
- P. 114
- 5. Quelques exemples d'applications en coupe transversale
- P. 119
- 6. Prévision
- P. 122
- 7. Critères de comparaison de modèles
- P. 125
- 8. Application empirique
- P. 129
- Conclusion
- P. 130
- L'essentiel du chapitre
- P. 130
- Repères bibliographiques
- P. 131
- Annexe 3.1 : éléments d'algèbre matricielle
- P. 136
- Annexe 3.2 : démonstrations
- P. 144
- Chapitre 4. Les problèmes liés aux erreurs : hétéroscédasticité et autocorrélation
- P. 145
- 1. Les estimateurs des moindres carrés généralisés
- P. 148
- 2. Hétéroscédasticité des erreurs
- P. 165
- 3. Autocorrélation des erreurs
- P. 186
- Conclusion
- P. 187
- L'essentiel du chapitre
- P. 187
- Repères bibliographiques
- P. 188
- Chapitre 5. Les problèmes liés aux variables explicatives
- P. 189
- 1. Variables explicatives aléatoires et méthodes des variables instrumentales
- P. 192
- 2. Multicolinéarité et sélection de variables
- P. 204
- 3. Changements structurels et variables indicatrices
- P. 221
- Conclusion
- P. 222
- L'essentiel du chapitre
- P. 222
- Repères bibliographiques
- P. 223
- Annexe : démonstration de la formule des estimateurs des mondres carrés contraints
- P. 224
- Chapitre 6. Modèles à retard échelonnés
- P. 224
- 1. Pourquoi introduire des retards ? Quelques exemples
- P. 227
- 2. Formulation générale et définitions des modèles à retars échelonnés
- P. 228
- 3. Détermination du nombre de retards et estimation
- P. 229
- 4. Les modèles à retards échelonnés en nombre fini : les retard d'Almon
- P. 231
- 5. Les modèles à retards échelonnés en nombre infini
- P. 238
- 6. Les modèles à retards échelonnés autorégressifs
- P. 239
- 7. Application empirique
- P. 241
- Conclusion - L'essentiel du chapitre
- P. 242
- Repères bibliographiques
- P. 243
- Chapitre 7. Une introduction aux modèles de séries temporelles
- P. 243
- 1. Quelques définitions
- P. 248
- 2. Stationnarité : fonction d'autocorrélation et test de racine unitaire
- P. 267
- 3. Les processus ARMA
- P. 280
- 4. Extension au cas multivarié : les processus VAR
- P. 288
- 5. Cointégration et modèle à correction d'erreur
- P. 299
- Conclusion
- P. 300 L'essentiel du chapitre
- P. 301 Repères bibliographiques
- P. 302
- Chapitre 8. Les modèles à équations simultanées
- P. 302
- 1. Le cadre d'analyse
- P. 307
- 2. Le problème de l'identification
- P. 311
- 3. Les méthodes d'estimation
- P. 315
- 4. Test de spécification
- P. 316
- 5. Application empirique
- P. 325
- Conclusion
- P. 326
- L'essentiel du chapitre
- P. 326
- Repères bibliographiques
- P. 327
- Annexe : Tables statiques
- P. 333
- Bibliographie
- P. 341
- Index.