Ce cours, sur les semestres 1 & 2, est un cours d’économétrie appliquée. Le premier semestre est dédié aux modélisations linéaires et non-linéaires, et le second semestre aux modèles de séries temporelles. Il demande des connaissances en 1/ Statistiques 2/ Mathématiques 3/ Économétrie et 4/ programmation. La majorité des applications sont faites sous SAS et SAS / IML. Il utilise les notions vues dans les cours d'économétrie théorique.
Seront abordés les thèmes suivants :
Semestre 1.
Bloc 1. Visualisation des données, analyse des propriétés statistiques des séries, relations linéaires et non linéaires ; Mesures d’association linéaires et non-linéaires, univariées et multivariées sur des variables dans R et N. Mesures de synchronisation ; Tests d’adéquation à une loi ; Régressions linéaires, à la médiane, régressions non-paramétriques (Nadarya Watson).
Bloc 2. Notion et tests de faible stationnarité ; Implication sur les estimateurs MCO et les mesures de corrélation. Introduction aux processus de Monte Carlo*
Bloc 3. Autocorrélation, hétéroscédasticité, points aberrants, colinéarité, breaks structurels. Implications dans le cadre des MCO, tests et procédures de correction ; Introduction aux procédures de bootstrap
Bloc 4. Modèles alternatifs de régression : Modèle GLM ; Régressions quantiles
Bloc 5. Algorithmes d’optimisation
Bloc 6. Analyse de données en grande dimension ; MST ; Partial Least Squares ; LARS et LASSO ; Algorithme CP
Semestre 2.
Bloc 1. Modèles de séries temporelles structurels et filtre de Kalman. Décomposition cycle, tendance, saisonnalité stochastique
Bloc2. Intégration et co-intégration, modèles à correction d’erreurs.
Bloc 3. Modèles univariés de séries temporelles. Modèles ARIMA, APARCH et AR-APARCH
Bloc 4. Analyse multivariée. Modèles VAR et VECM
- Enseignant éditeur: de Peretti Philippe
