ECONOMETRIE

1. L’Accroche : Ne devinez plus l’avenir économique, modélisez-le avec précision.

Quelle est l’impact réel d’une hausse des taux d’intérêt sur l’inflation ? Comment anticiper les cours des matières premières ou évaluer l’efficacité d’une politique publique ? Les théories économiques apportent des concepts, mais l’économétrie apporte des preuves chiffrées. Ce cours vous enseigne à manier les outils statistiques et informatiques avancés pour tester des hypothèses, quantifier des causalités et construire des modèles prédictifs d’une rigueur absolue.

2. Les Objectifs Pédagogiques (Devenir un Analyste de Données Économiques)

• Spécifier et estimer des modèles régression linéaire simple et multiple par les Moindres Carrés Ordinaires ($MCO$).

• Diagnostiquer et corriger les violations d’hypothèses classiques (hétéroscédasticité, autocorrélation, multicolinéarité).

• Maîtriser l’analyse des séries temporelles (stationnarité, test de Dickey-Fuller, modèles $ARIMA$, cointégration et $VAR$).

• Manipuler les principaux logiciels économétriques ($Stata$, $EViews$, $R$ ou $Python$) sur des jeux de données réels.

3. Sommaire du Programme : L’Art de la Modélisation Donnée

Module 1 : Le Modèle Linéaire Multiple et ses Fondements

• Spécification du modèle de régression linéaire et hypothèses de Gauss-Markov.

• Estimation par les Moindres Carrés Ordinaires ($MCO$) et propriétés des estimateurs.

• Tests d’hypothèses : tests de significativité individuelle (test de Student) et globale (test de Fisher).

• Interprétation des coefficients, de la qualité de l’ajustement ($R^2$, $R^2$ ajusté) et variables muettes (dummy variables).

Module 2 : Diagnostic et Violations des Hypothèses Classiques

• Multicolinéarité : Détection ($VIF$) et méthodes de résolution.

• Hétéroscédasticité : Tests de Breusch-Pagan et White ; correction par les Moindres Carrés Généralisés ($MCG$) ou erreurs-types robustes.

• Autocorrélation des erreurs : Test de Durbin-Watson et Breusch-Godfrey ; modélisation autoregressive.

• Erreurs de spécification et test de Ramsey ($RESET$).

Module 3 : Économétrie des Séries Temporelles (Time Series)

• Concept de stationnarité, fonctions d’autocorrélation ($FAC/FAPC$) et tests de racine unitaire (ADF, KPSS).

• Modélisation univariée : Processus $AR$, $MA$, $ARMA$ et $ARIMA$ (Méthodologie de Box-Jenkins).

• Modèles multivariés : Modèles Autorégressifs Vectoriels ($VAR$), causalité au sens de Granger et fonctions de réponse aux impulsions.

• Non-stationnarité et cointégration (Test de Johansen) : Modèle à Correction d’Erreur ($MCE$).

Module 4 : Introduction aux Données de Panneau et Modèles Qualitatifs

• Analyse sur données de panneau : Modèles à effets fixes ($FE$) vs effets aléatoires ($RE$) et test d’Hausman.

• Modèles à variable dépendante qualitative : Modèles Logit et Probit.

• Application pratique guidée sur logiciel spécialisé ($Stata$ / $EViews$).

4. Pourquoi choisir le cours d’Économétrie sur Universite.cd ?

• Orientation 100 % Pratique : Manipulez des micro-données et des séries macroéconomiques réelles (banques centrales, Banque Mondiale, FMI).

• Compétence la plus Valorisée du Marché : Essentielle pour travailler dans le secteur bancaire, la finance, les cabinets de conseil, les instituts de statistique et les organismes internationaux.

• Maîtrise Logicielle : Apprenez le code et l’automatisation des scripts d’analyse de données pour vos travaux de recherche ou votre mémoire.

5. Conclusion : Transformez des données brutes en intelligence stratégique.

L’économétrie est la passerelle entre les données et la prise de décision éclairée. En rejoignant ce cours sur Universite.cd, vous acquérez la maîtrise quantitative nécessaire pour devenir un expert incontournable de l’analyse économique et financière.