
Licence – MASS  
 
Cours : Econométrie – I. Cadoret 
 
Objectif :  il  s'agit  d'expliquer  les  principales  techniques  d'estimation  des  paramètres  d'un  modèle 
économétrique dérivé d'un modèle économique comportant une ou plusieurs équations. Le but est de 
permettre aux étudiants d'effectuer un travail de modélisation et d'estimation de bon niveau 
 
Plan : 
 
Introduction  
 
Chapitre 1 Estimateur des Moindres Carrés Ordinaires et le modèle de régression linéaire 
 
Présentation du modèle 
 
1.1 Hypothèse et estimation  
1.1.1  Hypothèse 
1.1.2  Estimation 
1.1.3  Caractéristiques de la solution 
1.1.4  Propriétés 
1.1.5 Equation d’analyse de la variance et qualité d’ajustement 
1.2 Tests 
1.2.1  Présentation 
1.2.2 Test d’une contrainte 
1.2.3  Test de plusieurs contraintes 
1.2.4  Test de changement structurel 
 
1.3 Estimateur des Moindres Carrés Ordinaires et estimateur du maximum de vraisemblance 
1.3.1  Estimateur du maximum de vraisemblance 
1.3.2 Tests de contraintes basés sur l’estimateur du maximum de vraissemblance 
 
 
Chapitre 2 – L’estimateur des Moindre Carrés Généralisés (MCG) 
 
2.1 Modèle de régression généralisé  et estimateur des MCO 
 
2.2 L’estimateur des MCG et des Moindres Carrés Quasi Généralisés (MCQG) 
 
2.3 L'hétéroscédasticité 
2.3.1 Tests d' hétéroscédasticité 
2.3.2 Estimation en cas d’hétéroscédasticité  
 
2.4 L’autocorrélation  
2.4.1 Tests d’autocorrélation (durbin watson) 
2.4.2 Caractéristiques d’un processus aléatoire d’ordre 1 
2.4.3 Estimation en cas d’autoccorrélation 
 
Chapitre 3– L’estimateur des variables instrumentales  
   
3.1 Variables explicatives aléatoire et estimateur des MCO 
3.1.1 Présentation du modèle 
3.1.2 Cas de l’indépendance entre les régresseurs et l’aléas 
3.1.3 Cas d’une non corrélation 
3.1.4. Cas d’une corrélation 
 
3.2 Problèmes d’erreurs de mesure sur les variables 
3.2.1 Conséquences d’une erreur de mesure  
3.2.2 Application de l’estimateur des variables instrumentales 
3.2.3 Test de spécification d’Hausman