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