APPLIED ECONOMETRICS USING R
[ECON]
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Page du cours d'économétrie appliquée [ECON - EC15Y060]
Vous retrouvez toutes les informations en ligne (news, exercices, calendrier, documents...) sur cette page dédiée au cours. Sachez également que les topics concernant le cours sur le forum sont à votre disposition pour poser toutes vos questions.
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Présentation et objectifs pédagogiques
Destiné aux étudiant-e-s de troisième année de licence d'économie (SES), cet enseignement offre une introduction à l'économétrie pour les sciences sociales. Moins focalisé sur la théorie économétrique, ce cours adopte volontairement un point de vue pratique et appliqué aux données d'enquêtes en sciences sociales (package "AER"). En appuyant chaque partie sur un problème quantitatif particulier, cet enseignement met l'accent sur la compréhension et l'interprétation des hypothèses à la lumière des applications empiriques. L'approche économétrique prend ainsi tout son sens comme outil au service de questionnements pluralistes, sans jamais s'y substituer. Ce cours propose aux étudiant-e-s de développer trois niveaux de compétences distincts :
Prérequis : Avoir suivi les cours de Mathématiques en L1-L2, de 'Probabilités' et de statistique inférentielle ('Tests Statistiques') en L2-L3 est fortement recommandé pour cet enseignement.
Destiné aux étudiant-e-s de troisième année de licence d'économie (SES), cet enseignement offre une introduction à l'économétrie pour les sciences sociales. Moins focalisé sur la théorie économétrique, ce cours adopte volontairement un point de vue pratique et appliqué aux données d'enquêtes en sciences sociales (package "AER"). En appuyant chaque partie sur un problème quantitatif particulier, cet enseignement met l'accent sur la compréhension et l'interprétation des hypothèses à la lumière des applications empiriques. L'approche économétrique prend ainsi tout son sens comme outil au service de questionnements pluralistes, sans jamais s'y substituer. Ce cours propose aux étudiant-e-s de développer trois niveaux de compétences distincts :
- Maîtriser les principes élémentaires de l'économétrie et les étapes nécessaires à la réalisation d'une "bonne" analyse économétrique
- Pouvoir appliquer et interpréter les différents modèles présentés (linéaire simple, linéaire multiple, logistique)
- Conduire une étude économétrique, produire des résultats adaptés et apporter une réponse quantitative à des questions du même ordre en sciences sociales
Prérequis : Avoir suivi les cours de Mathématiques en L1-L2, de 'Probabilités' et de statistique inférentielle ('Tests Statistiques') en L2-L3 est fortement recommandé pour cet enseignement.
Organisation et déroulement
Après avoir introduit l'intérêt de la modélisation économétrique pour les sciences sociales et l'utilisation de Rstudio, ce cours se découpe en trois parties : (i.) la régression linéaire simple, (ii.) la régression linéaire multiple, (iii.) les fonctions non linéaires et la régression avec une variable dépendante binaire. Les étudiant-e-s retrouveront toutes les informations en ligne cette page dédiée au cours.
Après avoir introduit l'intérêt de la modélisation économétrique pour les sciences sociales et l'utilisation de Rstudio, ce cours se découpe en trois parties : (i.) la régression linéaire simple, (ii.) la régression linéaire multiple, (iii.) les fonctions non linéaires et la régression avec une variable dépendante binaire. Les étudiant-e-s retrouveront toutes les informations en ligne cette page dédiée au cours.
- Bien entendu, il est essentiel d'avoir R (version 4.0.4 ou ultérieure) et Rstudio (version 1.411 ou ultérieure) installés sur votre ordinateur personnel afin de pouvoir préparer les fiches de TD.
- Des lectures conseillées, issues essentiellement de (Stock and Watson, 2014), précèderont chaque séance et accompagneront les étudiants dans leur travail individuel. Le cours se propose de reprendre les exemples et applications développées dans cet ouvrage (données disponibles dans le package "AER" et "wooldridge").
- Le cours est accompagné de 10 séances de TD d'1h30 chacune, toutes dédiées à la pratique de l'économétrie appliquée avec Rstudio.
- Un dossier de TD pour le semestre vous sera fourni dès la première séance.
- Les étudiant-e-s bénéficieront tout au long du semestre de la mise en place d'un communauté ("Économétrie" sur le forum DATALAB) dédiée aux questions de cours et aux exercices.
- Les étudiant-e-s pourront également adresser leur mail aux chargés de cours et/ou aux chargés de TD en fonction de l'objet.
- Ils pourront enfin prendre rendez-vous avec le chargé de cours durant les heures de permanence dédiées : mardi 10h30-12h
Modalités d'évaluation
Les étudiant-e-s sont évalué-e-s individuellement et collectivement en 100% CC :
Les étudiant-e-s sont évalué-e-s individuellement et collectivement en 100% CC :
- Assiduité, implication et participation en TD : 10%
- Présence en TD (voir contrat pédagogique dans le syllabus)
- Participation en TD
- Préparations individuelles et étude économétrique (projet collectif) en TD : 40%
- Ramassage des préparations en TD
- Etude économétrique à rendre avant le 9-05
- Avant l'heure limite fixée, les étudiant-e-s par groupe de trois devront déposer en ligne leur travail en un seul et unique document (.pdf) en copiant les sorties et codes depuis Rstudio.
- Examen final (individuel en présentiel) : 50%
- Organisé en présentiel le 20-05 (2 heures)
- Examen sur table (QCM, questions de réflexion et interprétation de résultats)
Syllabus
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Toutes les informations utiles concernant le cours
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DOSSIER DE TRAVAUX DIRIGES
Vous retrouvez ici le dossier de TD rassemblant l'ensemble des exercices que vous allez devoir réaliser en amont des dix séances de correction qui débuteront le 9-02-2022 : [LINK]
Vous retrouvez ici le dossier de TD rassemblant l'ensemble des exercices que vous allez devoir réaliser en amont des dix séances de correction qui débuteront le 9-02-2022 : [LINK]
COURS
INTRODUCTION GENERALE
Support de cours [LINK]
[Séance 1]
Denis, D. J. (2017). Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics. Wiley-Blackwell, Hoboken. [Introduction : pp. 32-46]
Stock, J. H. and Watson, M. (2014). Principes d'économétrie. Pearson, Paris. [Introduction : 1-9 (47-59 version anglaise en ligne)]
DEBUTER AVEC RSTUDIO
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[Séance 2]
Cornillon, P.-A., Guyader, A., Husson, F., Jégou, N., Josse, J., Kloareg, M., Matzner-Lober, E., and Rouvière, L. (2012). Statistiques avec R. Presses Universitaires de Rennes, Rennes. [Chapitres 1, 2 et 3]
INTRODUCTION GENERALE
- Qu'est-ce qu'un modèle ? Place de l'analyste dans la modélisation ?
- Induction vs. déduction ?
- Types de données utilisées
- L'actualité de l'économétrie
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[Séance 1]
Denis, D. J. (2017). Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics. Wiley-Blackwell, Hoboken. [Introduction : pp. 32-46]
Stock, J. H. and Watson, M. (2014). Principes d'économétrie. Pearson, Paris. [Introduction : 1-9 (47-59 version anglaise en ligne)]
DEBUTER AVEC RSTUDIO
- Installation et utilisation de Rstudio
- Code (script) et statistiques
- Commandes de base (en Rbase)
- Running question du cours ce semestre
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[Séance 2]
Cornillon, P.-A., Guyader, A., Husson, F., Jégou, N., Josse, J., Kloareg, M., Matzner-Lober, E., and Rouvière, L. (2012). Statistiques avec R. Presses Universitaires de Rennes, Rennes. [Chapitres 1, 2 et 3]
PARTIE I : Modèle linéaire simple
INTRODUCTION AU MODELE LINEAIRE SIMPLE : COVARIANCE, CORRELATION & REGRESSION
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[Séance 3]
Stock, J. H. and Watson, M. (2014). Principes d'économétrie. Pearson, Paris. [Chapitre 1 (4 dans la version anglaise en ligne)]
INTRODUCTION AU MODELE LINEAIRE SIMPLE : COVARIANCE, CORRELATION & REGRESSION
- Résumer la variance conjointe
- Test de corrélation linéaire
- Introduction au modèle linéaire simple
- Caractéristiques générales du modèle linéaire
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[Séance 3]
Stock, J. H. and Watson, M. (2014). Principes d'économétrie. Pearson, Paris. [Chapitre 1 (4 dans la version anglaise en ligne)]
MODELE LINEAIRE SIMPLE : AJUSTEMENT ET HYPOTHESES
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[Séance 4]
Stock, J. H. and Watson, M. (2014). Principes d'économétrie. Pearson, Paris. [Chapitre 1 (4 dans la version anglaise en ligne)]
- Qualité de l'ajustement
- Hypothèses de l'estimateur des moindres carrés ordinaires
- Première alternative du modèle : régression linéaire simple avec une dummy (variable binaire)
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[Séance 4]
Stock, J. H. and Watson, M. (2014). Principes d'économétrie. Pearson, Paris. [Chapitre 1 (4 dans la version anglaise en ligne)]
MODELE LINEAIRE SIMPLE : TESTS D'HYPOTHESES, INTERVALLES DE CONFIANCE & HOMOSCEDASTICITE
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[Séance 5]
Stock, J. H. and Watson, M. (2014). Principes d'économétrie. Pearson, Paris. [Chapitre 2 (5 dans la version anglaise en ligne)]
- Tests sur les coefficients
- IC pour les coefficients
- Hétéroscédasticité vs. homoscédasticité : retour sur H1
- Complément : théorème de Gauss-Markov et estimateurs "BLUE"
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[Séance 5]
Stock, J. H. and Watson, M. (2014). Principes d'économétrie. Pearson, Paris. [Chapitre 2 (5 dans la version anglaise en ligne)]
PARTIE II : Modèle linéaire multiple
MODELE LINEAIRE MULTIPLE : INTRODUCTION
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[Séance 6]
Stock, J. H. and Watson, M. (2014). Principes d'économétrie. Pearson, Paris. [Chapitre 3 (6 dans la version anglaise en ligne)]
MODELE LINEAIRE MULTIPLE : INTRODUCTION
- Biais d'omission
- Extension du modèle linéaire simple : ajouter des régresseurs
- Qualité du modèle : R2 et SER dans un modèle linéaire multiple
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[Séance 6]
Stock, J. H. and Watson, M. (2014). Principes d'économétrie. Pearson, Paris. [Chapitre 3 (6 dans la version anglaise en ligne)]
MODELE LINEAIRE MULTIPLE : MULTICOLINEARITE, TESTS ET INTERVALLES DE CONFIANCE
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[Séance 7]
Stock, J. H. and Watson, M. (2014). Principes d'économétrie. Pearson, Paris. [Chapitre 4 (7 dans la version anglaise en ligne)]
- Hypothèses MCO dans le cas multiple et multicolinéarité
- Tests d'hypothèses sur les coefficients et IC individuels
- Tests d'hypothèses conjointes
- Application : la taille des classes et les scores aux tests standardisés
Support de cours [LINK]
[Séance 7]
Stock, J. H. and Watson, M. (2014). Principes d'économétrie. Pearson, Paris. [Chapitre 4 (7 dans la version anglaise en ligne)]
PARTIE III : Extension du modèle linéaire et "bonnes pratiques" en économétrie
EXTENSION : VARIABLE DEPENDENTE BINAIRE
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[Séances 8-9]
Stock, J. H. and Watson, M. (2015). Introduction to Econometrics. Pearson. [Chapitre 7 (11 dans la version anglaise)]
- Modèle de probabilité linéaire (LPM) et limites
- Vers les modèles logistiques : Probit et Logit
- Application : Boston HDMA (1990)
Support de cours [LINK]
[Séances 8-9]
Stock, J. H. and Watson, M. (2015). Introduction to Econometrics. Pearson. [Chapitre 7 (11 dans la version anglaise)]
APPLICATION, SPECIFICATION ET DISCUSSION
Support de cours [LINK]
[Séance 10]
Stock, J. H. and Watson, M. (2015). Introduction to Econometrics. Pearson. [Chapitre 9 uniquement dans la version anglaise en ligne]
Stock, J. H. and Watson, M. (2008). Introduction to Econometrics - Brief Edition. Pearson. [Chapitre 10 (pages 343-350)]
- De la production à la lecture de résultats économétriques
- Evaluation et vérification des hypothèses du modèle multiple
- Validité interne et externe
- Conseils de lecture pour le projet collectif
Support de cours [LINK]
[Séance 10]
Stock, J. H. and Watson, M. (2015). Introduction to Econometrics. Pearson. [Chapitre 9 uniquement dans la version anglaise en ligne]
Stock, J. H. and Watson, M. (2008). Introduction to Econometrics - Brief Edition. Pearson. [Chapitre 10 (pages 343-350)]
TEST 2 (CC individuel)
A rendre avant le : 11-05 (23h59) Sujet [LINK]
A rendre avant le : 11-05 (23h59) Sujet [LINK]
Annales examen terminal
Sujet proposé en 2022 : [LINK]
Sujet proposé en 2023 :
Sujet proposé en 2022 : [LINK]
Sujet proposé en 2023 :
Forum pour vous aider et vous entraider
Vous pouvez me poser toutes vos questions sur le forum "DATALAB" en vous connectant via le lien. Vous pouvez ajouter les topics que vous souhaitez [LINK]
Ressources d'économétrie appliquée
Chapitre 1 en français du Stock & Watson (2014) [LINK]
Page du cours d'économétrie de L3 (de la Rupelle - Université de Cergy) [LINK]
Régression avec R de Pierre-André Cornillon et Eric Matzner-Lober [LINK]
Chapitre 1 en français du Stock & Watson (2014) [LINK]
Page du cours d'économétrie de L3 (de la Rupelle - Université de Cergy) [LINK]
Régression avec R de Pierre-André Cornillon et Eric Matzner-Lober [LINK]
Ressources pour débuter et travailler avec R et Rstudio
Tutoriel pour installer R et Rstudio [LINK]
R pour les débutants d'Emmanuel Paradis [LINK]
Programmation avec R de Vincent Goulet [LINK]
Quick-R est un très bon site d'aide à la programmation et à l'analyse statistique avec R [LINK]
Tutoriel pour installer R et Rstudio [LINK]
R pour les débutants d'Emmanuel Paradis [LINK]
Programmation avec R de Vincent Goulet [LINK]
Quick-R est un très bon site d'aide à la programmation et à l'analyse statistique avec R [LINK]
Bibliographie
Les ouvrages en gras sont disponibles à la BU des Grands Moulins
Les ouvrages en gras sont disponibles à la BU des Grands Moulins
Cornillon, P.-A., Guyader, A., Husson, F., Jégou, N., Josse, J., Kloareg, M., Matzner-Lober, E., and Rouvière, L. (2012). Statistiques avec R. Presses Universitaires de Rennes, Rennes.
Denis, D. J. (2015). Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics. Wiley-Blackwell, Hoboken.
Stock, J. H. and Watson, M. (2014). Principes d'économétrie. Pearson, Paris.
Wooldridge, J. (2018). Introduction à l'économétrie : une approche moderne. De Boeck Supérieur, Bruxelles, 2nd edition.
Denis, D. J. (2015). Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics. Wiley-Blackwell, Hoboken.
Stock, J. H. and Watson, M. (2014). Principes d'économétrie. Pearson, Paris.
Wooldridge, J. (2018). Introduction à l'économétrie : une approche moderne. De Boeck Supérieur, Bruxelles, 2nd edition.