Syllabus — Introduction à l’économétrie appliquée
1 Pour les enseignants
Ce document présente l’organisation et les objectifs du cours Introduction à l’économétrie appliquée (niveau Licence 3 – École d’Économie, Université Clermont Auvergne). Il peut servir de guide à tout enseignant souhaitant reprendre ou adapter ce cours.
Niveau et volume horaire
- Public : étudiants de 3ᵉ année de licence d’économie (L3)
- Volume : 30 heures d’enseignement (cours + TD)
Objectifs pédagogiques
- Introduire les principaux outils de l’économétrie moderne pour l’analyse de données économiques.
- Familiariser les étudiants avec l’estimation et la validation de modèles économétriques simples.
- Préparer à des applications concrètes en recherche ou en analyse de politiques publiques.
Plan indicatif
▶ TD 1 : Présentation et prise en main d’EViews
▶ TD 2 : Gestion et explorations de la base de données
▶ TD 3 : Modèle linéaire (MCO) et conditions de validité.
▶ TD 4 : Tests d’hypothèses économétriques : homoscédasticité (Goldfeld–Quandt, Breusch–Pagan, White) et corrections pour l’hétéroscédasticité (White).
▶ TD 5 : Tests d’hypothèses économiques : stabilité des coefficients et pertinence de l’estimation & autocorrélation.
▶ TD 6 : Variables instrumentales (2SLS) : identification, exogénéité et instrumentation (test de Hausman — principe Nakamura & Nakamura).
▶ TD 7: Variables instrumentales (2SLS) : avancé.
▶ TD 8 : Normalité des erreurs : normalité (Jarque–Bera).
▶ TD 9: Simulation de Monte Carlo.
Références principales
- Araujo, Brun & Combes (2008), Économétrie, Bréal — chapitres 1–2.
- Wooldridge (2009), Introductory Econometrics.
- Greene (2008), Econometric Analysis.
2 Pour les étudiants
Ce cours de 30 heures constitue une introduction pratique à l’économétrie, c’est-à-dire l’ensemble des outils statistiques permettant de tester des théories économiques ou d’analyser des données réelles.
Ce que vous apprendrez
Comprendre le rôle de l’économétrie dans la démarche scientifique économique.
Estimer un modèle linéaire à l’aide de la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO).
Vérifier les hypothèses de validité d’un modèle à l’aide de différents tests statistiques : normalité, autocorrélation, homoscédasticité, exogénéité
Utiliser des méthodes plus avancées si les hypothèses de base sont violées : Moindres Carrés Généralisés, corrections de White ou Cochrane–Orcutt.
Mettre en œuvre des variables instrumentales (2SLS) et interpréter les tests de sur-identification (Sargan).
Introduire des variables muettes et des termes polynomiaux pour modéliser des effets non linéaires.
Découvrir les simulations de Monte Carlo comme outil d’évaluation de méthodes économétriques.
Organisation type
Cours magistraux complétés de travaux dirigés où vous manipulerez de vraies données.
Lectures recommandées :
En suivant ce cours, vous acquerrez les bases théoriques et pratiques pour appliquer l’économétrie dans vos futurs projets d’études ou de recherche.