Descriptif
Enseignement / Thèmes abordés
- Remise à niveau (optionnel) :
- Introduction des concepts de base (statistiques, MCO, interprétation des graphiques)
- Introduction au logiciel R (en 2 groupes si nécessaire)
Un questionnaire d’auto-évaluation sera envoyé avant l’été pour aider les étudiants à choisir les modules à suivre
- Cours (obligatoire) : (CM, 12h and TP, 9h)
- Variable instrumentale
- Méthode des doubles différences
- Régression sur discontinuité
- Expérimentations (si le temps permet)
Chaque méthode est enseignée par une partie théorique, des exemples (CM) et une pratique sur le logiciel R (TP)
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- Tutorat du projet final (optionnel) : 3h
Objectifs pédagogiques
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Objectifs
- Comprendre les concepts de bases en économétrie
- Savoir expliquer la différence entre la corrélation et la causalité et comprendre l’importance de la différenciation en science sociale
- Maîtriser des méthodes pour établir un lien causal
- Prendre connaissance de différents cas d’usage de ses méthodes en entreprise et en décision publique à travers des exemples et du projet final
- Se familiariser avec les outils de programmation R
21 heures en présentiel
Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Master M2 - Industries de Réseau et Economie Numérique
Vos modalités d'acquisition :
Compétences acquises
- Conception du modèle économétrique
- Programmation du modèle économétrique sur R
- Interprétation des tables et des graphes
Identification de problématique et application des méthodes enseignées en cours
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
Le coefficient de l'UE est : 3
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
