Introduction à l'économétrie - Grégory Denglos - Librairie Eyrolles
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Introduction à l'économétrie
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Introduction à l'économétrie

Introduction à l'économétrie

Cours et exercices

Grégory Denglos - Collection Quadrige - Manuels

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256 pages, parution le 07/10/2015
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Résumé

  • Comment bien employer les techniques de régression linéaire simple ou multiple ?
  • Comment interpréter les résultats informatiques des logiciels ?
  • De quels nouveaux modèles statistiques de seconde génération dispose-t-on ? Lesquels utiliser ?

Ce manuel initie à l'économétrie pas à pas, en privilégiant l'application des modèles à un exposé purement théorique. Il en explicite les fondements et présente clairement les logiques d'interprétation des résultats informatiques des techniques de régression. Grâce à un cours accompagné d'applications nombreuses et corrigées et d'exercices de mise en situation, chaque chapitre permet de comprendre le fonctionnement des logiciels statistiques et les résultats qu'ils fournissent.

L'auteur - Grégory Denglos

Maître de conférences à l'Ecole Supérieure des Affaires de l'Université de Lille 2

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Sommaire

Chapitre premier - Introduction aux modèles stochastiquesModèles « déterministes » et modèles stochastiquesLes hypothèses générales du modèleLes hypothèses posées sur le comportement des résidusChapitre II - Le modèle de régression linéaire simpleDéfinition et propriétés de la fonction de régression de l'échantillonFormulation des estimateurs b0 et b1Distribution des estimateursTest d'hypothèses sur les paramètresUtilisation d'un logiciel pour estimer la droite Y = ß0 + ß1 XDiagnostic du modèleChapitre III - Le modèle de régression linéaire généraliséFormulation du modèle de régression multipleTests statistiques sur les coefficients de régressionInterprétation des résultats des testsDéfinition et solutions à l'effet de biaisAnalyse de variance et test de l'hypothèse jointeQualité du modèle de régression multipleChapitre IV - Approche matricielle de la régressionÉcriture du modèle linéaire généralisé sous forme matricielleEstimation du vecteur des estimateursInférence sur les paramètres du modèleAnalyse de variance avec l'approche matricielleChapitre V - Extensions de la régressionComment comparer l'influence de variables explicatives hétérogènes ?L'ajout d'un bloc de variables améliore-t-il significativement l'estimation ?Le modèle est-il stable sur la totalité de la période d'observation ?Chapitre VI - Les modèles stochastiques non linéairesLes fonctions polynomiales : une application aux fonctions paraboliquesLes modèles de croissanceLes modèles de cycles de vieLes fonctions puissance (ou modèles à élasticités)Les fonctions de production de type Cobb-DouglasChapitre VII - Multicolinéarité, hétéroscédasticité, autocorrélationL'erreur de spécificationMulticolinéaritéL'hétéroscédasticitéL'autocorrélationChapitre VIII - Les modèles stochastiques avancésL'introduction de variables explicatives qualitativesLes modèles LOGIT/PROBITLes modèles à équations simultanéesLes modèles appliqués aux données de panelLes modèles dynamiquesTables de probabilités
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Caractéristiques techniques

  PAPIER
Éditeur(s) PUF
Auteur(s) Grégory Denglos
Collection Quadrige - Manuels
Parution 07/10/2015
Nb. de pages 256
Format 14,5 x 20
Couverture Broché
Poids 205g
Intérieur Noir et Blanc
EAN13 9782130653646
ISBN13 978-2-13-065364-6

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