Syllabus Du Cours_Econometrie

5/10/2018 Syllabus Du Cours_Econometrie - slidepdf.com

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Syllabus du cours

Econométrie des Modèles Linéaires

Modèles Econométriques à une Equation

Chargé du Cours : Denis B. AKOUWERABOU/ Ph.D./Candidate

Ce cours d’introduction à l’économétrie des modèles linéaires poursuit deux objectifs. Il vise

tout d’abord à rendre les étudiantes et étudiants aptes à réaliser des analyses empiriques au

moyen de la régression linéaire multiple ainsi qu’a pouvoir lire, comprendre et évaluer les

études économétriques. Le cours fournit également les éléments théoriques suffisants pour

approfondir la compréhension de l’économétrie.

Dans un premier instant, nous analyserons le modèle le plus simple de la régression linéaire

connu sous le nom de Modèle Linéaire Simple. Ensuite, nous examinerons les propriétés des

estimateurs des Moindres Carrés Ordinaires. La généralisation de ce modèle nous conduira à

l’analyse du Modèle Linéaire Générale, dont le modèle à deux variables est le cas particulier.

Nous discuterons également des tests d’hypothèse et des problèmes éventuels liés à

l’estimation des paramètres du modèle linéaire général. Pour y parvenir le cours est organisé

en quatre chapitres. Les trois premiers chapitres ont cependant pour rôle de préparer les

étudiantes et étudiants à la compréhension du dernier chapitre qui est la cible principale.

Chapitre 1 : Le Modèle Linéaire Simple (MLS) : Estimation Ponctuelle

1. Description du problème et exemple économiques

2. Le modèle et ses hypothèses

3. Les estimateurs des Moindres Carrés Ordinaires (MCO)

4. Les propriétés des estimateurs

5. Les Moments des estimateurs MCO

6. Convergence en probabilité des estimateurs MCO



7. Interprétation matricielle

8. Théorème de Gauss-Markov

9. Estimation de la variance des erreurs

10. Décomposition de la variance : le coefficient de détermination

11. Exemple numérique

Chapitre 2 : Intervalle de confiance et tests d’hypothèses dans le MLS

1. Tests sur les coefficients individuels

2. Test sur les deux paramètres a et b

3. Test sur une combinaison linéaire des coefficients

4. Prévision

5. Exemple numérique

Chapitre 3 : Compléments d’algèbre matricielle

1. Formes quadratiques

2. Matrice symétriques et idempotentes

3. L’inversion en forme partagée

4. Notion de dérivation matricielle

Chapitre 4 : Le Modèle Linéaire Général (MLG) : La régression multiple

1. Le modèle et ses hypothèses

2. Les estimateurs des MCO

3. Moments des estimateurs des MCO



4. Le théorème de Gauss-Markov

5. L’estimation de la variance des erreurs

6. Décomposition de la variance : les coefficients de détermination 2 R et 2

R .

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