Économétrie appliquée avec Stata et R : de la régression à l'évaluation d'impact

Programme

Ouvrez un module pour en lire les leçons. Chaque module se termine par un test, et l’examen final délivre l’attestation.

1. Module 1

   Démarrer en économétrie avec Stata et R

   • Qu'est-ce que l'économétrie appliquée ?Aperçu gratuit
     Voir l’aperçu
   • Installer et organiser son espace de travail
   • Fichier à télécharger : salaires de 1 200 travailleurs (Excel)xlsx
   • Importer, contrôler et préparer les données
   • Explorer avant de modéliser : statistiques descriptives et graphiques
   • Aide-mémoire : les commandes Stata et R côte à côte
   • Exercices corrigés
   • Résumé du module
2. Module 2

   La régression linéaire par les MCO

   • Le modèle linéaire et le principe des moindres carrés
   • Les hypothèses du modèle linéaire classique
   • Estimer une régression et lire la sortie
   • Interpréter les coefficients : niveaux, logarithmes et élasticités
   • Variables qualitatives, interactions et effets non linéaires
   • Qualité de l'ajustement, prédiction et résidus
   • Exercices corrigés
   • Résumé du module
3. Module 3

   Inférence, tests et diagnostics

   • Tests t, p-values et intervalles de confiance
   • Tests de restrictions : test F, combinaisons linéaires et test de Chow
   • L'hétéroscédasticité : détection et erreurs-types robustes
   • Fichier à télécharger : enquête auprès de 2 400 ménages (Excel)xlsx
   • Données d'enquête : pondérations, grappes et erreurs clusterisées
   • Multicolinéarité et spécification du modèle
   • Normalité des résidus, valeurs aberrantes et observations influentes
   • Présenter ses résultats : tableaux de régression
   • Exercices corrigés
   • Résumé du module
4. Module 4

   Endogénéité et variables instrumentales

   • Les sources d'endogénéité
   • Le principe des variables instrumentales
   • Estimer par les doubles moindres carrés
   • Tester les instruments et l'endogénéité
   • Cas pratique complet : le rendement de l'éducation instrumenté
   • Exercices corrigés
   • Résumé du module
5. Module 5

   Modèles à variable dépendante qualitative et limitée

   • Variable expliquée binaire : le modèle de probabilité linéaire
   • Logit et probit : estimation et interprétation
   • Effets marginaux et probabilités prédites
   • Qualité d'ajustement et validation d'un modèle binaire
   • Choix multiples : le logit multinomial
   • Variables ordonnées : le logit ordonné
   • Variables censurées et de comptage : Tobit, Poisson et binomiale négative
   • Exercices corrigés
   • Résumé du module
6. Module 6

   Économétrie des données de panel

   • Les données de panel : structure et déclaration
   • Fichier à télécharger : panel de 8 pays de l'UEMOA, 2000-2024 (Excel)xlsx
   • MCO empilés et modèle à effets fixes
   • Effets aléatoires et test de Hausman
   • Effets temporels, écarts-types et diagnostics en panel
   • Panel dynamique : introduction aux GMM d'Arellano-Bond et Blundell-Bond
   • Exercices corrigés
   • Résumé du module
7. Module 7

   Économétrie des séries temporelles

   • Spécificités des séries temporelles
   • Fichier à télécharger : séries macroéconomiques annuelles et inflation mensuelle (Excel)xlsx
   • Stationnarité et tests de racine unitaire
   • Modèles ARIMA : identification, estimation et prévision
   • Régression fallacieuse et cointégration
   • Le modèle à correction d'erreur
   • Le modèle ARDL et le test de bornes de Pesaran
   • VAR, causalité de Granger et fonctions de réponse
   • Exercices corrigés
   • Résumé du module
8. Module 8

   Évaluation d'impact

   • Le problème de l'évaluation : contrefactuel et biais de sélection
   • Fichier à télécharger : données d'évaluation de trois programmes (Excel)xlsx
   • La différence de différences
   • Tendances parallèles et étude d'événement
   • L'appariement sur le score de propension
   • La régression sur discontinuité
   • Choisir la bonne méthode et éviter les pièges
   • Exercices corrigés
   • Résumé du module
9. Module 9

   Rédiger et présenter des résultats économétriques

   • Structurer le chapitre empirique d'un mémoire ou d'un rapport
   • Présenter le modèle, les variables et les statistiques descriptives
   • Interpréter sans surinterpréter
   • Graphiques et tableaux de qualité professionnelle
   • Reproductibilité et préparation de la soutenance
   • Exercices corrigés
   • Résumé du module
10. Module 10

    Projet intégrateur : une étude économétrique complète

    • Présentation du projet : engrais et rendement du maïs
    • Fichier à télécharger : 1 500 parcelles de maïs (Excel)xlsx
    • Étape 1 : préparation et statistiques descriptives
    • Étape 2 : modèle MCO et diagnostics
    • Étape 3 : traiter l'endogénéité de l'engrais
    • Étape 4 : hétérogénéité, robustesse et rentabilité
    • Étape 5 : rédiger le rapport (rapport modèle)
    • Le code complet du projet (Stata et R)
    • Bilan de la formation et préparation à l'examen final