Christophe Hurlin - Regressions Non Paramétriques

Économétrie et Statistique non paramétrique

Master Économétrie et Statistique Appliquée (ESA)

Université d'Orléans

Notes: ces ressources pédagogiques correspondent au cours d' Économétrie et Statistique non Paramétrique de la deuxième année du master ESA (Économétrie et Statistique Appliquée) à l'Université d'Orléans, que j'ai enseigné de 2004 à 2008. La première partie du cours, intitulée Statistique non Paramétrique, est assurée par Gilbert Colletaz (Université d'Orléans).

Polycopié de cours

Régressions Non Paramétriques Univariées (pdf) :
Principes d'estimation non paramétrique.
Régression Kernel (Nadaraya (1964), Watson (1964)).
Selection du paramètre de lissage optimal (critères de la MISE, AMISE, GCV).
Estimation Kernel d'une densité.
Régressions polynomiales locales : régressions LOESS et LOWESS.
Procédures SAS : Univariate, Kde, SAS Insight, Loess.

Examens et corrections

Examen Non Paramétrique 2006 (énoncé) : Régression LOESS et LOWESS, Estimateur Kernel.
Examen Non Paramétrique 2007 (énoncé) : Loi d'Okun, régression LOESS et LOWESS, régression Kernel, régression moyenne mobile.

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