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Plan du cours [syllabus]

• • • • [CJ] Résumé des notations.

      • [CJ] Rappels d'algèbre linéaire et de statistiques.

      • Rappel sur les règles de dérivation vectorielles.

      • Rappels d’algèbre matriciel.

      • Introduction à Stata (merci à Antoine Terracol) : manuel d'utilisation ; introduction à la programmation.

      • Introduction à R (par Ewen Gallic).

      • Econométrie sous R : voir les références recensées sur ce site.

1. Introduction

Qu’est-ce que l’économétrie, Modèle économétrique, Les données.

2. Premiers pas : La régression linéaire

Les moindres carrés, Applications, Les choses sérieuses : Estimation et inférence.

• • • • Treisman (2000). The causes of corruption: a cross-national study. J. Pub. Eco.

      • Fougère , Kamionka, Prieto (2010). L'efficacité des mesures d'accompagnement sur le retour à l'emploi. Revue Economique.

3. L’estimateur des Moindres Carrés Ordinaires

Existence, Identification empirique.

4. Moments de l’estimateur des MCO

Identification du paramètre vrai, Précision des MCO, Précision empirique.

• • • • Jacquemet, Yannelis (2012) Indiscriminate Discrimination: A Correspondence Test for Ethnic Homophily in the Chicago Labor Market. Lab. Econ.

      • Edo, Jacquemet (2013). La discrimination à l’embauche, Sur le marché du travail Français, Opuscule du CEPREMAP n°31.

5. Spécification et variables particulières

La généralité de la linéarité, Modélisation, Variables qualitatives.

• • • • Hamermesh, Biddle (1994). Beauty and the Labor Market, AER.

6. Inférence : Les MCO sous hypothèse de normalité

Le modèle linéaire normal, Intervalles de confiance, Test d’hypothèses, Conclusion: Robustesse de l’hypothèse de normalité

• • • • McCloskey, Ziliak (1996). The Standard Error of Regressions, JEL.

7. Estimation des MC sous contraintes linéaires

Imposer les contraintes : L’estimateur des MC Contraints, Tester les contraintes : les tests de Fisher

References bibliographiques complètes