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Définition d'économétrie
L'économétrie est une branche de l'économie qui utilise des méthodes statistiques et mathématiques pour analyser des données économiques. Elle permet de tester des hypothèses économiques, d'estimer des relations économiques et de prévoir des tendances futures.
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Modèles linéaires et leur extension
Les modèles linéaires sont la base de l'économétrie classique, mais pour traiter des relations plus complexes, des modèles non-linéaires, modèles à variables latentes ou modèles dynamiques sont utilisés. Ces extensions permettent d'analyser des phénomènes économiques plus subtils et réalistes.
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Méthodes d'estimation
Les techniques d'estimation telles que la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO), l'estimation par variables instrumentales (VI), et la Maximal Likelihood (ML) sont fondamentales en économétrie. En économétrie avancée, on étudie également des méthodes robustes, comme la régression quantile, ou l'estimation dans des modèles à hétéroscédasticité et autocorrélation.
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Vérification des hypothèses
Les économètres doivent vérifier la validité de leurs modèles en analysant les résidus, en testant la présence de multicolinéarité, d'hétéroscédasticité, et d'autocorrélation. Des techniques avancées comprennent aussi la validation croisée et l'utilisation de critères d'information comme AIC ou BIC.
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Modèles à variables latentes et à données panel
Les modèles à variables latentes permettent d'incorporer des facteurs non observés influençant la variable d'intérêt, tandis que les modèles panel exploitent la dimension temporelle et transversale pour obtenir des estimations plus précises, notamment par la méthode de différences ou d'effets fixes et aléatoires.
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Analyse de politiques économiques et prévisions
L'économétrie avancée est utilisée pour évaluer l'impact des politiques publiques, analyser la stabilité des marchés financiers, ou prévoir la croissance économique. Elle permet également de modéliser des comportements individuels ou institutionnels complexes.
To remember :
L'économétrie avancée constitue une extension des méthodes de base, intégrant des modèles plus sophistiqués et robustes. Elle comprend l'utilisation de modèles non linéaires, la gestion de données complexes comme celles provenant de panels ou de variables latentes, et l'application de techniques d'estimation avancées. La validation rigoureuse des modèles et leur utilisation pour l’analyse des politiques économiques ou la prévision constituent des piliers essentiels. La maîtrise de ces outils permet d’obtenir des analyses plus précises, crédibles et exploitables dans le domaine économique.
