1. La régression linéaire classique a. Régression linéaire simple b. Régression linéaire multiple 2. Tests d'hypothèses de la régression linéaire classique a. Multicollinéarité b. Hétéroscedasticité c. Autocorrélation d. Spécifications : mauvais régresseurs, erreurs de mesure et mauvaises formes fonctionnelles e. Endogénéité : la méthode des variables instrumentales, la méthode des moments 3. Systèmes d'équations a. Les modèles SURE b. Modèles à équations simultanées (doubles/triple moindres carrés) 4. Econométrie des séries temporelles a. Tests de présence de racine unitaires b. Vecteur autorégressif et tests de causalité c. Modèle à correction d'erreur (cointégration) 5. Econométrie des données de panel a. Modèles traditionnels de données de panel b. Panels dynamiques 6. Econométrie des variables dépendantes limitées a. Modèles à variables dépendantes qualitatives b. Modèles à variables dépendantes tronquées/censurées c. Biais de sélection et correction de Heckman 7. Outils d'évaluation d'impact a. Notions sur l'analyse des effets de traitement b. Randomisation c. Regression discontinuity design d. Matching e. Difference-in-Differences 8. Econométrie spatiale : autocorrélation spatiale 9. Méthodes de frontières de production stochastiques a. Notions de performance (efficacité/productivité) b. Estimation de la frontière de production c. Estimation de la frontière de cout d. Estimation de la frontière de profit |