Ce cours d'économétrie porte sur l'inférence causale. L'objectif est d'aller au-delà des corrélations, pour déterminer quels sont les facteurs qui agissent vraiment sur les variables qui nous intéressent. Ces méthodes permettent de mesurer l'effet d'une politique, d'un choc ou d'un choix sur un résultat économique, environnemental ou social.
- Ce cours part des moindres carrés ordinaires, pour aborder les données de panel, les variables instrumentales et les techniques shift-share, puis toute la famille des méthodes de différences en différences (simple, staggered, continu, dose, switch on/off).
- Chaque cours sera suivi d'applications sous Python et R portant principalement sur l'environnement et l'agriculture.
L'évaluation du cours se fera sur table, sans ordinateur au cours d'un contrôle continu de deux épreuves répartie dans le semestre.
À la fin du cours, les étudiants devraient être capables de :
- Comprendre et appliquer un raisonnement scientifique, c'est à dire partir d'une théorie à tester/invalider empiriquement avec les outils de l'économétrie.
- Développer et estimer des modèles économétriques appropriés pour analyser des phénomènes socio-économiques et environnemental.
- Utiliser Python et R pour effectuer des analyses économétriques.
- Interpréter les résultats des analyses économétriques et formuler des recommandations basées sur les résultats.
- Profesor: Fabien Candau