| Crédit : 4 ECTS |
| Langue du cours : anglais
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Volume horaire
Compétences à acquérir
- Conception du modèle économétrique
- Programmation du modèle économétrique sur R
- Interprétation des tables et des graphes
- Identification de problématique et application des méthodes enseignées en cours
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- Conceive econometric models
- Implement econometric models in R
- Interpret tables and graphs
- Identify real-life cases for which the methods could be applied to
Description du contenu de l'enseignement
- Remise à niveau (optionnel) : (CM 9h)
Introduction des concepts de base (statistiques, MCO, interprétation des graphiques) / Introduction au logiciel R (en 2 groupes si nécessaire)
Un questionnaire d’auto-évaluation sera envoyé avant l’été pour aider aux étudiants à choisir les modules à suivre
- Cours (obligatoire) : (CM 12h and TP 9h)
o Variable instrumentale o Méthode des doubles différences o Régression sur discontinuité o Expérimentations (si le temps permet)
Chaque méthode est enseignée par une partie théorique, des exemples (CM) et une pratique sur le logiciel R (TP) Objectifs Comprendre les concepts de bases en économétrie / Savoir expliquer la différence entre la corrélation et la causalité et comprendre l’importance de la différenciation en science sociale / Maîtriser des méthodes pour établir un lien causal / Prendre connaissance de différents cas d’usage de ses méthodes en entreprise et en décision publique à travers des exemples et du projet final / Se familiariser avec les outils de programmation R ______________________________
- Catch-up sessions (optional): (CM 9h)
Introduction to basic concepts (statistics, OLS, interpretation of graphs) / Introduction R software (in 2 groups if necessary)
A self-evaluation questionnaire will be sent before summer to help students to decide which module(s) to follow
- Course (mandatory): (CM 12h and TP 9h)
o Instrumental Variable o Difference-in-Difference o Regression Discontinuity o Experimentation (if time permits)
Each method will be taught in three parts: theory, paper examples (CM), and programming in R (TP)
Objectives Understand basic concepts of econometrics / Know how to explain the difference between correlation and causality, and understand wh y this distinction is important in social science / Master methods of establishing causal links / Know different scenarios in private and in public decision making in which these methods are used, through examples given in course and through the final project / Know various methods and empirical applications in econometrics (causal inference) and in data science / Get familiar with the programming language R
Mode de contrôle des connaissances
Projet
Project
Enseignant responsable
ISAC ANTONIO OLAVE CRUZ