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|
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1 |
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| 183 |
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|a nga
|2 RDAfrCarrier
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| 200 |
1 |
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|a Économétrie
|f Régis Bourbonnais
|
| 205 |
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|
|a 12e édition
|
| 214 |
|
0 |
|a Malakoff
|c Dunod
|d DL 2024
|
| 215 |
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|
|a 1 vol. (429 p.)
|c ill.
|d 24 cm
|
| 225 |
0 |
|
|a Écosup
|
| 320 |
|
|
|a Bibliogr. p. 423-425. Notes bibliogr. Index p. 427-429.
|
| 330 |
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|a La 12e édition de ce manuel traite, grâce à une constante mise à jour, de tous les grands domaines de l'économétrie moderne, de ses applications et de l'ensemble des tests statistiques qui en sont issus. Chaque chapitre présente de manière claire et pédagogique : les objectifs de connaissance et les concepts à maîtriser ; un cours assorti de nombreux exercices pour mettre rapidement en pratique les connaissances théoriques et se préparer aux examens ; une rubrique L'essentiel pour retenir les points clés du chapitre. En complément, les données des exercices pour s'entraîner à utiliser les logiciels d'économétrie Stata, Eviews, Gretl et le tableur Excel sont disponibles en ligne sur le site de l'auteur : regisbourbonnais.dauphine.fr
|2 4e de couverture
|
| 359 |
2 |
|
|p P. XIII
|b Avant-propos
|p P. 1
|b Chapitre 1. Qu'est-ce que l'économétrie
|p P. 1
|c 1. La notion de modèle
|p P. 4
|c 2. Le rôle de l'économétrie
|p P. 5
|c 3. La théorie de la corrélation
|p P. 13
|b Chapitre 2. Le modèle de régression simple
|p P. 13
|c 1. Présentation du modèle
|p P. 17
|c 2. Estimation des paramètres
|p P. 23
|c 3. Conséquences des hypothèses : construction des tests
|p P. 33
|c 4. Équation et tableau d'analyse de la variance
|p P. 39
|c 5. La prévision dans le modèle de régression simple
|p P. 49
|b Chapitre 3. Le modèle de régression multiple
|p P. 50
|c 1. Le modèle linéaire général
|p P. 51
|c 2. Estimation et propriétés des estimateurs
|p P. 60
|c 3. Les tests statistiques
|p P. 69
|c 4. L'analyse de la variance
|p P. 78
|c 5. L'utilisation de variables indicatrices
|p P. 87
|c 6. La prévision à l'aide du modèle linéaire général et la régression récursive
|p P. 95
|c 7. Exercices récapitulatifs
|p P. 119
|b Chapitre 4. Multicolinéarité et sélection du modèle optimal
|p P. 120
|c 1. Corrélation partielle
|p P. 125
|c 2. Relation entre coefficients de corrélation simple, partielle et multiple
|p P. 127
|c 3. Multicolinéarité : conséquences et détection
|p P. 132
|c 4. Sélection du modèle optimal
|p P. 141
|b Chapitre 5. Problèmes particuliers : la violation des hypothèses
|p P. 142
|c 1. L'autocorrélation des erreurs
|p P. 158
|c 2. L'hétéroscédasticité
|p P. 171
|c 3. Modèles à erreurs sur les variables
|p P. 183
|b Chapitre 6. Les modèles non linéaires
|p P. 183
|c 1. Les différents types de modèles non linéaires
|p P. 188
|c 2. Méthodes d'estimation des modèles non linéaires
|p P. 197
|b Chapitre 7. Les modèles à décalages temporels
|p P. 197
|c 1. Les modèles linéaires autorégressifs
|p P. 203
|c 2. Les modèles à retards échelonnés
|p P. 218
|c 3. Deux exemples de modèles dynamiques
|p P. 241
|b Chapitre 8. Introduction aux modèles à équations simultanées
|p P. 241
|c 1. Équations structurelles et équations réduites
|p P. 244
|c 2. Le problème de l'identification
|p P. 246
|c 3. Les méthodes d'estimation
|p P. 260
|c Annexes
|p P. 265
|b Chapitre 9. Éléments d'analyse des séries temporelles
|p P. 266
|c 1. Stationnarité
|p P. 271
|c 2. La non-stationnarité et les tests de racine unitaire
|p P. 283
|c 3. Les modèles ARIMA
|p P. 287
|c 4. Les méthodes de Box et Jenkins
|p P. 307
|b Chapitre 10. La modélisation VAR
|p P. 308
|c 1. Représentation d'un modèle VAR
|p P. 310
|c 2. Estimation des paramètres
|p P. 317
|c 3. Dynamique d'un modèle VAR
|p P. 325
|c 4. La causalité
|p P. 331
|b Chapitre 11. La cointégration et le modèle à correction d'erreur
|p P. 331
|c 1. Exemples introductifs
|p P. 333
|c 2. Le concept de cointégration
|p P. 337
|c 3. Cointégration entre deux variables
|p P. 340
|c 4. Généralisation à k variables
|p P. 355
|b Chapitre 12. Introduction à l'économétrie des variables qualitatives
|p P. 356
|c 1. Les problèmes et les conséquences de la spécification binaire
|p P. 358
|c 2. Les modèles de choix binaires
|p P. 365
|c 3. Les modèles à choix multiples
|p P. 372
|c 4. Les modèles à variable dépendante limitée : le modèle Tobit
|p P. 383
|b Chapitre 13. Introduction à l'économétrie des données de panel
|p P. 384
|c 1. Présentation des modèles à données de panel
|p P. 387
|c 2. Les tests d'homogénéité
|p P 393
|c 3. Spécifications et estimations des modèles à effets individuels
|p P. 401
|b Testez-vous - Testez vos connaissances sur les chapitres 1 à 7
|p P. 411
|b Liste des exercices
|p P. 415
|b Tables statistiques
|p P. 423
|b Bibliographie
|p P. 427
|b Index
|
| 410 |
|
| |
|0 137047266
|t Éco sup
|x 2118-4410
|
| 606 |
|
|
|3 PPN027232751
|a Économétrie
|2 rameau
|
| 606 |
|
|
|3 PPN027359875
|a Modèles économétriques
|2 rameau
|
| 608 |
|
|
|3 PPN03020934X
|a Manuels d'enseignement supérieur
|2 rameau
|
| 608 |
|
|
|3 PPN027790517
|a Problèmes et exercices
|2 rameau
|
| 700 |
|
1 |
|3 PPN026744937
|a Bourbonnais
|b Régis
|4 070
|
| 801 |
|
3 |
|a FR
|b Abes
|c 20240607
|g AFNOR
|
| 979 |
|
|
|a DEC
|
| 930 |
|
|
|5 441092103:823797627
|b 441092103
|j u
|
| 998 |
|
|
|a 967766
|
Nantilus
