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Techniques d’Information et de Décision dans l’entreprise
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INFORMATIQUE APPLICATIONS
Pierre LATOUCHE
maj : vendredi 29 juillet 2011

Résumé

L’objectif de ce cours est d’apprendre à traiter un problème économique concret, à partir d’exemples reposant sur des bases de données réelles, en combinant, les méthodes économétriques et statistiques appropriées et la programmation informatique (logiciel SAS).

Les exemples relèvent des méthodes de régression linéaires (données individuelles et séries temporelles), de l’analyse de données quantitatives et qualitatives, et des modèles logistiques.

Abstract

This lecture aims to treat a real economic problem, by combining appropriate econometrics and statistical methods and software programs (SAS).

Using real databases, the examples concern linear regression methods (individual and time series data), data analysis for qualitatives and quantitatives data, and logistic regressions.

Plan

  1. Le modèle de régression linéaire multiple et les MCO – Les procédures adaptées sous SAS (proc means, univariate, freq, corr, reg)
  2. La détection de l’hétéroscédasticité et son traitement – La procédure autoreg sous SAS
  3. La détection et la caractérisation de la non stationnarité en séries temporelles – La procédure ARIMA sous SAS
  4. La présence d’autocorrélation et sa prise en compte dans le modèle de régression linéaire multiple – La procédure autoreg sous SAS
  5. Les méthodes d’analyse des données quantitatives (ACP, classification) – Les procédures factor, princomp et cluster sous SAS
  6. Les méthodes d’analyse des données qualitatives (AFC, ACM, classification) – Les procédures corresp et cluster sous SAS
  7. L’utilisation de l’algorithme de Kohonen pour l’étude des variables quantitatives et qualitatives sous SAS
  8. Les modèles de choix discrets, correction des biais de sélection – Les procédures logistic et catmod sous SAS

Bibliographie

  1. Cadoret I., Benjamin C., Martin F., Herrard N., Tanguy S., « Econométrie appliquée », DeBoeck, 2004.
  2. Cottrell M., « Nouvelles techniques neuronales en analyse des données. Application à la classification, à la recherche de typologie et à la prévision », Prépub SAMOS (http://samos.univ-paris1.fr).
  3. Doc de SAS (aide en ligne).
  4. Greene W., « Econometric analysis », Prentice-Hall 2003.
  5. Hamilton J., « Time Series Analysis », Princeton, 1994.
  6. Letrémy P., « Notice d’installation et d’utilisation de programmes basés sur l’algorithme de Kohonen et dédiés à l’analyse des données ». 27p, Prépub SAMOS 131 (http://samos.univ-paris1.fr).
  7. Saporta G., « Probabilités, analyse des données et statistique », Technip, 1990.