économétrie
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Description
Introduction au livre
L'économétrie nous aide à distinguer les idées rationnelles des idées absurdes et à trouver des réponses concrètes à d'importantes questions quantitatives.
Et elle ouvre une fenêtre sur le monde complexe, nous permettant de comprendre les relations qui sous-tendent les décisions prises par les individus, les entreprises et les gouvernements.
Ce livre est une introduction à l'économétrie, rédigée de telle sorte que des cas appliqués intéressants motivent la théorie et que la théorie soit enrichie par ces cas appliqués.
Autrement dit, après avoir présenté la nécessité de la méthodologie à travers un cas d'application spécifique, elle fournit une hypothèse qui correspond à ce cas d'application.
Et elle ouvre une fenêtre sur le monde complexe, nous permettant de comprendre les relations qui sous-tendent les décisions prises par les individus, les entreprises et les gouvernements.
Ce livre est une introduction à l'économétrie, rédigée de telle sorte que des cas appliqués intéressants motivent la théorie et que la théorie soit enrichie par ces cas appliqués.
Autrement dit, après avoir présenté la nécessité de la méthodologie à travers un cas d'application spécifique, elle fournit une hypothèse qui correspond à ce cas d'application.
indice
PARTIE 1 Aperçu et révision
01 Problèmes et données économiques
02 Révision des probabilités
03 Révision des statistiques
PARTIE 2 : Principes de base de l'analyse de régression
04 Régression linéaire avec une seule variable explicative
05 Analyse de régression avec une seule variable explicative : tests d’hypothèses et intervalles de confiance
06 Régression linéaire utilisant plusieurs variables explicatives
07 Tests d'hypothèses et intervalles de confiance en régression multiple
08 Fonction de régression non linéaire
09 Évaluation de la recherche basée sur une analyse de régression multiple
PARTIE 3 APPLICATIONS DE L'ANALYSE DE RÉGRESSION
10. Analyse de régression à partir de données de panel
11. Analyse de régression utilisant des variables dépendantes binaires
12 Régression par variables instrumentales
13 Expériences et quasi-expériences
14. Prédiction à l'aide de plusieurs variables explicatives et de données massives
PARTIE 4 : Données de séries chronologiques économiques et analyse de régression
15 Analyse et prévision par régression de séries temporelles
16 Estimation des effets causaux dynamiques
17 sujets supplémentaires en régression de séries temporelles
PARTIE 5 Théorie économétrique de l'analyse de régression
18 Théorie des modèles de régression linéaire simple
19 Théorie de la régression multiple
01 Problèmes et données économiques
02 Révision des probabilités
03 Révision des statistiques
PARTIE 2 : Principes de base de l'analyse de régression
04 Régression linéaire avec une seule variable explicative
05 Analyse de régression avec une seule variable explicative : tests d’hypothèses et intervalles de confiance
06 Régression linéaire utilisant plusieurs variables explicatives
07 Tests d'hypothèses et intervalles de confiance en régression multiple
08 Fonction de régression non linéaire
09 Évaluation de la recherche basée sur une analyse de régression multiple
PARTIE 3 APPLICATIONS DE L'ANALYSE DE RÉGRESSION
10. Analyse de régression à partir de données de panel
11. Analyse de régression utilisant des variables dépendantes binaires
12 Régression par variables instrumentales
13 Expériences et quasi-expériences
14. Prédiction à l'aide de plusieurs variables explicatives et de données massives
PARTIE 4 : Données de séries chronologiques économiques et analyse de régression
15 Analyse et prévision par régression de séries temporelles
16 Estimation des effets causaux dynamiques
17 sujets supplémentaires en régression de séries temporelles
PARTIE 5 Théorie économétrique de l'analyse de régression
18 Théorie des modèles de régression linéaire simple
19 Théorie de la régression multiple
Avis de l'éditeur
Nouveautés de la 4e édition
*Contenu relatif au Big Data et à l'apprentissage automatique
*Prévision de données de séries temporelles à l'aide d'ensembles de données à grande échelle
Modèle de facteurs dynamiques
Une approche parallèle de la prédiction et de l'inférence causale utilisant l'analyse de régression
*Volatilité réalisée et hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive
*Informations mises à jour sur les variables de l'outil
*Contenu relatif au Big Data et à l'apprentissage automatique
*Prévision de données de séries temporelles à l'aide d'ensembles de données à grande échelle
Modèle de facteurs dynamiques
Une approche parallèle de la prédiction et de l'inférence causale utilisant l'analyse de régression
*Volatilité réalisée et hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive
*Informations mises à jour sur les variables de l'outil
SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS
- Date d'émission : 20 février 2025
- Nombre de pages, poids, dimensions : 712 pages | 188 x 257 x 40 mm
- ISBN13 : 9789813351691
- ISBN10 : 9813351691
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