- EAN13
- 9782140487286
- Éditeur
- Éditions L'Harmattan
- Date de publication
- 12/07/2023
- Collection
- L'esprit économique
- Langue
- français
- Fiches UNIMARC
- S'identifier
Introduction à l'économétrie appliquée sous EViews
Rappels de cours et illustrations pratiques
Yaya Keho
Éditions L'Harmattan
L'esprit économique
Livre numérique
Autre version disponible
-
Papier - L'Harmattan 37,00
L'économétrie est une discipline incontournable pour tous ceux qui cherchent à
comprendre et à analyser les phénomènes économiques par le biais d'outils et
méthodes statistiques et mathématiques. Ce livre est un guide de référence
pour l'estimation de modèles économétriques à partir du logiciel EViews. Il
présente les modèles avec peu de formules mathématiques et explique les étapes
d'estimation de ces modèles à partir d'études de cas. Le livre aborde les
modèles de régression classiques notamment les modèles de régression linéaire
multiple, ARDL, VAR, le modèle à équations simultanées, et le modèle à
correction d'erreur. Ces modèles reposent sur l'hypothèse de linéarité ou de
symétrie des effets des variables explicatives sur la variable expliquée. Dans
les situations de non-linéarité, ces modèles sont inappropriés. L'analyste
devra alors faire appel aux modèles non-linéaires notamment les modèles à
effet de seuil, les modèles à interaction de variables, les modèles de
régression quantile et les modèles avec cointégration à seuil. Les
spécifications de ces modèles et les méthodes d'estimation sont présentées et
illustrées à partir d'exemples pratiques.
comprendre et à analyser les phénomènes économiques par le biais d'outils et
méthodes statistiques et mathématiques. Ce livre est un guide de référence
pour l'estimation de modèles économétriques à partir du logiciel EViews. Il
présente les modèles avec peu de formules mathématiques et explique les étapes
d'estimation de ces modèles à partir d'études de cas. Le livre aborde les
modèles de régression classiques notamment les modèles de régression linéaire
multiple, ARDL, VAR, le modèle à équations simultanées, et le modèle à
correction d'erreur. Ces modèles reposent sur l'hypothèse de linéarité ou de
symétrie des effets des variables explicatives sur la variable expliquée. Dans
les situations de non-linéarité, ces modèles sont inappropriés. L'analyste
devra alors faire appel aux modèles non-linéaires notamment les modèles à
effet de seuil, les modèles à interaction de variables, les modèles de
régression quantile et les modèles avec cointégration à seuil. Les
spécifications de ces modèles et les méthodes d'estimation sont présentées et
illustrées à partir d'exemples pratiques.
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