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Econométrie/ Série temporelles / Données de Panel

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Econométrie

Professeur Bac+10, en Economie Gestion, Grande expérience (8 ans dans le domaine des cours particuliers), Bon sens pédagogique, Motivation des étudiants, Méthodologie et bons résultats, propose des cours particuliers et de soutien scolaires pour les étudiants de Licence - Master Universitaires et des écoles de commerce.


**** Mes objectifs ****

- Aider mes élèves à maîtriser tous les bases fondamentales du programme.
- Apprendre à mes élèves une bonne méthodologie de travail.
- Aider mes élèves à progresser au long des cours en s’entraînant avec des exercices d’application.
- La concrétisation de l’avancement de l’élève vis-à-vis à ses notes.
- Intervenir sur l'orientation future de mes élèves lorsque cela est souhaité.


**** Mes outils ****

- Mon expérience dans le domaine de l’enseignement.
- La pédagogie acquise et l’adaptation au rythme de chaque élève.


**** Econométrie****

- Le modèle de régression simple : définition du terme aléatoire, moindres carrés ordinaires (MCO), estimation des paramètres, erreur et résidu, propriétés des estimateurs
- Hypothèses et construction des tests : hypothèse de normalité des erreurs, test de Student, intervalle de confiance
- Equation et tableau d’analyse de la variance : équation d’analyse de la variance, tableau d’analyse de la variance, prévision du modèle de régression simple
- Le modèle de régression multiple : le modèle linéaire général, estimation et propriétés des estimateurs, qualité de l’ajustement
- Les tests statistiques : Student, Fisher, l’analyse de la variance, test de significativité globale d’une régression, utilisation des variables indicatrices
- Prévision à l’aide du modèle linéaire général : intervalle de prévision, tests de stabilité, test de spécification de Ramsey
- Multicolinéarité et sélection du modèle optimal, corrélation simple, corrélation partielle et multiple, tests de détection de multicolinéarité, sélection du modèle optimal
- L’autocorrélation des erreurs : présentation du problème, estimateurs des Moindres Carrées Généralisés (MCG)
- Détection de l’autocorrélation des erreurs, procédures d’estimation dans le cas d’autocorrélation des erreurs, méthode de Cochrane-Orcutt
- Méthode du balayage : Hildreth-Lu, méthode du Maximum de vraisemblance
- L’hétéroscédasticité : présentation du modèle, correction de l’hétéroscédasticité, tests de détection de l’hétéroscédasticité, test ARCH
- Modèles à erreurs sur les variables : variables entachées d’erreurs, méthode des variables instrumentales, test d’exogénéité d’Hausman, méthode des moments généralisés

**** Séries Temporelles****

- Processus aléatoires Stationnaires
- Corrélogramme
- Test de racine unitaire
- Processus ARMA
- Tests de Non stationnarité
- Estimation, Prévision des Processus ARMA
- Représentation VAR-VECM et cointégration

**** Applications sous SAS, STATA, SPSS, EVIEWS****

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1 avis 4/5
4 étoiles : 1

M

Martin

20 - 35 ans
3 avis publiés

Après 22 heures de cours (Cours chez l'élève)

Excellent professeur, sérieux, sympa, et proposant un suivi efficace. On ne peut que progresser. A recommander +++++

Contact par téléphone & réponse du professeur en -24 heures


Annonce & tarif conforme :

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