| Titre : |
Économétrie |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
William H. Greene, Auteur ; Didier Schlacther, Directeur de publication, rédacteur en chef |
| Mention d'édition : |
5e éd. |
| Editeur : |
Paris : Pearson education |
| Année de publication : |
impr. 2006 |
| Importance : |
1 vol. (XII-946 p.) |
| Présentation : |
graph., couv. ill. en coul. |
| Format : |
24 cm |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-7440-7097-6 |
| Prix : |
67 EUR |
| Note générale : |
Bibliogr. p. 898-926. Index
Biographie des auteurs:
- William Greene est professeur d'économie à l'université de New York. Il y enseigne l'économétrie, la micro et la macroéconomie. Il est également consultant auprès d'entreprises et d'institutions.
- Didier Schlacther, ingénieur et économiste, est professeur à l'Institut d'Etudes Politiques de Paris et chargé de cours à l'université Paris II. Il enseigne l'économie, la statistique et les mathématiques appliquées. Après avoir été coordonnateur des enseignements de techniques quantitatives à l'ENA, il coordonne aujourd'hui ces disciplines dans les Masters de Sciences Po.
- Théophile Azomahou est maître de conférences à l'université Louis Pasteur, Strasbourg I, où il enseigne la statistique, les probabilités et l'économétrie. Il est également co-responsable du Master Statistique et Econométrie.
- Nicolas Couderc est chargé d'enseignement et de recherche au TEAM (Théorie et Applications en Micro-économie et Macroéconomie), université Paris I Panthéon-Sorbonne.
- Stéphanie Monjon est chargée de l'analyse économique des politiques de lutte contre le changement climatique à l'Agence de l'environnement et de la maîtrise de l'énergie (ADEME).
- Phu Nguyen Van est chargé de recherche au CNRS. Il est affecté au laboratoire THéorie Economique, Modélisation et Applications (THEMA), UMR 8184 du CNRS et de l'université de Cergy-Pontoise. |
| Langues : |
Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) |
| Mots-clés : |
économétrie modélisation économétrique modèles de régression modèles de données de panel théorie de l'estimation modèles de séries temporelles modèles de choix discret modèles à variable dépendante limitée modèles à variable retardée algèbre analyse probabilités logiciel SAS logiciel E-views logiciel Gauss logiciel TSP logiciel Stata |
| Index. décimale : |
1.123 Économetrie. Macro-économetrie. Micro-économetrie الإقـتـصـاد الـقـيـاسـي. الإقتصاد القياسي الكلي. الإقتصاد القياسي الجزئي |
| Résumé : |
Indispensable à tous les étudiants en économétrie, quel que soit leur niveau, l'ouvrage de William Greene est La référence en la matière. A la fois manuel d'initiation aux pratiques économétriques et livre de chevet des spécialistes de la discipline, il part des fondamentaux pour développer des aspects de plus en plus techniques.
- La première partie traite des différents types de modélisation, allant du modèle de régression linéaire le plus simple jusqu'aux modèles les plus évolués (modèles de régression multiple, de régression non linéaire, de données de panel...).
- La deuxième partie étudie les différentes approches de la théorie de l'estimation. Ses quatre derniers chapitres s'ouvrent sur les grands thèmes actuels de l'économétrie appliquée : modèles de séries temporelles, modèles de choix discret, modèles à variable dépendante limitée et modèles à variable retardée.
- La troisième partie, composée d'annexes, offre un rappel des pré-requis en algèbre, analyse et probabilités. Ces pré-requis sont nécessaires à la compréhension des instruments mis en œuvre.
Le lecteur est amené à expérimenter l'usage que l'on peut faire des logiciels dédiés : SAS, E-views, Gauss, TSP, Stata..., et à vérifier ses connaissances au moyen d'exercices de fin de chapitre. Deux types d'exercices sont proposés : des questions de révision, qui permettent de contrôler sa maîtrise du thème étudié, et des exercices de réflexion, dont l'objectif est de dépasser la simple application directe des concepts.
Ce livre s'adresse aux étudiants qui suivent des études supérieures en économie, aux élèves des écoles d'ingénieurs et de commerce, ainsi qu'aux chercheurs. Il intéresse également les professionnels de la banque, de la finance, de l'assurance, et constitue un support de cours exceptionnel pour les enseignants. |
| Note de contenu : |
.
Sommaire:
1 Introduction
2 Le modèle de régression linéaire multiple
3 Les moindres carrés
4 Propriétés à distance finie de l'estimateur des moindres carrés
5 Propriétés asymptotiques des moindres carrés et des variables instrumentales
6 Inférence et prédiction
7 Forme fonctionnelle et changement structurel
8 Spécification et sélection de modèles
9 Modèles de régression non linéaires
10 Perturbations non sphériques, le modèle de régression généralisée
11 Hétéroscédasticité
12 Autocorrélation
13 Modèles de données de panel
14 Systèmes d'équations de régression
15 Modèles à équations simultanées
16 Méthodes d'estimation
17 Estimation du maximum de vraisemblance
18 La méthode des moments généralisés
19 Les modèles à variables retardées
20 Les modèles de séries temporelles
21 Les modèles de choix discrets
22 Modèles à variable dépendante limitée et modèles de durée
Annexe A : Algèbre matricielle
Annexe B : Probabilités
Annexe C : Estimation inférence
Annexe D : Théorie de distribution des grands échantillons
Annexe E : Calcul et optimisation
Annexe F : Données utiles
Annexe G : Tables statistiques
Corrigés économétrie (cédérom)
|
Économétrie [texte imprimé] / William H. Greene, Auteur ; Didier Schlacther, Directeur de publication, rédacteur en chef . - 5e éd. . - Paris : Pearson education, impr. 2006 . - 1 vol. (XII-946 p.) : graph., couv. ill. en coul. ; 24 cm. ISBN : 978-2-7440-7097-6 : 67 EUR Bibliogr. p. 898-926. Index
Biographie des auteurs:
- William Greene est professeur d'économie à l'université de New York. Il y enseigne l'économétrie, la micro et la macroéconomie. Il est également consultant auprès d'entreprises et d'institutions.
- Didier Schlacther, ingénieur et économiste, est professeur à l'Institut d'Etudes Politiques de Paris et chargé de cours à l'université Paris II. Il enseigne l'économie, la statistique et les mathématiques appliquées. Après avoir été coordonnateur des enseignements de techniques quantitatives à l'ENA, il coordonne aujourd'hui ces disciplines dans les Masters de Sciences Po.
- Théophile Azomahou est maître de conférences à l'université Louis Pasteur, Strasbourg I, où il enseigne la statistique, les probabilités et l'économétrie. Il est également co-responsable du Master Statistique et Econométrie.
- Nicolas Couderc est chargé d'enseignement et de recherche au TEAM (Théorie et Applications en Micro-économie et Macroéconomie), université Paris I Panthéon-Sorbonne.
- Stéphanie Monjon est chargée de l'analyse économique des politiques de lutte contre le changement climatique à l'Agence de l'environnement et de la maîtrise de l'énergie (ADEME).
- Phu Nguyen Van est chargé de recherche au CNRS. Il est affecté au laboratoire THéorie Economique, Modélisation et Applications (THEMA), UMR 8184 du CNRS et de l'université de Cergy-Pontoise. Langues : Français ( fre) Langues originales : Anglais ( eng)
| Mots-clés : |
économétrie modélisation économétrique modèles de régression modèles de données de panel théorie de l'estimation modèles de séries temporelles modèles de choix discret modèles à variable dépendante limitée modèles à variable retardée algèbre analyse probabilités logiciel SAS logiciel E-views logiciel Gauss logiciel TSP logiciel Stata |
| Index. décimale : |
1.123 Économetrie. Macro-économetrie. Micro-économetrie الإقـتـصـاد الـقـيـاسـي. الإقتصاد القياسي الكلي. الإقتصاد القياسي الجزئي |
| Résumé : |
Indispensable à tous les étudiants en économétrie, quel que soit leur niveau, l'ouvrage de William Greene est La référence en la matière. A la fois manuel d'initiation aux pratiques économétriques et livre de chevet des spécialistes de la discipline, il part des fondamentaux pour développer des aspects de plus en plus techniques.
- La première partie traite des différents types de modélisation, allant du modèle de régression linéaire le plus simple jusqu'aux modèles les plus évolués (modèles de régression multiple, de régression non linéaire, de données de panel...).
- La deuxième partie étudie les différentes approches de la théorie de l'estimation. Ses quatre derniers chapitres s'ouvrent sur les grands thèmes actuels de l'économétrie appliquée : modèles de séries temporelles, modèles de choix discret, modèles à variable dépendante limitée et modèles à variable retardée.
- La troisième partie, composée d'annexes, offre un rappel des pré-requis en algèbre, analyse et probabilités. Ces pré-requis sont nécessaires à la compréhension des instruments mis en œuvre.
Le lecteur est amené à expérimenter l'usage que l'on peut faire des logiciels dédiés : SAS, E-views, Gauss, TSP, Stata..., et à vérifier ses connaissances au moyen d'exercices de fin de chapitre. Deux types d'exercices sont proposés : des questions de révision, qui permettent de contrôler sa maîtrise du thème étudié, et des exercices de réflexion, dont l'objectif est de dépasser la simple application directe des concepts.
Ce livre s'adresse aux étudiants qui suivent des études supérieures en économie, aux élèves des écoles d'ingénieurs et de commerce, ainsi qu'aux chercheurs. Il intéresse également les professionnels de la banque, de la finance, de l'assurance, et constitue un support de cours exceptionnel pour les enseignants. |
| Note de contenu : |
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Sommaire:
1 Introduction
2 Le modèle de régression linéaire multiple
3 Les moindres carrés
4 Propriétés à distance finie de l'estimateur des moindres carrés
5 Propriétés asymptotiques des moindres carrés et des variables instrumentales
6 Inférence et prédiction
7 Forme fonctionnelle et changement structurel
8 Spécification et sélection de modèles
9 Modèles de régression non linéaires
10 Perturbations non sphériques, le modèle de régression généralisée
11 Hétéroscédasticité
12 Autocorrélation
13 Modèles de données de panel
14 Systèmes d'équations de régression
15 Modèles à équations simultanées
16 Méthodes d'estimation
17 Estimation du maximum de vraisemblance
18 La méthode des moments généralisés
19 Les modèles à variables retardées
20 Les modèles de séries temporelles
21 Les modèles de choix discrets
22 Modèles à variable dépendante limitée et modèles de durée
Annexe A : Algèbre matricielle
Annexe B : Probabilités
Annexe C : Estimation inférence
Annexe D : Théorie de distribution des grands échantillons
Annexe E : Calcul et optimisation
Annexe F : Données utiles
Annexe G : Tables statistiques
Corrigés économétrie (cédérom)
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