CAFE ECO : Econométrie S6

CAFE ECO : Econométrie S6 #EP03 Calcul des paramètres : MRLS Darija
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Les types de données
Les sources de données
Les problèmes avec les données
La technique des moindres carrés ordinaires
Exposé du problème
Le choix des estimateurs
L’estimateur des moindres carrés ordinaires
Le coefficient de détermination
Estimation de fonctions non linéaires
Modèle statistique de régression linéaire
Introduction
Les hypothèses sous-jacentes au modèle classique de régression linéaire
Les propriétés des estimateurs MCO : le théorème de Gauss-Markov
Estimation de la matrice de variance-covariance
Hypothèse de normalité des résidus - Maximum de vraisemblance et tests d’hypothèses
Introduction
Diverses formules concernant la loi normale
Estimateurs MCO et estimateurs du maximum de vraisemblance
Propriétés de l’estimateur MCO sous l’hypothèse de normalité
Les tests d’hypothèses
sur un coefficient
sur un ensemble de coefficients
Conclusion : Violation des hypothèses sous-jacentes au modèle linéaire général
Erreur sur la spécification du modèle
L’autocorrélation des erreurs
L’hétéroscédasticité