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Introduction à l'économétrie appliquée sous EViews

von Yaya Keho
Introduction à l'économétrie appliquée sous EViewsvon Yaya Keho
Über Introduction à l'économétrie appliquée sous EViews

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.

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  • Sprache:
  • Französisch
  • ISBN:
  • 9782140487262
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 364
  • Veröffentlicht:
  • 12 Juli 2023
  • Abmessungen:
  • 155x23x240 mm.
  • Gewicht:
  • 635 g.
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Beschreibung von Introduction à l'économétrie appliquée sous EViews

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.

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