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Econométrie : modélisation et inférence

Jean-Pierre Florens
  • 23/09/2004
  • Armand Colin
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Couverture de Econométrie : modélisation et inférence par Jean-Pierre Florens

Résumé

La première partie de cet ouvrage présente un panorama statistique des méthodes générales, qu'il s'agisse des modèles économétriques statiques ou dynamiques, de la statistique paramétrique usuelle ou des tests. Le point de vue choisi, dominant maintenant en économétrie, est celui de la Méthode des Moments Généralisée. Ce panorama est complété par les méthodes non paramétriques et les méthodes de simulation.

Les deux parties suivantes considèrent des classes de modèles. La deuxième étudie des modèles statistiques adaptés aux observations des modèles microéconomiques; elle est consacrée à l'étude de l'espérance conditionnelle et à l'estimation par moindres carrés ordinaires et généralisés. Viennent ensuite la régression non paramétrique et enfin le cas de données partiellement observées, d'un point de vue paramétrique ou non paramétrique.

La troisième partie traite des modèles dynamiques, adaptés aux applications macroéconomiques ou financières, qu'il s'agisse des modèles linéaires stationnaires, univariés ou multivariés, des problèmes de non stationnarité et de cointégration, des modèles de la variance conditionnelle ou des modèles non linéaires dynamiques.

Enfin, la quatrième partie relève le difficile défi de synthétiser un ensemble de problèmes spécifiques à la démarche statistique en économétrie structurelle, ceux de l'identification et de la suridentification, de la simultanéité et de l'inobservabilité.

Cet ouvrage offre ainsi un panorama étendu de la méthodologie économétrique. Il répond au besoin rencontré par les étudiants avancés, les chercheurs et enseignants-chercheurs et par les professionnels de l'économie, celui d'avoir une vue unifiée et générale en langue française de l'économétrie moderne.

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