Économétrie

 ECONOMETRIE REGRESSION LINEAIRE SIMPLE 1. Régression linéaire simple Maintenant on se place dans le cas général, on a plusieurs séries : La série X : X1 X2 …Xi ... Xn on note la moyenne de X=1/n* La série Y : Y1 Y2 …Yi ... Yn on note la moyenne de Y=1/n* La série des estimations Yest notée aussi = α + ß * X : 1 2 .. i .. n La série des résidus .ε: ε 1 ε 2 … ε i ... ε n Y = α +β *X + ε = + ε et pour tout i allant de 1 à n Yi

(instruments de taux, instruments dérivés vanilles et exotiques, etc.) : modes de cotation, méthodes d'évaluation, analyse des risques, etc. les outils de la finance de marché : méthodes quantitatives (mathématiques financières, statistiques et économétrie) et informatique (programmation en VBA sous Excel, utilisation des terminaux Reuters de la salle de marchés du master) ; le processus d'allocations d'actifs et la gestion actif - passif ainsi que les différentes techniques de gestion d'actifs :

Christian Enseignements dispensés et période Histoire de la Pensée Economique (S5) & Croissance - S6 Economie de la Santé - S5 Econométrie (TD) - S5 Comportements choix intertemporels - S6 Marché du travail et politiques publiques - S6 Mathématiques des sytèmes dynamiques - S5 Théorie et Institutions monétaires et financières - S6 Problèmes monétaires internationaux - S5 Econométrie (CM) - S5 Responsable pédago. de Licence 3ème année Analyse des données - S6 Economie publique et évaluations - S6 Enseignante

S6 M1 Histoire de la pensée économique (50)) Théorie (50) économique contemporaine M2 Relations économiques internationales (50) Croissance et Emploi (50) M3 Econométrie (I) (50)) M4 Comptabilité Nationale (50) M5 Finances publiques (45) M6 Economie Industrielle (45) Econométrie (II) (50) Informatique Appliquée(50)) PFE (45h) PFE (45h) M5 *Informatique de gestion (25) *Recherche opérationnelle (25) PFE (45h) M6 Droit des Affaires (45)

business intelligence, processus stochastique, chaine de Markov, économétrie, séries temporelles, événements aléatoires, régression linéaire, analyse de risque, corrélation, commerce, achat, vente, relation client, négociation, marketing, sociologie, psychologie, langues, infographie, informatique, comportement du consommateur, études de marché, communication, internet, multimédia, publicité, art, contrôle de gestion, économie, économétrie, théorie des jeux, théorie de la décision, choix stratégiques

laboratoires, comme la physique) et les soft sciences (on ne peut pas refaire les expériences). 3. Démarche générale Il y a 3 étapes La statistique (observation) La modélisation (interprétation) Econométrie (expérimentation) 1. Statistique descriptive : outils d’observation Les phénomènes économiques sont souvent quantitatifs et rarement observés en laboratoire (grandeur nature) On effectue alors une observation du passé d’où on tire

Ricco Rakotomalala Ricco.Rakotomalala@univ-lyon2.fr Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 1 PLAN 1. Econométrie : Origine(s), définition(s) et objectif(s) 2. La démarche économétrique 3. Analyse de régression – L’hypothèse de linéarité 4. Domaines d’application 5. Types de données 6. Bibliographie Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 2 Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 3 Quelques

Politique de change CM 30h 10 UE 2 : Etats et développement CM 55h Economie publique CM 20h Economie de la réglementation CM 20h Economie politique CM 15h 8 UE 3 : Outils et méthodes CM 92h | TD 39h Techniques quantitatives CM 52h | TD 23h Econométrie CM 30h | TD 15h Analyse de données CM 8h | TD 8h Statistiques CM 14h Théorie des jeux CM 20h Techniques d'enquête CM 20h Anglais TD 16h 12 Semestre 2 Volumes Horaires Crédits ECTS UE 4 : Economie internationale et développement II CM 90h

statisticiens Ronald Aylmer Fisher et George Snedecor. La loi de Fisher survient très fréquemment en tant que distribution de l'hypothèse nulle dans des tests statistiques, comme les tests du ratio de vraisemblance, dans les test de Chow utilisés en économétrie, ou encore dans l'analyse de la variance (ANOVA) via le test de Fisher. Caractérisation Une variable aléatoire réelle distribuée selon la loi de Fisher peut être construite comme le quotient de deux variables aléatoires indépendantes, U1 et U2

l'accounting et de la finance d'entreprise (corporate finance) mais aussi grâce à ma détermination, ma spontanéité et mon sens de l’analyse. Mon semestre en Roumanie de février 2014 à juin 2014 va me permettre d'acquérir des notions supplémentaires en économétrie, en mathématiques financières, en accounting ainsi qu'en risk management. Mes expériences en tant que sales représentative dans le cadre de mes études m’ont permis de développer des qualités d’organisation et d’autonomie qui me permettront de m’intégrer