Vous souhaitez savoir comment analyser et résoudre des questions économiques et commerciales à l'aide d'outils d'analyse de données ? L'économétrie de l'Université Erasmus de Rotterdam est le cours qu'il vous faut, car vous apprendrez à traduire des données en modèles pour faire des prévisions et soutenir la prise de décision. Qu'est-ce que j'apprends ? Lorsque vous connaissez l'économétrie, vous êtes en mesure de traduire des données en modèles pour faire des prévisions et soutenir la prise de décision dans une grande variété de domaines, allant de la macroéconomie à la finance et au marketing. Notre cours commence par des cours d'introduction sur la régression simple et multiple, suivis de sujets d'intérêt particulier pour traiter de la spécification des modèles, des variables endogènes, des données de choix binaires et des données de séries temporelles. Vous apprenez ces sujets clés de l'économétrie en regardant les vidéos avec des quiz dans les vidéos et en faisant des exercices de formation après les vidéos.
Econométrie : Méthodes et applications
Enseigné en Anglais
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Régression linéaire
- Catégorie : Séries chronologiques
- Catégorie : Econométrie
- Catégorie : Analyse de régression
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Il y a 9 modules dans ce cours
Bienvenue ! Vous souhaitez savoir comment analyser et résoudre des questions économiques et commerciales à l'aide d'outils d'analyse de données ? L'économétrie de l'Université Erasmus de Rotterdam est le cours qu'il vous faut, car vous apprendrez à transformer des données en modèles pour faire des prévisions et aider à la prise de décision. Qu'est-ce que j'apprends ? Lorsque vous connaissez l'économétrie, vous êtes capable de traduire des données en modèles pour faire des prévisions et soutenir la prise de décision dans une grande variété de domaines, allant de la macroéconomie à la finance et au marketing. Notre cours commence par des cours d'introduction sur la régression simple et multiple, suivis de sujets d'intérêt particulier pour traiter de la spécification des modèles, des variables endogènes, des données de choix binaires et des données de séries temporelles. Vous apprenez ces sujets clés de l'économétrie en regardant les vidéos avec des quiz dans les vidéos et en faisant des exercices de formation après les vidéos. Ai-je besoin de connaissances préalables ? Ce cours s'adresse aux étudiants de premier cycle (avancé) en économie, finance, commerce, ingénierie et analyse de données, ainsi qu'à ceux qui travaillent dans ces domaines. Le cours nécessite des connaissances de base sur les matrices, les probabilités et les statistiques, qui sont passées en revue dans le module Building Block. Si vous cherchez un MOOC sur l'économétrie de nature plus introductive qui nécessite moins de connaissances en mathématiques, vous pouvez être intéressé par le cours Coursera "Enjoyable Econometrics" qui provient également de l'Université Erasmus de Rotterdam. Y aura-t-il des assistants d'enseignement actifs pour me guider tout au long du cours ? Nous vous conseillons de vous connecter avec d'autres apprenants de ce cours pour discuter des sujets et des exercices. Le personnel de notre Institut d'économétrie fournit des conseils en janvier et février de chaque année. Comment puis-je obtenir un certificat ? Pour obtenir le certificat de ce cours, vous devez faire six exercices de test (un par module) et un projet d'étude de cas. De plus, vous devez évaluer le travail de trois de vos collègues apprenants de ce MOOC. Vous obtiendrez le certificat si votre note moyenne est d'au moins 50 %. Nous vous souhaitons un bon voyage dans le monde de l'économétrie ! L'équipe d'économétrie
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Ce projet de cas est le travail final de notre MOOC. Il est de nature appliquée et vous demande de répondre à des questions pratiques à l'aide de méthodes économétriques. En réalisant ce cas, vous intégrerez les différentes méthodes économétriques et les compétences acquises dans notre MOOC.
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En étudiant ce module, vous obtiendrez les connaissances de base nécessaires sur les matrices, les probabilités et les statistiques. Chaque sujet est illustré par des exemples simples et vous bénéficiez d'une formation pratique en effectuant l'exercice qui conclut chaque cours. Trois cours sur les matrices vous présentent la terminologie de base et les propriétés des matrices, y compris la transposition, la trace, le rang, l'inverse et la définition positive. Deux cours sur les probabilités vous enseignent les bases des distributions de probabilités univariées et multivariées, en particulier la distribution normale et les distributions associées, y compris la moyenne, la variance et la covariance. Enfin, deux cours de statistiques vous présentent les idées de base de l'inférence statistique, en particulier l'estimation et le test des paramètres, y compris l'utilisation des méthodes matricielles et des méthodes de probabilité.
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