Université Lyon 1
Arqus
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  • Domaine : Masters du domaine SCIENCES ET TECHNOLOGIES
  • Diplôme : Master
  • Mention : Econométrie, statistiques
  • Parcours : M1 Econométrie, statistiques
  • Unité d'enseignement : Econométrie avancée
Nombre de crédits de l'UE : 6
Code APOGEE : ACT1200M
UE Libre pour ce parcours
UE valable pour le semestre 1 de ce parcours
    Responsabilité de l'UE :
MASIELLO ESTERINA
 esterina.masiellouniv-lyon1.fr
04.37.28.74.36
    Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
36 h
Travaux Dirigés (TD)
24 h
Travaux Pratiques (TP)
0 h
Durée de projet en autonomie (PRJ)
0 h
Durée du stage
0 h
Effectif Cours magistraux (CM)
210 étudiants
Effectif Travaux dirigés (TD)
35 étudiants
Effectif Travaux pratiques (TP)
18 étudiants

* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.

    Pré-requis :
Base en économétrie, en probabilités.
Bases en statistiques.
    Compétences attestées (transversales, spécifiques) :
Etre capable d'effectuer différentes tâches d'estimation non-linéaires utiles pour l'évaluation et la gestion des riques, le scoring ou la tarification.
Connaître les techniques de base qui permettent de traiter les valeurs extrêmes.
    Programme de l'UE / Thématiques abordées :
Cette UE comporte deux enseignements, économétrie avancée et modélisation des événements rares :
  • Ce cours permet de se familiariser avec des méthodes économétriques qui vont au-delà de la régression par la méthode des moindres carrés ordinaires et de la régression linéaire. Il est consacré aux techniques non-linéaires de traitement de données discrètes (binaire ou multinomiale) et censurée. Il abordera notamment les techniques les plus utilisées dans la pratique : modèles probit, logit et tobit et modèles de sélection. La mise en œuvre des techniques d'estimation via le logiciel STATA sera présentée.
    Des applications liées à l'économie du travail, des risques, de l'assurance, de la santé, de politiques publiques et des transports illustreront ce cours.
  • Beaucoup de domaines (assurance, finance, industrie, environnement, ...) sont concernés par l'évaluation d'événements rares que ce soit pour quantifier la probabilité d'un tel risque, évaluer ses conséquences ou prendre des mesures préventives. Dans ce cours, nous ferons appel à la théorie des valeurs extrêmes dont nous présenterons les résultats fondamentaux. Les outils statistiques qui permettront de mettre en application cette théorie seront également traités.
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