Devenez un expert en Économétrie, grâce à TECH, la meilleure université en ligne au monde selon Forbes" 

L'économétrie est un outil précieux pour appliquer la théorie économique et les statistiques à des problèmes liés à divers secteurs tels que l'ingénierie. Cette discipline peut aider les ingénieurs à évaluer des projets et à prendre des décisions éclairées sur la planification et la gestion des ressources, ainsi que dans la recherche et le développement de nouveaux produits et services.  

C'est pourquoi TECH a conçu un Certificat en Économétrie qui vise à fournir aux étudiants les aptitudes et les compétences nécessaires pour qu'ils puissent effectuer leur travail en tant que spécialistes avec la plus grande efficacité et la meilleure qualité possible. Ainsi, tout au long de ce programme, des aspects tels que les Modèles de Régression Quantile, la Régression Linéaire, la Gestion R, la Modélisation Économique ou la Multicollinéarité et les Erreurs de Mesure seront abordés.

Tout cela, grâce à un mode pratique 100% en ligne qui permet aux étudiants d'organiser leur emploi du temps et leurs études, en les combinant avec leur travail et leurs intérêts quotidiens. En outre, ce diplôme dispose du matériel théorique et pratique le plus complet du marché, ce qui facilite le processus d'étude de l'étudiant et lui permet d'atteindre ses objectifs rapidement et efficacement. 

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Ce Certificat en Économétrie contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Économétrie  
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l'ouvrage fournissent des informations sportives et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Les exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être réalisé afin d'améliorer l'apprentissage 
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes  
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel 
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet 

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Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apportent l'expérience de leur travail à cette formation, ainsi que des spécialistes reconnus issus de grandes entreprises et d'universités prestigieuses.  

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.  

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du cursus académique. Pour ce faire, il sera assisté d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts dans ce domaine.    

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La structure et le contenu de ce programme ont été conçus par les professionnels renommés qui composent l'équipe d'experts TECH dans le domaine de l'ingénierie. Ces spécialistes ont mis à profit leur vaste expérience et leurs connaissances spécialisées pour créer un contenu pratique et totalement actualisé. Le tout, basé sur la méthodologie d'enseignement la plus efficace, le Relearning de TECH.  

Approfondissez votre connaissance de la Régression Linéaire et de l'Estimation des Modèles ARIMA, grâce au matériel pédagogique le plus innovant et au contenu additionnel disponible sur le Campus Virtuel" 

Module 1. Méthodes économétriques en Économie et en Finance 

1.1. Introduction à l'utilisation de R 

1.1.1. Commandes principales  
1.1.2. Paquets nécessaires 

1.2. Introduction à l’Économétrie 

1.2.2. Nature et contenu de l'Économétrie 
1.2.3. Modélisation économique 

1.3. Régression linéaire 

1.3.1. Le Modèle Linéaire Général (MLG) 
1.3.2. Hypothèses du modèle 
1.3.3. Estimation par les Moindres Carrés Ordinaires (MCO) 
1.3.4. Inférence et prédiction dans les MLG 
1.3.5. Contrastes de changement structurel 
1.3.6. Multicollinéarité et erreurs de mesure 

1.4. Modèles avec données en coupe 

1.4.1. Causes de l'hétéroscédasticité 
1.4.2. Contrastes d'hétéroscédasticité 
1.4.3. L'estimateur des Moindres Carrés Généralisés 
1.4.4. L'estimateur des Moindres Carrés Pondérés faisables 

1.5. Modèles avec des données de séries temporelles 

1.5.1. Magia "potagia" ou régressions fallacieuses 
1.5.2. Stationnarité et racines unitaires 
1.5.3. Non-stationnarité et cointégration 
1.5.4. Cointégration et mécanismes de correction d'erreurs (MCE) 
1.5.5. Modèles de régression avec des séries temporelles stationnaires : autocorrélation 
1.5.6. L'estimateur des Moindres Carrés Généralisés (MCG) 
1.5.7. Indicateurs avancés: causalité de Granger et corrélation contemporaine 

1.6. Modèles dynamiques stationnaires 

1.6.1. Modèles dynamiques stationnaires 

1.6.1.1. ARIMA  
1.6.1.2. ARIMAX 

1.6.2. Estimation des modèles ARIMA 
1.6.3. Diagnostic des modèles ARIMA 

1.7. Endogénéité, variables instrumentales et MC2E 

1.7.1. Qu'est-ce que le problème de l'endogénéité et quels sont les problèmes qu'il pose? 
1.7.2. Origines de l'endogénéité 

1.7.2.1. Omission d'une variable pertinente (parce qu'elle n'est pas observable) qui est corrélée avec une autre variable explicative 
1.7.2.2. Erreurs de mesure 
1.7.2.3. Modèle de régression avec retards et autocorrélation des erreurs 

1.7.3. Variables instrumentales et estimateur des moindres carrés en deux étapes (MC2E) 
1.7.4. Tests d'endogénéité et restrictions de surestimation 

1.8. Modèles de régression avec données de panel 

1.8.1. Spécifications de modèles avec données de panel 
1.8.2. Estimation de modèles à effets fixes 
1.8.3. Estimation de modèles à effets aléatoires 
1.8.4. Système d'équations apparemment non liées 

1.9. Modèles économétriques spatiaux 

1.9.1. Introduction aux statistiques et aux mesures d'association spatiale 
1.9.2. La construction de la matrice de distance pour la mesure des dépendances spatiales 
1.9.3. Spécifications de modèles avec dépendances spatiales 

1.9.3.1. Modèle d'erreur avec retards spatiaux  
1.9.3.2. Le modèle avec des erreurs spatialement autorégressives 

1.9.4. Problèmes des moindres carrés ordinaires pour l'estimation de modèles spatialement retardés et l'estimateur des moindres carrés à deux étapes 

1.10. Modèles de régression quantile 

1.10.1. Régression sur les moyennes et régression quantile 
1.10.2. Estimation de la régression interquantile 
1.10.3. Représentation graphique de la sol

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