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Chapitre premier - Introduction aux modèles stochastiques Modèles « déterministes » et modèles stochastiques Les hypothèses générales du modèle Les hypothèses posées sur le comportement des résidus Chapitre II - Le modèle de régression linéaire simple Définition et propriétés de la fonction de régression de l'échantillon Formulation des estimateurs b0 et b1 Distribution des estimateurs Test d'hypothèses sur les paramètres Utilisation d'un logiciel pour estimer la droite Y = ß0 + ß1 X Diagnostic du modèle Chapitre III - Le modèle de régression linéaire généralisé Formulation du modèle de régression multiple Tests statistiques sur les coefficients de régression Interprétation des résultats des tests Définition et solutions à l'effet de biais Analyse de variance et test de l'hypothèse jointe Qualité du modèle de régression multiple Chapitre IV - Approche matricielle de la régression Écriture du modèle linéaire généralisé sous forme matricielle Estimation du vecteur des estimateurs Inférence sur les paramètres du modèle Analyse de variance avec l'approche matricielle Chapitre V - Extensions de la régression Comment comparer l'influence de variables explicatives hétérogènes ? L'ajout d'un bloc de variables améliore-t-il significativement l'estimation ? Le modèle est-il stable sur la totalité de la période d'observation ? Chapitre VI - Les modèles stochastiques non linéaires Les fonctions polynomiales : une application aux fonctions paraboliques Les modèles de croissance Les modèles de cycles de vie Les fonctions puissance (ou modèles à élasticités) Les fonctions de production de type Cobb-Douglas Chapitre VII - Multicolinéarité, hétéroscédasticité, autocorrélation L'erreur de spécification Multicolinéarité L'hétéroscédasticité L'autocorrélation Chapitre VIII - Les modèles stochastiques avancés L'introduction de variables explicatives qualitatives Les modèles LOGIT/PROBIT Les modèles à équations simultanées Les modèles appliqués aux données de panel Les modèles dynamiques Tables de probabilités

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