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.
* Ce cours s'adresse aux étudiants de premier cycle (avancé) en économie, finance, commerce, ingénierie et analyse de données, ainsi qu'aux personnes travaillant 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 Blocks. Si vous recherchez 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. * Quelle littérature puis-je consulter pour soutenir mes études ? Vous pouvez suivre le MOOC sans étudier de sources supplémentaires. Des lectures complémentaires sur les sujets abordés (y compris les Building Blocks) sont fournies dans le manuel que nous avons écrit et sur lequel le MOOC est basé : Econometric Methods with Applications in Business and Economics, Oxford University Press. Le lien entre les modules du MOOC et les chapitres du livre est indiqué dans le Guide du cours - Informations complémentaires - Comment puis-je poursuivre mes études ? Le personnel et les doctorants de notre Institut d'économétrie fourniront des conseils en janvier et février de chaque année. Pendant les autres périodes, nous ne fournissons que des conseils élémentaires. Nous vous conseillons toujours de vous connecter avec d'autres apprenants de ce cours pour discuter des sujets et des exercices. * Comment vais-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 vous réussissez les sept exercices. Nous vous souhaitons un bon voyage dans le monde de l'économétrie ! L'équipe d'économétrie
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
Inclus
2 vidéos2 lectures
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2 vidéos•Total 9 minutes
Bienvenue dans notre MOOC sur l'économétrie•3 minutes
A propos de ce cours•6 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
Guide du cours - Structure du MOOC•10 minutes
Guide des cours - Informations complémentaires•10 minutes
Régression simple
Module 2•8 heures à terminer
Détails du module
Inclus
5 vidéos11 lectures1 évaluation par les pairs
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5 vidéos•Total 39 minutes
Cours 1.1 sur la régression simple : Motivation•9 minutes
Cours 1.2 sur la régression simple : Représentation•7 minutes
Cours 1.3 sur la régression simple : Estimation•7 minutes
Cours 1.4 sur la régression simple : Évaluation•9 minutes
Cours 1.5 sur la régression simple : Application•6 minutes
11 lectures•Total 360 minutes
Ensemble de données Régression simple•10 minutes
Exercice de formation 1.1•60 minutes
Solution Training Exercise 1.1•10 minutes
Exercice de formation 1.2•60 minutes
Solution Training Exercise 1.2•10 minutes
Exercice de formation 1.3•60 minutes
Solution Training Exercise 1.3•10 minutes
Exercice de formation 1.4•60 minutes
Solution Training Exercise 1.4•10 minutes
Exercice de formation 1.5•60 minutes
Solution Training Exercise 1.5•10 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
Exercice de test 1•60 minutes
Régression multiple
Module 3•9 heures à terminer
Détails du module
Inclus
6 vidéos13 lectures1 évaluation par les pairs
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6 vidéos•Total 45 minutes
Cours 2.1 sur la régression multiple : Motivation•5 minutes
Cours 2.2 sur la régression multiple : Représentation•9 minutes
Cours 2.3 sur la régression multiple : Estimation•8 minutes
Cours 2.4.1 sur la régression multiple : Évaluation - Propriétés statistiques•8 minutes
Cours 2.4.2 sur la régression multiple : Évaluation - Tests statistiques•5 minutes
Cours 2.5 sur la régression multiple : Application•9 minutes
13 lectures•Total 430 minutes
Ensemble de données Régression multiple•10 minutes
Exercice de formation 2.1•60 minutes
Exercice de formation à la solution 2.1•10 minutes
Exercice de formation 2.2•60 minutes
Exercice de formation à la solution 2.2•10 minutes
Exercice de formation 2.3•60 minutes
Exercice de formation à la solution 2.3•10 minutes
Exercice de formation 2.4.1•60 minutes
Exercice de formation à la solution 2.4.1•10 minutes
Exercice de formation 2.4.2•60 minutes
Exercice de formation à la solution 2.4.2•10 minutes
Exercice de formation 2.5•60 minutes
Exercice de formation à la solution 2.5•10 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
Exercice de test 2•60 minutes
Spécification du modèle
Module 4•8 heures à terminer
Détails du module
Inclus
5 vidéos11 lectures1 évaluation par les pairs
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5 vidéos•Total 41 minutes
Cours 3.1 sur la spécification de modèle : Motivation•6 minutes
Cours 3.2 sur la spécification de modèle : Spécification•9 minutes
Cours 3.3 sur la spécification de modèle : Transformation•9 minutes
Cours 3.4 sur la spécification de modèle : Évaluation•9 minutes
Cours 3.5 sur la spécification de modèle : Application•9 minutes
11 lectures•Total 360 minutes
Spécification du modèle de l'ensemble de données•10 minutes
Exercice de formation 3.1•60 minutes
Exercice de formation à la solution 3.1•10 minutes
Exercice de formation 3.2•60 minutes
Exercice de formation à la solution 3.2•10 minutes
Exercice de formation 3.3•60 minutes
Exercice de formation à la solution 3.3•10 minutes
Exercice de formation 3.4•60 minutes
Solution Exercice de formation 3.4•10 minutes
Exercice de formation 3.5•60 minutes
Exercice de formation à la solution 3.5•10 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
Exercice de test 3•60 minutes
Endogénéité
Module 5•8 heures à terminer
Détails du module
Inclus
5 vidéos11 lectures1 évaluation par les pairs
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5 vidéos•Total 44 minutes
Cours 4.1 sur l'endogénéité : Motivation•9 minutes
Conférence 4.2 sur l'endogénéité : Conséquences•9 minutes
Cours 4.3 sur l'endogénéité : l'estimation•9 minutes
Cours 4.4 sur l'endogénéité : les tests•8 minutes
Cours 4.5 sur l'endogénéité : Application•9 minutes
11 lectures•Total 360 minutes
Endogénéité des données•10 minutes
Exercice de formation 4.1•60 minutes
Exercice de formation à la solution 4.1•10 minutes
Exercice de formation 4.2•60 minutes
Solution Exercice de formation 4.2•10 minutes
Exercice de formation 4.3•60 minutes
Exercice de formation à la solution 4.3•10 minutes
Exercice de formation 4.4•60 minutes
Solution Exercice de formation 4.4•10 minutes
Exercice de formation 4.5•60 minutes
Exercice de formation à la solution 4.5•10 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
Exercice de test 4•60 minutes
Choix binaire
Module 6•8 heures à terminer
Détails du module
Inclus
5 vidéos12 lectures1 évaluation par les pairs
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5 vidéos•Total 45 minutes
Cours 5.1 sur le choix binaire : Motivation•7 minutes
Cours 5.2 sur le choix binaire : Représentation•10 minutes
Cours 5.3 sur le choix binaire : Estimation•10 minutes
Cours 5.4 sur le choix binaire : Évaluation•9 minutes
Cours 5.5 sur le choix binaire : Application•10 minutes
12 lectures•Total 370 minutes
Ensemble de données Choix binaire•10 minutes
Exercice de formation 5.1•60 minutes
Exercice de formation à la solution 5.1•10 minutes
Exercice de formation 5.2•60 minutes
Exercice de formation à la solution 5.2•10 minutes
Exercice de formation 5.3•60 minutes
Exercice de formation à la solution 5.3•10 minutes
Exercice de formation 5.4•60 minutes
Solution Exercice de formation 5.4•10 minutes
Ensemble de données pour le cours 5.5 sur le choix binaire : Application•10 minutes
Exercice de formation 5.5•60 minutes
Solution Exercice de formation 5.5•10 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 90 minutes
Exercice de test 5•90 minutes
Séries chronologiques
Module 7•8 heures à terminer
Détails du module
Inclus
5 vidéos11 lectures1 évaluation par les pairs
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5 vidéos•Total 52 minutes
Cours 6.1 sur les séries temporelles : Motivation•8 minutes
Cours 6.2 sur les séries temporelles : Représentation•11 minutes
Cours 6.3 sur les séries temporelles : Spécification et estimation•12 minutes
Cours 6.4 sur les séries temporelles : Évaluation et illustration•11 minutes
Cours 6.5 sur les séries temporelles : Application•11 minutes
11 lectures•Total 360 minutes
Série de données Série temporelle•10 minutes
Exercice de formation 6.1•60 minutes
Solution Exercice de formation 6.1•10 minutes
Exercice de formation 6.2•60 minutes
Solution Exercice de formation 6.2•10 minutes
Exercice de formation 6.3•60 minutes
Solution Exercice de formation 6.3•10 minutes
Exercice de formation 6.4•60 minutes
Solution Exercice de formation 6.4•10 minutes
Exercice de formation 6.5•60 minutes
Solution Exercice de formation 6.5•10 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
Exercice de test 6•60 minutes
Projet de cas
Module 8•8 heures à terminer
Détails du module
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.
Inclus
1 évaluation par les pairs
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1 évaluation par les pairs•Total 480 minutes
Projet de cas•480 minutes
OPTIONNEL : Blocs de construction
Module 9•10 heures à terminer
Détails du module
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.
Inclus
7 vidéos16 lectures
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7 vidéos•Total 84 minutes
Lecture M.1 : Introduction aux vecteurs et aux matrices•12 minutes
Lecture M.2 : Opérations spéciales sur la matrice•14 minutes
Lecture M.3 : Vecteurs et différenciation•12 minutes
Cours P.1 : Variables aléatoires•11 minutes
Lecture P.2 : Distributions de probabilités•10 minutes
Cours S.1 : Estimation des paramètres•12 minutes
Cours S.2 : Tests statistiques•13 minutes
16 lectures•Total 510 minutes
Structure•10 minutes
Exercice de formation M.1•60 minutes
Exercice d'entraînement à la solution M.1•10 minutes
Exercice de formation M.2•60 minutes
Exercice d'entraînement à la solution M.2•10 minutes
Exercice de formation M.3•60 minutes
Exercice de formation aux solutions M.3•10 minutes
Exercice de formation P.1•60 minutes
Exercice de formation aux solutions P.1•10 minutes
Exercice de formation P.2•60 minutes
Exercice de formation aux solutions P.2•10 minutes
Ensemble de données pour la conférence S.1 sur l'estimation des paramètres•10 minutes
Exercice de formation S.1•60 minutes
Exercice d'entraînement à la solution S.1•10 minutes
Exercice de formation S.2•60 minutes
Exercice d'entraînement à la solution S.2•10 minutes
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
Évaluations de l’enseignant
Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.
Université Erasmus : une université de recherche internationale classée dans le top 100 et basée à Rotterdam, aux Pays-Bas. Notre enseignement et notre recherche universitaires se concentrent sur quatre domaines : la santé, la richesse, la culture et la gouvernance.
L'université Erasmus de Rotterdam : faites bouger les choses.
OK
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.6
1 236 avis
5 stars
73,27 %
4 stars
17,73 %
3 stars
4,45 %
2 stars
1,86 %
1 star
2,67 %
Affichage de 3 sur 1236
V
VV
5·
Révisé le 24 oct. 2016
Excellent work and thank you. the exercises and tests are great. Including some eviews assignments along with eviews access during duration of the course will be great.
J
JW
5·
Révisé le 17 janv. 2016
Very solid course. Instructors are great and the difficulty of the course materials are just right. I suggest finishing the Building Blocks first.
S
SG
4·
Révisé le 25 août 2020
Great beginners course. Should be backed by readings. Exercises are awesome especially the building blocks. Looking forward to a more advanced course.
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Que recevrai-je si j'achète le certificat ?
Lorsque vous achetez un certificat, vous avez accès à tous les supports de cours, y compris les devoirs notés. Une fois le cours terminé, votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations. Vous pourrez alors l'imprimer ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.