Modélisation statistique

Code UE : STA110

  • Cours
  • 9 crédits

Responsable(s)

Michel BERA

Henri BERTHOLON

Public et conditions d'accès

Avoir le niveau de l'unité d'enseignement : STA. 103 (calcul des probabilités).

Objectifs pédagogiques

Maîtriser les outils de la modélisation statistique (choix de modèles, test de spécification et de significativité, estimation, régions de confiances) dans un contexte général (modèles non linéaires, modèles dynamiques...), acquérir un savoir faire pratique dans la construction d'un modèle destiné à formaliser un problème concret (fonction de comportement, choix discrets, prévision, sélection, scénarios, causalité, propagation de chocs, hétérogénéité inobservable...) et savoir mettre en oeuvre un logiciel de modélisation statistique avancé ( logiciel R ).

Compétences visées

Statisticien modélisateur

Contenu

Outils généraux
Simulation des lois usuelles.
Estimation de densité et d'espérance conditionnelle par la méthode du noyau.
Principaux résultats asymptotiques : lois des grands nombres, théorème central limite.
Modèles statistiques paramétriques et semi-paramétriques, information, pseudo vraie valeur d'un paramètre
Estimateurs extrémaux.
Modèles d'échantillonnage, modèles conditionnels, modèles dynamiques
M-estimateurs
Moindres carrés non linéaires : modèles splines, modèles index (applications à la biométrie et à la finance).
Maximum de vraisemblance : modèles à réponse qualitative (applications au marketing), modèles à réponses entières (applications à l'assurance automobile), modèle VAR, modèle ARCH (applications aux variables boursières).
Test de Wald, du score, du rapport de vraisemblance.
Régions de confiance asymptotiques.
Choix de modèles (critères de Takeuchi, d'Akaike et de Schwarz). Tests d'hypothèse non emboîtées (Test de Davidson McKinnon).
Introduction  à la Statistique Bayésienne

L'enseignement comporte une initiation au logiciel R et une mise en oeuvre de ce logiciel dans diverses applications.

Bibliographie

  • GOURIEROUX, MONFORT : Statistique et modèles économiques - 2 tomes (Economica)
  • GOURIEROUX, MONFORT : Séries temporelles et modèles dynamiques (Economica)
  • CAMERON, TRIVEDI : Regression analysis of count data models (Cambridge University Press)
  • MADDALA : Limited dependent and qualitative variables in econometrics (Princeton University Press)
  • HAMILTON : Time series analysis (Princeton University Press)
  • MONFORT : Cours de probabilités (Economica)
  • MONFORT : Cours de statistique mathématique (Economica)

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

Contact

EPN06 Mathématiques et statistiques
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Sabine Glodkowski
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UE

    • Paris
      • Centre Cnam Paris
        • 2019-2020 1er semestre : Présentiel soir ou samedi
        • 2019-2020 1er semestre : FOAD 100%
        • 2020-2021 1er semestre : Présentiel soir ou samedi
        • 2020-2021 1er semestre : FOAD 100%
        • 2021-2022 1er semestre : Présentiel soir ou samedi
        • 2021-2022 1er semestre : FOAD 100%
        Comment est organisée cette formation ?

        Organisation de la modalité FOAD 100%

        Planning

        1er semestre

        • Date de démarrage : 01/10/2019
        • Date limite d'inscription : 02/11/2019
        • Regroupements facultatifs : aucun
        • Date de 1ère session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
        • Date de 2ème session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF

        Accompagnement

        • Plateforme Moodle
        • Forum

        Ressources mises à disposition de l'auditeur

        • Documents de cours
        • Enregistrement de cours
        • Documents d'exercices, études de cas activités
        • Bibliographie et webographie

        Modalités de validation

        • Examen sur table
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