Cours sciences économiques la naissance de l’économétrie moderne

Cours sciences économiques la naissance de l’économétrie moderne, tutoriel & guide de travaux pratiques en pdf.

La naissance de l’économétrie moderne

L’econometrie moderne est nee a la fin des annees 30 et pendant les annees 40.
C’est la r´esultante de trois ph´enom`enes : le d´eveloppement de la th´eorie de l’inf´erence statistique `a la fin du XIX `eme si`ecle ; la th´eorie macro-´economique et la comptabilit´e nationale qui offrent des agr´egats objectivement mesurables ;
Enfin, et surtout , la forte demande de travaux ´econom´etriques(publics, entreprises) :
mod´elisation. A partir des ann´ees 60, l’informatique va rendre presque routini`ere l’utilisation de l’´econom´etrie.
On peut distinguer deux grandes p´eriodes de la recherche ´econom´etrique moderne.
→ ann´ees 70 l’´econom´etrie va ´etudier la sp´ecification et la solvabilit´e de mod`eles macro´economiques `a ´equations simultan´ees.
→ Puis `a la suite de ce que l’on a appel´e la r´evolution des anticipations rationnelles et de la
critique de Lucas, la recherche se tournera davantage vers la micro´economie et l’analyse des s´eries temporelles

Introduction Generale

L’econometrie c’est la branche des sciences economiques qui traite des mod`eles et des m´ethodes math´ematiques appliqu´ees aux grandeurs et variations ´economiques.
Pour analyser, interpr´eter et pr´evoir divers ph´enom`enes ´economiques, on utilise Le calcul infinit´esimal, les probabilit´es, les statistiques et la th´eorie des jeux ainsi que d’autres domaines des math´ematiques.

• Exemples
  les variations de prix sur le march´e;
• l’´evolution des coˆuts de production;
• le taux de croissance;
• les variations du taux de change…

Les mod`eles utilis´es ne permettent pas de pr´evoir, au sens strict, l’´evolution des ph´enom`enes
´economiques, mais davantage de construire des hypoth`eses et d’extrapoler des tendances futures `a partir d’´el´ements actuels.
Soit X1,X2, …,Xn un ´echantillon al´eatoire relatif `a la V.A. parente X de loi L(), o`u ∈ est un param`etre r´eel inconnu.
Le semestre pr´ec´edent, on cherchait `a estimer . Mais il arrive qu’on ait une id´ee pr´econ¸cue sur sa valeur: = 0.
On d´esire alors tester la validit´e de cette hypoth`ese, en la confrontant `a une hypoth`ese alternative.
Cette derni`ere exprime une tendance diff´erente au sujet du param`etre.
Exemple des Hypoth`eses
Est-ce que le taux de chˆomage au Maroc est p0 ?
Est-ce que l’esp´erance de vie au Maroc est m0 ?…ou a augment´e ?

Methodologie du test d’hypothese

On suppose que est partitionn´e en 0 et 1: 0 ∪ 1 = et 0 ∩ 1 = ?
Exprimons le fait que ∈ 0 par l’hypoth`ese H0 et le fait que ∈ 1 par H1.
H0 : s’appelle l’hypoth`ese nulle.
H1 : s’appelle l’hypoth`ese alternative.
Definition
Un test d’hypoth`ese, est une r`egle de d´ecision permettant, au vu de la r´ealisation (x1, x2, . . . , xn) de l’E.A., de r´epondre `a la question ”dans lequel des deux sous ensemble se trouve ?”
Les Types d’erreurs
Cette r`egle de d´ecision peut conduire `a deux types d’erreurs :
On rejette H0 alors que H0 est vraie:
RH0/H0 vraie
On l’appelle ”erreur de premi`ere esp`ece”
On ne rejette pas H0 alors que H1 est vraie:
NRH0/H1 vraie c’est ”l’erreur de seconde esp`ece”.
Procedure a suivre
1 definir le parametre a tester
2 Formuler les deux hypoth`eses H0 et H1
3 Pr´eciser le Genre du test
4 Choisir la Statistique du test (bon estimateur de )
5 Pr´eciser la loi de la statistique sous H0
6 ´Ecrire la r`egle de D´ecision
7 Faire l’application num´erique et d´ecider
8 Conclure
Introduction Generale
2 LES TESTS Pour 1 Population
Tests Relatifs `a Une Proportion
Test Unilat´eral `a gauche pour p
Test Unilat´eral `a droite pour la proportion
Test Bilat´eral pour la proportion
Tests Relatifs `a Une Moyenne
Test Unilat´eral `a droite pour μ
Test Unilat´eral `a gauche pour μ
Test Bilat´eral pour la moyenne
Tests Relatifs `a Une Variance
Test Unilat´eral `a droite pour la variance
Test Unilat´eral `a gauche pour la variance
Test Bilat´eral pour la variance
3 LES TESTS Pour 2 Populations
Tests de comparaison de 2 Variances