 | Programme d’études 2023-2024 | English | |
| Advanced Econometrics - AAEHP | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| W-AETR-081 |
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Anglais | Anglais | 0 | 9 | 0 | 0 | 0 | Q2 |
Contenu de l'AA
L'objectif de ce cours est de présenter des outils avancés pour l'analyse des données et l'économétrie, avec un accent particulier sur l'économétrie des séries temporelles. Une introduction au Machine Learning est également proposée.
Les différents concepts et méthodes sont illustrés par des applications utilisant Stata ou Python.
Les étudiants doivent effectuer une analyse économétrique de données financières à haute fréquence en utilisant Stata.
Supports principaux non reproductibles
Le cours est basé sur
- 'Introductory Econometrics for Finance", Chris Brooks
- Data Analysis for Business, Economics, and Policy', Gabor Békés, Gébor Kézdi
Support complémentaires non reproductibles
Matériel disponible en ligne sur Moodle
Autres références conseillées
Sans objet
Mode d'enseignement
- En présentiel
Types d'activités
- Projet sur ordinateur
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera organisée
- Université de Mons - Mons
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera évaluée
- Université de Mons - Mons