| Résumé : |
L'ouvrage part des concepts fondamentaux avant de développer des aspects de plus en plus techniques : Le modèle de régression multiple, l'estimateur des moindres carrés linéaires, le modèle de régression non linéaire, l'estimation par variables instrumentales. Le modèle de régression généralisée, l'homoscédasticité et l'hétéroscédasticité, les données de panel. Les méthodes d'estimations paramétrique, non paramétrique et semiparamétrique, la méthode des moments généralisée (MMG), l'estimation par maximum de vraisemblance, les méthodes bayésiennes. Les modèles de choix discrets, la censure, la troncature, la sélection d'échantillon, la durée, les effets de traitement et l'analyse des données de comptage. Les séries temporelles : les modèles avec corrélation sérielle et les modèles de régression pour les données non stationnaires. |
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