Bientôt
Économétrie avancée
GMM, modèles à choix discrets (logit, probit), données de panel avancées (effets fixes, aléatoires, Hausman), endogénéité.
Disponible prochainement
Prochainement
QCM Data &
Économétrie avancée
Maîtrisez les séries temporelles, le machine learning, l'inférence causale et les outils Python/R. Des QCM calibrés de L2 au Master.
8
Matières
175+
Questions
L2 — M
Niveaux
Matières prévues
8 matières de data & économétrie
Des QCM alliant rigueur théorique et applications quantitatives modernes
Bientôt
Machine Learning
Apprentissage supervisé et non supervisé, arbres de décision, forêts aléatoires, SVM, réseaux de neurones et validation croisée.
Disponible prochainement
Bientôt
Séries temporelles
ARIMA, VAR, GARCH, cointégration (Engle-Granger, Johansen), prévision, racines unitaires et tests de stationnarité.
Disponible prochainement
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Analyse de données
ACP, AFC, clustering (k-means, hiérarchique), réduction de dimension, analyse factorielle et classification.
Disponible prochainement
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Modélisation statistique
Maximum de vraisemblance, bootstrap, tests non-paramétriques, inférence bayésienne et sélection de modèles.
Disponible prochainement
Bientôt
Big Data en économie
Bases de données, APIs, web scraping, NLP appliqué à l'économie, données alternatives et text mining.
Disponible prochainement
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Python/R pour économistes
Pandas, scikit-learn, statsmodels, tidyverse, plm, stargazer — librairies essentielles et reproductibilité.
Disponible prochainement
Bientôt
Causalité & expérimentation
Expériences randomisées (RCT), différence-en-différences, régression sur discontinuité (RDD) et variables instrumentales.
Disponible prochainement
Pourquoi ce parcoursPourquoi réviser la data
Pourquoi réviser la data
et l'économétrie avec des QCM ?
Les compétences quantitatives les plus demandées sur le marché
Compétences recherchées
Les compétences en data science et économétrie appliquée sont parmi les plus demandées sur le marché du travail. Banques, cabinets de conseil, institutions publiques et startups recherchent des profils capables de modéliser et analyser des données.
Rigueur méthodologique
L'économétrie enseigne la rigueur scientifique : distinguer corrélation et causalité, identifier les biais de sélection, valider les hypothèses des modèles. Ces compétences sont essentielles pour produire des analyses fiables et publiables.
Maîtrise des outils modernes
Python (pandas, scikit-learn, statsmodels) et R (tidyverse, plm) sont les outils standards de la profession. Nos QCM testent votre compréhension des librairies, des bonnes pratiques de reproductibilité et de l'interprétation des outputs.
Pont vers la recherche
La maîtrise de l'inférence causale (RCT, diff-en-diff, RDD, IV) est indispensable pour la recherche académique en économie. Les prix Nobel récents (Angrist, Imbens, Card) ont consacré ces méthodes comme le standard de la discipline.
En 4 étapes
Comment ça marche ?
Un format adapté aux matières quantitatives
1
Choisissez une matière
Économétrie avancée, machine learning, séries temporelles, causalité, Python/R et plus.
2
Testez-vous
Questions mêlant théorie (hypothèses, propriétés) et interprétation de résultats (outputs, graphiques).
3
Comprenez les corrections
Chaque réponse explique l'intuition mathématique, les conditions d'application et les pièges courants.
4
Progressez par niveau
Commencez par les fondamentaux (L2) et progressez vers les méthodes avancées (Master).
FAQ
Questions fréquentes
Nos QCM s'adressent aux étudiants de L2, L3 et Master en économie quantitative, statistique, data science ou économétrie appliquée. Ils sont également utiles aux professionnels souhaitant renforcer leurs compétences en modélisation.
Non, les QCM testent les concepts théoriques et l'interprétation des résultats. La section Python/R aborde les bonnes pratiques sous forme de QCM conceptuels, pas d'exercices de programmation à proprement parler.
Oui, une section dédiée couvre les librairies essentielles : pandas, scikit-learn, statsmodels pour Python et tidyverse, plm pour R. Les questions portent sur les bonnes pratiques de reproductibilité et l'interprétation des outputs de régression.
L'économétrie avancée approfondit les bases vues en L2 (MCO, hypothèses de Gauss-Markov) avec les méthodes de panel, séries temporelles (ARIMA, VAR), modèles à choix discrets et techniques d'inférence causale. Notre parcours Économie couvre l'économétrie introductive.
Data science et économétrie avancée : les compétences quantitatives du XXIe siècle
L'économétrie avancée et la data science sont devenues des disciplines incontournables en économie et en gestion. À la croisée des mathématiques, de la statistique et de l'informatique, elles fournissent les outils pour analyser des données massives, estimer des modèles complexes et établir des relations causales entre variables économiques.
Économétrie avancée : au-delà des MCO
L'économétrie avancée prolonge les fondamentaux (MCO, hypothèses de Gauss-Markov) avec des méthodes adaptées aux données réelles : données de panel (effets fixes, aléatoires, test de Hausman), modèles à choix discrets (logit, probit, logit multinomial), méthode des moments généralisée (GMM) et traitement de l'endogénéité (variables instrumentales, 2SLS, contrôle de Heckman). Ces méthodes sont au cœur des programmes de L3 et Master en économie quantitative.
Séries temporelles et prévision
L'analyse des séries temporelles est fondamentale en macroéconomie et en finance. Les modèles ARIMA (Box-Jenkins), VAR (vecteurs autorégressifs), GARCH (volatilité conditionnelle) et les tests de cointégration (Engle-Granger, Johansen) permettent de modéliser les dynamiques temporelles, de détecter les relations de long terme et de produire des prévisions. La stationnarité, les racines unitaires (tests ADF, KPSS) et la sélection de modèles (AIC, BIC) sont des prérequis essentiels.
Machine learning pour économistes
Le machine learning complète l'économétrie traditionnelle avec des méthodes flexibles de prédiction : arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting, LASSO/Ridge (régularisation) et réseaux de neurones. L'enjeu pour les économistes est de concilier la prédiction (ML) et l'inférence causale (économétrie) : les travaux récents sur les causal forests (Athey & Imbens) illustrent cette convergence.
Inférence causale : le standard de la recherche moderne
Les méthodes d'inférence causale — expériences randomisées (RCT), différence-en-différences, régression sur discontinuité (RDD), variables instrumentales — sont devenues le gold standard de la recherche empirique en économie. Le prix Nobel 2021 (Angrist, Imbens, Card) a consacré ces approches. Nos QCM testent la compréhension des hypothèses d'identification, des conditions de validité et de l'interprétation des résultats — des compétences essentielles pour la recherche économique et les métiers d'analyste.
Les QCM arrivent bientôt !
Nous préparons des QCM de data science et économétrie de qualité universitaire. En attendant, explorez nos parcours existants.