Le FMI offre une formation en ligne certifiante sur l'économie. Apprenez à créer et à évaluer des modèles de prévision pour prédire......
Le FMI offre une formation en ligne certifiante sur l’économie. Apprenez à créer et à évaluer des modèles de prévision pour prédire des variables macroéconomiques telles que l’inflation et la croissance.
Titre de la formation du FMI sur l’économie : Prévisions macroéconométriques
À votre rythme : Progressez à votre rythme
8 semaines : 5 à 6 heures par semaine
Ce que vous apprendrez
- Évaluation des modèles macroéconométriques
- Prévision de l’incertitude et prévision pour l’analyse des politiques
- Propriétés des données de séries temporelles et conception du modèle
- Spécification dynamique et utilisation des modèles autorégressifs vectoriels (VAR) et des modèles à correction d’erreur (VECM)
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À propos de ce cours
Dans ce cours de macroéconomie, vous apprendrez à prévoir des variables macroéconomiques telles que l’inflation, la croissance ou la consommation, et à créer des modèles statistiques en économie et à les utiliser pour prédire les réactions aux politiques économiques.
Vous apprendrez, grâce à des démonstrations pratiques, à construire des modèles, à réaliser des prévisions et à analyser les politiques publiques, en utilisant des ensembles de données provenant de nombreux pays. Les démonstrations et les applications seront réalisées avec EViews , un logiciel répandu pour l’estimation et la simulation de modèles de prévision sous Windows. Des licences temporaires gratuites pour EViews seront mises à votre disposition pendant toute la durée de la formation.
Les prévisions macroéconométriques sont proposées par le FMI avec le soutien financier du gouvernement japonais.
Programme d’études
Module 1 : Notions de base d’EViews (facultatif)
Révision des principales commandes EViews pour la gestion des données.
Module 2 : Introduction à la prévision avec EViews
Introduction au simulateur de modèles EViews pour estimer et prévoir des modèles à équations multiples.
Module 3 : Propriétés statistiques des séries temporelles.
Le concept de stationnarité est défini, ainsi que la méthode pour le tester. La méthodologie Box-Jenkins (ARMA) pour l’étude des séries temporelles est présentée.
Module 4 : Incertitude des prévisions et évaluation des modèles.
Comment choisir au mieux les prévisions issues de modèles ou de sources concurrents ? Les participants apprendront les principales statistiques d’évaluation des prévisions et comment les calculer dans EViews.
Module 5 : Auto-régressions vectorielles (VAR)
Comprendre les VAR, comment elles sont utilisées pour la prévision et l’analyse structurelle, et comment estimer un VAR bien spécifié et générer des prévisions.
Module 6 : Cointégration et modèles à correction d’erreur vectorielle (VECM) :
Définir et comprendre le concept de cointégration entre variables à racine unitaire et ses implications pour la prévision. Apprendre à tester la cointégration à l’aide de la méthode de Johansen et à estimer et prévoir à l’aide d’un VECM.
Module 7 : Évaluation des modèles de régression.
Qu’entend-on par « bon modèle » (évaluation du modèle et hypothèses clés) et quelles sont les conséquences pour la prévision ? Introduction aux tests de modèles et à la gestion des irrégularités et ruptures structurelles des erreurs.
Module 8 : Travail final : Synthèse
Un aperçu des techniques étudiées est fourni à l’aide d’une étude de cas axée sur le comportement d’épargne et de consommation des ménages américains avant et après la crise financière mondiale.
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