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Économétrie spatiale

Économétrie spatiale
  • Présentation du cours
  • Pourquoi l'espace compte en économétrie
  • La matrice de pondération spatiale
  • Détecter la dépendance spatiale (Moran, Geary, LISA)
  • Le modèle autorégressif spatial (SAR)
  • Le modèle à erreurs spatiales (SEM)
  • Modèles généraux et choix de spécification (SDM, SAC, tests LM)
  • Effets directs, indirects et totaux
  • Panels spatiaux
  • Applications, régression géographiquement pondérée et limites (MAUP)
  • Bilan du cours

Deux observations voisines se ressemblent presque toujours plus que deux observations tirées au hasard — un prix immobilier, un taux de chômage régional, une épidémie. L’économétrie standard, y compris en panel, suppose les observations indépendantes une fois les régresseurs contrôlés ; la proximité géographique viole systématiquement cette hypothèse.

Ce cours prolonge l’économétrie avancée en ajoutant une seule idée nouvelle — la matrice de pondération spatiale W — puis en suit toutes les conséquences : détecter la dépendance, l’estimer selon qu’elle loge dans y (SAR) ou dans l’erreur (SEM), l’interpréter correctement (effets directs et indirects), et l’étendre aux panels et à l’hétérogénéité spatiale.

Prolongement direct du cours d’économétrie avancée, niveau Master. Un même exemple à quatre régions, construit dès le deuxième chapitre, sert de fil conducteur à l’ensemble du cours.

Syllabus

Niveau Master — prolongement de l’économétrie avancée
Volume horaire indicatif 10 chapitres, soit environ 15 h de cours
Prérequis Régression multiple, données de panel et variables instrumentales (chapitres 3-5, 13-15 d’économétrie avancée).

Chaque chapitre du sommaire, à gauche, ouvre sa page de lecture : le contenu détaillé au centre, les diapositives, le polycopié, les exercices corrigés, l’application interactive et la vidéo dans le panneau de droite.

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