Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Maîtriser de manière active et intégrée des savoirs dans les différents domaines de la gestion et les utiliser de manière efficace dans un contexte professionnel.
• Intégrer des savoirs hautement spécialisés relevant de différents domaines de la gestion.
• Adopter une démarche scientifique d'analyse et de raisonnement.
• Maîtriser les différentes étapes et méthodes pour mener à bien une recherche sur des problématiques complexes ou novatrices en gestion.
• Récolter des données, les analyser de façon qualitative et quantitative et interpréter de manière adéquate les résultats, en tenant compte du cadre de référence au sein duquel la recherche s'est développée.
• Intégrer les processus scientifiques et technologiques.
• Identifier, modéliser et analyser des problèmes réels et complexes en sciences de gestion.
• Gérer un projet au sein d'une organisation.
• Mobiliser les méthodes et les outils d'aide au gestionnaire dans des contextes mouvants.
• Faire preuve d'autonomie et persévérer en dépit des difficultés ou d'erreurs initiales, pour trouver une solution optimale.

Acquis d'apprentissage de l'UE

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.

Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique

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.

Compétences préalables

Econométrie (MCO)

Type(s) et mode(s) d'évaluations Q2 pour l'UE

• Examen écrit - En présentiel
• Production (travail écrit, rapport, essai, collection, produit…) à déposer - En présentiel

Commentaire sur les évaluations Q2 de l'UE

2/3 - examen
1/3 - travail de groupe

Type(s) et mode(s) d'évaluations Q3 pour l'UE

• Examen écrit - En présentiel
• Production (travail écrit, rapport, essai, collection, produit…) à déposer - En présentiel
• Examen oral - A distance

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

2/3 - examen
En fonction du nombre d'étudiants, les évaluations Q3 se feront soit par un examen écrit soit par un examen oral
1/3 - travail de groupe