𝓔𝔁𝓹𝓵𝓸𝓲𝓽𝓮𝓻 𝓵𝓮𝓼 𝓶𝓸𝓭è𝓵𝓮𝓼 é𝓬𝓸𝓷𝓸𝓶é𝓽𝓻𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼 𝓹𝓸𝓾𝓻 𝓭𝓮𝓼 𝓻é𝓼𝓾𝓵𝓽𝓪𝓽𝓼 𝓸𝓹𝓽𝓲𝓶𝓪𝓾𝔁

Les modèles économétriques sont des méthodes statistiques qui aident à comprendre et à prédire le comportement des données. Ils peuvent être appliqués dans diverses situations, notamment les marchés financiers, les entreprises et les politiques publiques.

ℳℴ𝒹è𝓁ℯ𝓈 𝓁𝒾𝓃é𝒶𝒾𝓇ℯ𝓈

Les modèles linéaires sont le type de modèle le plus couramment utilisé. Ils sont utilisés pour déterminer la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Cela permet aux analystes de prédire les résultats en fonction des données.

ℳℴ𝒹è𝓁ℯ𝓈 𝓃ℴ𝓃 𝓁𝒾𝓃é𝒶𝒾𝓇ℯ𝓈

Les modèles non linéaires sont utilisés pour représenter les relations entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes qui ne sont pas linéaires. Ils sont particulièrement utiles lorsque les données sont non linéaires et que le modèle linéaire ne peut pas être utilisé.

ℳℴ𝒹è𝓁ℯ𝓈 𝒹ℯ 𝓇é𝑔𝓇ℯ𝓈𝓈𝒾ℴ𝓃 𝓁ℴ𝑔𝒾𝓈𝓉𝒾𝓆𝓊ℯ

Les modèles de régression logistique sont utilisés pour prédire la probabilité qu'un événement se produise en fonction de plusieurs variables indépendantes. Ils sont particulièrement utiles pour prédire des résultats binaires, tels que le risque de défaut sur un prêt.

ℳℴ𝒹è𝓁ℯ𝓈 𝒹ℯ 𝓈é𝓇𝒾ℯ𝓈 𝓉ℯ𝓂𝓅ℴ𝓇ℯ𝓁𝓁ℯ𝓈

Les modèles de séries temporelles sont utilisés pour analyser les données temporelles et prédire les valeurs futures. Ils sont particulièrement utiles pour les données qui sont fortement influencées par le temps, telles que les données de marché et les données météorologiques.

👉𝐋𝐢𝐞𝐧 𝐝'𝐢𝐧𝐬𝐜𝐫𝐢𝐩𝐭𝐢𝐨𝐧 à 𝐥𝐚 𝐟𝐨𝐫𝐦𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐞𝐧 é𝐜𝐨𝐧𝐨𝐦é𝐭𝐫𝐢𝐞 𝐞𝐭 𝐭𝐞𝐜𝐡𝐧𝐢𝐪𝐮𝐞𝐬 𝐪𝐮𝐚𝐧𝐭𝐢𝐭𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬 :https://statisticalmodelsforsocialsciences.systeme.io/6fcdcbf1

𝒞ℴ𝓃𝒸𝓁𝓊𝓈𝒾ℴ𝓃

Il existe de nombreux modèles économétriques qui peuvent être appliqués en fonction des situations. Les analystes doivent choisir le modèle le plus approprié en fonction des données à analyser et des objectifs à atteindre.