Courses

Our Stata Summer school provides a very popular and flexible course framework allowing cost-effective attendance at any course separately, or the entire school. This is a great opportunity for students, academics and professionals to expand their econometrics skills and learn how they can apply econometrics and statistics from professionals pioneering research at the forefront of their specialist fields.

For the first time, we will be running our Summer school entirely online, so you can join from the comfort of your home, anywhere in the world.

Live sessions 10.00-12.00; 13.00-15.00; 15.30-17.00 including Q&A

Ce webinaire complet est hébergé via Zoom et se déroule sur un total de 9 heures, avec 4 heures par jour (2 le matin et 2 l'après-midi) avec une session supplémentaire de questions / réponses le deuxième jour. Chaque session présente brièvement les différentes méthodologies, en discutant les forces et les faiblesses en mettant l'accent sur l'interprétation des résultats. Séances pratiques avec de nombreux exemples pratiques et exercices pour discuter des différentes méthodologies sur l'analyse des données du panel.

Présenté par: Dr Melvyn Weeks

Le cours est conçu pour fournir à la fois les outils nécessaires pour entreprendre des projets en utilisant l'apprentissage automatique (ml), mais pour s'assurer de manière critique que les participants comprennent et peuvent expliquer comment les méthodes fonctionnent. Ceci est impératif car sans cette compréhension, il ne sera pas en mesure de communiquer comment ces méthodes fonctionnent.

Veuillez noter que ce cette formation en ligne est en Anglais

Présent par: Dr. Giovanni Cerulli

Présenté par: Dr Austin Nichols

Le cours suppose des connaissances statistiques limitées et seulement une certaine expérience de l'utilisation de logiciels statistiques. Les participants seront initiés à Stata et à l'inférence causale à l'aide d'exemples pratiques.

Présenté par: Laurent Ferrara (Skema Business School) & Matteo Mogliani (Banque de France)

La prévision dans un cadre de séries chronologiques pose de nombreux problèmes, tels que le choix du modèle, les variables à utiliser et la stratégie de test appropriée. Récemment, la collecte et la disponibilité de données de grande dimension ont posé de nouveaux défis aux économistes appliqués que les approches de régression classiques ne peuvent pas résoudre.

Ce cours est conçu pour couvrir les sujets de base de la prévision macroéconomique ainsi que les sujets avancés de Machine Learning pour l'analyse des séries chronologiques.