Statistical Information System

Demography II

Research Methodology and Internship Preparation

Decision Theory

Database and Big-Data

Programming and Scientific Computing V Advanced R and Python

This advanced econometrics course focuses on utilizing R and Python to tackle complex econometric models and data analysis. Students will deepen their understanding of econometric theory while applying powerful coding techniques to estimate, test, and interpret advanced models, including panel data, time series, and structural equations. Emphasis will be placed on practical implementation, leveraging R's statistical packages and Python’s data science libraries such as NumPy, pandas, and statsmodels. Students will also learn techniques for handling large datasets, performing simulations, and utilizing machine learning algorithms for econometric analysis. The course includes hands-on coding assignments, real-world data applications, and a final project to develop skills in advanced econometrics and programming.

Dynamic Macroeconomics

Ce cours explore les principes fondamentaux et les outils analytiques de la macroéconomie dynamique, en mettant l'accent sur l'étude des phénomènes économiques dans le temps. Il couvre les modèles théoriques et empiriques utilisés pour analyser la croissance économique, les cycles économiques, les politiques budgétaires et monétaires, ainsi que les interactions entre les agents économiques dans un cadre intertemporel.

Les principaux thèmes abordés incluent :

Les bases de l'analyse dynamique : théorie des choix intertemporels, contraintes budgétaires, et optimisation dynamique.
Les modèles de croissance économique : modèles de Solow, Ramsey-Cass-Koopmans, et croissance endogène.
Les fluctuations économiques : modèles DGE (Dynamic General Equilibrium).
Applications empiriques et calibration des modèles macroéconomiques.

Strategic Watch and Economic Intelligence