Master of Science
Agriculture, Alimentation et Développement Durable (A2D2)
MASTER 2 Recherche
SEQUENCE 2 - COURS METHODOLOGIQUES (3 au choix)
Économétrie appliquée
Module 1 : ÉCONOMÉTRIE APPLIQUÉE
Responsable : Céline BIGNEBAT
Code module : A2D2/TC21
Date de la session de formation
Octobre - Novembre
Nombre de crédits
2 ECTS
Objectifs du module
Ce cours a pour but d’initier les étudiants à l’approche stochastique des phénomènes complexes, à la formalisation de modèles testables et au traitement et à l’utilisation des données réelles. Plutôt que de couvrir superficiellement trop de sujets, le cours vise l’objectif spécifique d’amener les étudiants à conduire eux-mêmes un travail empirique en économie, grâce à l’étude de nombreux exemples dont ils pourront s’inspirer dans le cadre d’un projet personnel.
Description résumée du module
Ce cours introduira dans un premier temps les méthodes de base de l’économétrie (MCO, MCG, tests simples, etc.). Il proposera ensuite d’approfondir des domaines susceptibles d’être utilisés dans le cadre d’une recherche appliquée, type mémoire de master, à titre d’exemples, les méthodes de choix discrets, les séries temporelles.
Compétences
Choix et utilisation des méthodes économétriques adaptées à un objet de recherche.
Programme
DATES |
CONTENU |
INTERVENANTS |
Séance 1 |
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C. BIGNEBAT |
| Séance 2 |
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| Séance 3 | Modèles qualitatifs |
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| Séance 4 | Introduction aux séries temporelles |
Méthodes pédagogiques
Le cours repose sur la compréhension des techniques économétriques (partie théorique), mais aussi sur leurs applications et la lecture des résultats empiriques sur la base de commentaires d’articles appliquant les différentes méthodes.
Mode d'évaluation
Examen en salle
Module 2 : OPTIMISATION ET OUTILS DE LA PROGRAMMATION MATHEMATIQUE POUR LA MODELISATION DES POLITIQUES PUBLIQUES
Responsables : Kamel LOUHICHI et Mabel TIDBALL
Code module : A2D2/TC22
Date de la session de formation
Octobre - Novembre
Nombre de crédits
2 ECTS
Objectifs du module
- Présenter les fondements des méthodes classiques de la programmation mathématique mais également la base d’autres méthodes plus avancées comme la Programmation Mathématique Positive
- Apprendre aux étudiants la résolution analytique des problèmes d’optimisations sous contraintes, notamment linéaire, non linéaire et en nombres entiers
- Présenter les différents types de modèles d’optimisation existants pour l’analyse des politiques et illustrer l’intérêt de ces modèles sur des cas d’application en économie agricole et l’environnement
- Familiariser les étudiants à la construction et à la résolution des modèles d’optimisation représentatifs de l’exploitation agricole et du secteur agricole, ainsi qu’à l’analyse et à l’interprétation des résultats
- Initier les étudiants à l’apprentissage du langage le plus répandu en modélisation économique ; le langage GAMS (General Algebric Modelling System)
Description résumée du module
- Acquérir des connaissances en méthodes et outils de modélisation pour l’analyse de l'impact marchand et non-marchand des politiques publiques (agricoles et environnementales) au niveau micro-économique et sectoriel.
- Etre capable de discuter les résultats des principaux modèles utilisés pour évaluer les politiques publiques.
Compétences
Utilisation autonome des méthode présentées dans le module. Choix de la méthode la plus adaptée à une question de recherche.
Programme
DATES |
CONTENU |
INTERVENANTS |
Séance 1 |
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K. LOUHICHI M. TIDBALL F. JACQUET |
| Séance 2 |
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| Séance 3 | Modélisation agricole micro-économique et initiation au langage GAMS : formulation, construction et analyse d’un modèle d’exploitation agricole |
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| Séance 4 |
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| Séance 5 |
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| Séance 6 | Les méthodes de calibrage et de validation des modèles d’optimisation : la Programmation Mathématique Positive |
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| Séance 7 | Introduction à la modélisation agricole sectorielle : le biais d’agrégation, modélisation de la demande et l’équilibre du marché |
Méthodes pédagogiques
Ce cours se déroule sur 7 séances de 2 heures chacune avec une alternance de cours théoriques et d’applications pratiques sur ordinateur. Des heures supplémentaires de travaux dirigés sont également envisageables.
Mode d'évaluation
Examen en salle
Bibliographie indicative
En gras : documents dont la lecture est obligatoire :
Du matériel pédagogique sera distribué aux étudiants : Il est constitué de:
- un manuel d’enseignement de 6 chapitres contenant les bases théoriques de la modélisation économique au niveau micro-économique et sectoriel ainsi que les principales références bibliographiques dans le domaine.
- un manuel contenant les énoncés des exercices à développer sur GAMS lors de l’application pratique sur ordinateurs.
- 1 CD contenant la bibliothèque des modèles (c.à.d. les corrections des exercices en langage GAMS) ainsi que les présentations des intervenants.Hazell P.B.R., Norton R.D., 1986. Mathematical Programming for Economic Analysis in Agriculture. Macmillan Publishing Co, New York, 400 p.
Sadoulet E. and de Janvry A., 1995. Quantitative Development Analysis, Johns Hopkins University Press, Baltimore, 1995.
Howitt, R. E., 1995a. A Calibration Method for Agricultural Economic Production Models. Journal of Agricultural Economics, 46(2), p. 147-159.
Michel P. 1989. Cours de Mathématiques pour économistes. Economica 1989.
L’ouvrage de Bruce McCarl disponible en ligne: http://agecon2.tamu.edu/people/faculty/mccarl-bruce/books.htm
Module 3 : APPROCHES QUALITATIVES ET DEMARCHES DE TERRAIN
Responsable : Jean-Philippe COLIN
Code module : A2D2/TC23
Date de la session de formation
Octobre - Novembre
Nombre de crédits
2 ECTS
Objectifs du module
L'enseignement est destiné à un public d'économistes (à orientation institutionnalistes) ; il doit donc renvoyer à des débats sur le rapport au terrain dans le champ même de l'économie, et offrir des éléments pour les économistes qui souhaitent intégrer une dimension qualitative dans leur travail de recherche futur.
Description résumée du module
L'enseignement sera organisé selon une double logique :
1. une approche épistémo-méthodologique de la recherche qualitative (question des rapports entre observations et théorie, question de l'administration de la preuve, etc.) et du rapport au terrain (qu'entend-on par "démarche de terrain" ?),
2. une introduction aux méthodes qualitatives les plus utiles potentiellement aux étudiants (études de cas et démarches participatives), ainsi qu'aux rapports entre démarche qualitative et démarche quantitative.
Il s'agira d'apporter des éléments de réponses à des questions telles que :
- Qu'est-ce que la recherche qualitative ?
- S'agit-il d'une recherche "scientifique", i.e., l'administration de la preuve remplit-elle les critères de scientificité ?
- Peut-elle seulement produire des intuitions de recherche ou également produire des modèles explicatifs et les valider ?
- Quelles quels sont ses apports et limites, et possibles complémentarités avec des méthodes plus quantitative et la modélisation formelle ?
Le champ d'application privilégié sera celui des études en milieu rural dans les pays du Sud.
Compétences
- Utilisation autonome des méthodes présentées dans le module
- Choix de la méthode la plus adaptée à une question de recherche
- Etre capable de proposer une méthode d’étude d’un « terrain » de recherche particulier
- Etre capable de combiner les 2 types d’approche qualitative et quantitative.
Programme
DATES |
CONTENU |
INTERVENANTS |
Séances 1 et 2 |
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JP. COLIN |
| Séance 3 |
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| Séances 4, 5 et 6 | Le statut épistémologique du rapport au terrain : quelles méthodes qualitatives ? |
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| Séance 7 | Le statut épistémologique du rapport au terrain : méthodes qualitatives et méthodes quantitatives |
Méthodes pédagogiques
7 séances de 2h
Mode d'évaluation
Examen en salle
Module 4 : ECONOMIE EXPERIMENTALE ET THEORIE DES JEUX
Responsable : Marc WILLINGER
Code module : A2D2/TC24
Date de la session de formation
Octobre - Novembre
Nombre de crédits
2 ECTS
Objectifs du module
L’économie expérimentale représente une des avancées méthodologiques essentielles des dernières années en sciences économiques. L’objectif du cours est de présenter aux étudiants les apports principaux de la méthode pour l’analyse des comportements des agents. On s’intéressera principalement aux interactions entre ces agents, en référence au cadre conceptuel de la théorie des jeux.
Description résumée du module
The course covers several important topics in experimental economics, with a special emphasis on social interactions. The course starts with a presentation of the main findings for experimental market interactions under various institutions : double auction, posted offers, auction markets and bargaining (chap. 2 – 4). Key experimental findings for non-market interactions linked to social dilemma games are discussed in chap. 5. Chap. 6 and 7 discuss experimental issues with respect to interactions under limited information and asymmetric information. Finally, anomalies observed in experiments on individual choice are presented in chap. 8. Methodological aspects will be introduced throughout the course. An extended list of references is provided. Suggested readings are given chapter by chapter. Several handbooks might be useful depending on the topic (see reference list).
Compétences
- Utilisation autonome des méthodes présentées dans le module.
- Choix de la méthode la plus adaptée à une question de recherche.
- Aptitude à fournir d’autres explications de comportements industriels atypiques.
Programme
DATES |
CONTENU |
INTERVENANTS |
Séance 1 |
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M. WILLINGER |
| Séance 2 |
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| Séance 3 |
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| Séance 4 |
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| Séance 5 |
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| Séance 6 |
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| Séance 7 |
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| Séance 8 |
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| Séance 9 | Neuroeconomics |
Méthodes pédagogiques
Cours magistral, travail bibliographique
Mode d'évaluation
Examen en salle
Bibliographie
Articles
Anderson L., Holt C., (1995), “Information cascades in the laboratory”, American Economic Review, 1996.
Andreoni J. (1990), “Impure Altruism and Donations to Public Goods : A theory of Warm-Glow giving ?”, Economic Journal, 100, 464-477.
Anderson S., Goeree J., Holt C. (1999), “A theoretical analysis of altruism and decision errors in public goods games”, Journal of Public Economics, 70, 1998, 297-323.
Benhabib J., Bisin A., Schotter A. (2007), Present bias, quasi-hyperbolic discounting, and fixed costs“, working paper (NYU).
Berg J., Dickhaut J., McCabe K. (1995), “Trust, Reciprocity and Social History”, Games and Economic Behaviour, 10, 122-142.
Bikhchandani S., Hirschleifer D and Welch I, (1992), “A theory of fads, fashion, customs and cultural change as information cascades”, Journal of Political Economy, 100, 992-1026.
Bolton G. (1997), "The rationality of splitting equally", Journal of Economic Behavior and Organisation , 32, 365-381.
Bolton G., Zwick R. (1995), "Anonymity versus punishment in ultimatum bargaining", Games and Economic Behaviour, 10, 95-121.
Bolton G., Ockenfels A., (2000), « ERC : A theory of Equity, Reciprocity and Fairness », American Economic Review, 90, 166-193.
Camerer C., Fehr E., (2006), “When Does Economic Man Dominate Social Behavior?” Science, 311, 47.
Camerer C., Thaler R. (1995), "Anomalies : Ultimatums, dictators and manners", Journal of Economic Perspectives, 9, 195-206.
Carpenter J., Harrison G., List J. (2004), « Field experiments in Economics : an introduction »
Cox J. (2004), “How to identify trust and reciprocity”, Games and Economic Behavior, 46, 260–281.
Fehr E., (2002), “The economics of impatience”, Nature, 415, 269-272. Fehr E., Schmidt K. (1999), “A theory of fairness, competition and cooperation”, Quarterly Journal of Economics, 114, 817-868.
Fehr E., Gächter S. (2000), "Cooperation and Punishment in Public Good Experiments", American Economic Review, 90, 980-994.
Fehr E., Klein A., Schmidt K. (2007), “Fairness and contract design”, Econometrica, 75, 1, 121–154.
Fehr, E. and Tyran, J.-R., (2007), “Limited rationality and strategic interaction: the impact of the strategic environment on nominal inertia”, Forthcoming in Econometrica.
Fehr E., Tyran J.-R. (2005), “Individual Irrationality and Aggregate Outcomes”, Journal of Economic Perspectives, 19, 4, 43–66.
Fernandez-Villaverde J., Mukherji A. (2006), “Can we really observe hyperbolic discounting ? ”, working paper, 415.
Fischbacher U., Gächter S. (2006), “Heterogeneous social preferences and the dynamics of free riding in public goods”, CeDEx Discussion Paper No. 2006–01.
Fischbacher U., Gächter S., Fehr E., (2001), “Are people conditionally cooperative? Evidence from a public goods experiment.” Economics Letters , 71, 397-404.
Gleaser E., Laibson D., Scheinkman J., Soutter C. (2000), “Measuring Trust”, Quarterly Journal of Economics, 2000, 811-846.
Knack S., Keefer P. (1997), “Does social capital have an economic payoff ? A cross-country investigation”, Quarterly Journal of Economics, CXII, 1997, 1251-1288.
Gneezy U., List J., Wu G., (2006), “The uncertainty effect: when a risky prospect is valued less than its worst possible outcome”, The Quarterly Journal of Economics, 1283-1309.
Güth, W., Schmittberger R., Schwarze B., (1982), “An Experimental Analysis of Ultimatum Bargaining”, Journal of Economic Behavior and Organization, 3, 367-88.
Harrison G., Rutström E. (2007), “Risk Aversion in the Laboratory”, Working Paper 07-03, Department of Economics, College of Business Administration, University of Central Florida, 2007, Forthcoming, J. C. Cox and G.W. Harrison (eds.), Risk Aversion in Experiments (Greenwich, CT: JAI Press, Research in Experimental Economics, Volume 12, 2008).
Heemeijer P., Hommes C., Sonnemans J., Tuinstra J. (2008) “Price Stability and Volatility in Markets with Positive and Negative Expectations Feedback: An Experimental Investigation”, Center for Non-linear dynamics in economics and finance, working paper.
Henrich J., Boyd R., Bowles S., Camerer C., Fehr E., Gintis H., McElreath R., Alvard M., Barr A., Ensminger J., HenrichN., Hill K., Gil-White F., Gurven M., Marlowe F., Patton J., Tracer D. (2005), “’Economic man’ in cross-cultural perspective : Behavioral experiments in 15 small-scale societies”, Behavioral And Brain Sciences (2005) 28, 795–855.
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Holt C., Laury S., (2005), “Risk Aversion and Incentive Effects: New Data Without Order Effects,” American Economic Review, 95(3), 902-912.
Kagel J., Levin D. (1986), “The winner’s curse and public information in common value auctions”, American economic review, 1986, 76, 894-920.
Kahneman, D., Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decisions under risk. Econometrica, 47, 313-327.
Keser, C., (1996), “Voluntary contributions to a public good when partial contribution is a dominant strategy”, Economics Letters , 50, 359-366.
Keser C., Van Winden F., 2000, “Conditional cooperation and voluntary contributions to public goods”, Scandinavian Journal of Economics, 102, 1, 2000, 23-39.
Keser C., Willinger M. (2000), "Principals' Principles when agents' actions are hidden", International Journal of Industrial Organization, 18, 2000, 163-185.
Keser C., Willinger M. (2007), “Theories of Behavior in principal-agent relationships with hidden action”, European Economic Review, 51, 1514-1533, 2007.
Levitt S., List J. (2007), “What Do Laboratory Experiments Tell Us About the Real World?”, University of Chicago and NBER.
Nagel R. (1995), "Unravelling in Guessing Games : an Experimental Study", American Economic Review, 85-5, 1313-1326.
Lee I., (1993), “On the convergence of information cascades”, Journal of Economic Theory, 61, 395-411.
Lei, V., Noussair, C., Plott, C., (2001), “Non-speculative bubbles in experimental asset markets: lack of common knowledge of rationality vs. actual irrationality”, Econometrica, 69, 831-59.
Metha J., Starmer C., Sugden R., (1994), “The nature of salience : an experimental investigation of pure coordination games”, American Economic Review, 84, 3, 658-673.
Nalbantian, H., A. Schotter (1997), “Productivity under Group Incentives: An Experimental Study”, American Economic Review, 87, 314-41.
A. Roth, V. Prasnikar, S. Zamir, M. Okuno-Fujiwara (1991), "Bargaining and market behavior in Jerusalem, Ljubljana, Pittsburgh and Tokyo : an experimental study", American Economic Review, 81, 1068-1095.
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Singer T., Fehr E., (2005), “The Neuroeconomics of Mind Reading and Empathy”, AEA Papers and Proceedings, 95 2, 240-345.
Smith V. (1962), “An Experimental Study of Competitive Market Behavior”, The Journal of Political Economy, 70, 2, 111-137.
Smith V. (1982), “Microeconomic Systems as experimental science”, The American Economic Review, 72, 5, 923-955.
Smith V. (1982), “Markets as Economizers of Information: Experimental Examination of the Hayek Hypothesis”, Economic Inquiry, 20, 165-179.
Smith, V., G. Suchanek, A. Williams (1988), "Bubbles, Crashes, and Endogenous Expectations in Experimental Spot Asset Markets," Econometrica.
Spraggon, J. (2002), “Exogeneous Targeting Instruments as a Solution to Group Moral Hazards”, Journal of Public Economics, 84, 427-456.
Xiaoquan Z., Zhu F., (2007), “Group Size and Incentive to Contribute: A Natural Experiment at Chinese Wikipedia”, 31, 2007.
Books and Textbooks
Bergstrom T., Miller J. (2000), Experiments with economics principles, Mc Graw Hill
Camerer C. (2003), Behavioral Game Theory, Princeton University Press.
Davis D., Holt C. (1993), Experimental Economics, Princeton University Press.
Eber N., Willinger M. (2005), Introduction à l’économie expérimentale, collection Repères, la Découverte.
Friedman D., Sunder S. (1994), Experimental economics: A primer for economists, Cambridge University Press.
Kagel J., Roth A. (eds),(1995), Handbook of experimental economics, Princeton, 1995.
Roth A. (ed.), (1987), Laboratory experimentation in economics : six points of view, A. Roth (ed), Cambridge, 1987.
Mise à jour octobre 2009
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