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UE789 - Machine learning in economics
Lieu et planning
-
48 bd Jourdan
48 bd Jourdan 75014 Paris
2nd semestre / hebdomadaire, mercredi 08:00-13:00
du 6 janvier 2021 au 30 juin 2021
Description
Dernière modification : 28 mai 2020 10:40
- Type d'UE
- Enseignements fondamentaux de master
- Disciplines
- Économie
- Page web
- https://www.parisschoolofeconomics.eu/en/teaching/masters-program/ppd-public-policy-and-development/being-ppd-student-resources-internship/
- Langues
- anglais
- Mots-clés
- Économie
- Aires culturelles
- -
Intervenant·e·s
- Philipp Ketz [référent·e] assistant professor/maître assistant, Paris-Jourdan sciences économiques
The course provides an introduction to modern machine learning techniques, with a focus on applications in economics. The course can be broken down in three parts. First, we introduce some of the most popular machine learning techniques and discuss their use and advantage in prediction exercises (Part 1). Then, we discuss two recent applications of machine learning in (micro-)econom(etr)ics, where the goal lies with estimating causal effects. The first application concerns estimation of average treatment effects in the presence of many control variables (Part 2). The second application concerns estimation of heterogeneity in average treatment effects (Part 3).
Le programme détaillé n'est pas disponible.
Master
-
Initiation/introduction
– Analyse et politique économiques
– M2/S4
Suivi et validation – semestriel hebdomadaire = 3 ECTS
MCC – examen -
Initiation/introduction
– Politiques publiques et développement
– M2/S4
Suivi et validation – semestriel hebdomadaire = 3 ECTS
MCC – examen
Renseignements
- Contacts additionnels
- -
- Informations pratiques
Mentions APE et PPD, secrétariat pédagogique, 48 bd Jourdan 75014 Paris, tél. : 01 80 52 19 43/44. Pour tout renseignement, veuillez écrire à master-ppd@psemail.eu
48 Boulevard Jourdan, 75014 Paris
du lundi au mardi de 15h30h à 17h30 et du jeudi au vendredi de 10h à 12h30.
Le syllabus et le planning du cours seront disponibles sur le site Internet :
- Direction de travaux des étudiants
- -
- Réception des candidats
- -
- Pré-requis
- -
Dernière modification : 28 mai 2020 10:40
- Type d'UE
- Enseignements fondamentaux de master
- Disciplines
- Économie
- Page web
- https://www.parisschoolofeconomics.eu/en/teaching/masters-program/ppd-public-policy-and-development/being-ppd-student-resources-internship/
- Langues
- anglais
- Mots-clés
- Économie
- Aires culturelles
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Intervenant·e·s
- Philipp Ketz [référent·e] assistant professor/maître assistant, Paris-Jourdan sciences économiques
The course provides an introduction to modern machine learning techniques, with a focus on applications in economics. The course can be broken down in three parts. First, we introduce some of the most popular machine learning techniques and discuss their use and advantage in prediction exercises (Part 1). Then, we discuss two recent applications of machine learning in (micro-)econom(etr)ics, where the goal lies with estimating causal effects. The first application concerns estimation of average treatment effects in the presence of many control variables (Part 2). The second application concerns estimation of heterogeneity in average treatment effects (Part 3).
Le programme détaillé n'est pas disponible.
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Initiation/introduction
– Analyse et politique économiques
– M2/S4
Suivi et validation – semestriel hebdomadaire = 3 ECTS
MCC – examen -
Initiation/introduction
– Politiques publiques et développement
– M2/S4
Suivi et validation – semestriel hebdomadaire = 3 ECTS
MCC – examen
- Contacts additionnels
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- Informations pratiques
Mentions APE et PPD, secrétariat pédagogique, 48 bd Jourdan 75014 Paris, tél. : 01 80 52 19 43/44. Pour tout renseignement, veuillez écrire à master-ppd@psemail.eu
48 Boulevard Jourdan, 75014 Paris
du lundi au mardi de 15h30h à 17h30 et du jeudi au vendredi de 10h à 12h30.
Le syllabus et le planning du cours seront disponibles sur le site Internet :
- Direction de travaux des étudiants
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- Réception des candidats
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- Pré-requis
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48 bd Jourdan
48 bd Jourdan 75014 Paris
2nd semestre / hebdomadaire, mercredi 08:00-13:00
du 6 janvier 2021 au 30 juin 2021