Estimation linéaire
Famille des estimateurs linéaires : MCO, écarts-types robustes, MCG, moindres carrés pondérés, ridge, régression quantile et sélection automatique.
Assistant de recherche économétrique
Analyse économétrique assistée, reproductible et vérifiable
La plupart des outils de rédaction par IA écrivent bien mais ne calculent rien. EconoLab inverse l'ordre : R estime d'abord votre modèle sur vos données, puis l'IA économétrique documente et interprète ces sorties, tableau par tableau. Le texte produit est un brouillon de travail : la rédaction finale, la validation scientifique et la responsabilité de l'analyse restent les vôtres.
Du fichier de données à l'analyse documentée
Vos données, telles quelles
Un fichier CSV ou Excel suffit. Les variables sont détectées, typées et nettoyées avant estimation.
R fait les calculs
Le moteur R s'exécute réellement sur vos observations : coefficients, écarts-types, tests de diagnostic et graphiques.
L'IA documente les sections
Les interprétations sont construites à partir des résultats effectivement produits par R ; les valeurs citées sont reliées aux sorties correspondantes. C'est un brouillon de travail que vous corrigez.
Vous gardez la main
Export Word ou PDF pour relecture, validation scientifique et finalisation par l'auteur.
Le temps que vous économisez réellement
L'essentiel des heures perdues sur un travail d'économétrie ne se joue pas sur la rédaction, mais sur l'enchaînement estimation → tests → mise en forme → commentaire. EconoLab automatise cette chaîne technique et vous laisse le travail de fond : problématique, arbitrages méthodologiques, argumentation et rédaction finale.
- Estimation et diagnostics produits en une seule séance, sans installer R.
- Tableaux et graphiques prêts à insérer, numérotés et référencés dans le texte.
- Interprétation de chaque coefficient : signe, ampleur, significativité.
- L'IA ne commente que les sorties transmises par R ; chaque valeur citée est rattachée à sa source et vérifiée avant export.
- Annexe de reproductibilité : empreinte des données, environnement R, avertissements et limites d'identification.
Structure du dossier généré
Le plan et la longueur s'adaptent au format choisi : note de synthèse (5–10 pages), rapport d'analyse (20–30 pages), mémoire (60–100 pages) ou dossier personnalisé.
- 01Introduction générale et problématique
- 02Revue de littérature
- 03Méthodologie économétrique
- 04Présentation des données et statistiques descriptives
- 05Tests préalables
- 06Estimation du modèle et résultats
- 07Tests de robustesse et diagnostics
- 08Interprétation économique des résultats
- 09Implications qualitatives et conditions d'une lecture causale
- 10Conclusion, limites et pistes de recherche
- 11Annexes méthodologiques
Usage responsable et intégrité académique
EconoLab est un assistant de recherche, pas un rédacteur de travaux à votre place. La plateforme ne se substitue ni à l'auteur ni au directeur de recherche : elle exécute les calculs, documente les sorties et rend chaque chiffre vérifiable.
- Le mode intégrité académique produit une déclaration d'utilisation de l'IA prête à joindre à votre travail.
- L'historique distingue ce qui a été généré par l'IA de ce que vous avez modifié, section par section.
- Les références citées sont vérifiées (DOI, auteur-année) et signalées lorsqu'elles sont introuvables.
- Une note de synthèse peut être transmise à votre directeur de recherche pour rendre l'usage de l'IA transparent.
- L'auteur demeure responsable de l'analyse, de son interprétation et du texte final.
Les modèles disponibles pour votre sujet
Estimation non linéaire
Modèles non linéaires en variables ou en paramètres : log-log, semi-log, polynomiaux, exponentiels, puissance, logistique, Box-Cox et régression à seuil.
Modèles univariés et prévision
ARIMA, SARIMA, ARIMAX, lissage exponentiel ETS et Holt-Winters, mémoire longue ARFIMA, réseau de neurones autorégressif, évaluation des prévisions et décomposition.
Données de panel
Pooled OLS, effets fixes within, effets aléatoires, premières différences, between, effets bidirectionnels, Hausman, LM et écarts-types clusterisés.
Variable dépendante limitée et comptages
Logit, Probit, complementary log-log, Tobit, logit ordonné, Poisson et binomiale négative avec effets marginaux et qualité de classement.
Temps-fréquence et décomposition
Analyse spectrale, ondelettes discrètes et continues, cohérence simple et partielle, analyse multirésolution, décomposition modale empirique, filtres économiques et modèles espace-état.
Analyse préliminaire et stationnarité
Statistiques descriptives, autocorrélations, périodogramme, tests de racine unitaire ADF, Phillips-Perron, KPSS et Elliott-Rothenberg-Stock, ordre d'intégration et ruptures structurelles.
Cointégration, ARDL et correction d'erreur
Engle-Granger, Johansen (trace et valeur propre maximale), Phillips-Ouliaris, DOLS, ARDL avec test des bornes de Pesaran-Shin-Smith, ECM, UECM et ARDL non linéaire asymétrique.
Multivariés dynamiques et causalité
VAR, VECM, VAR structurel, réponses impulsionnelles, décomposition de variance, causalité de Granger et de Toda-Yamamoto, projections locales de Jordà et indices de connectivité de Diebold-Yilmaz.
Volatilité conditionnelle
Tests d'effets ARCH, ARCH, GARCH, GARCH en moyenne, EGARCH, GJR, APARCH, IGARCH, FIGARCH et corrélations conditionnelles dynamiques ou constantes entre deux séries.
Non-linéarité et changements de régime
Modèles à seuil TAR et SETAR, transition lisse LSTAR, VAR et VECM à seuil, changements de régime markoviens, régression quantile, autorégression quantile et quantile-sur-quantile.