Estimation linéaire
Famille des estimateurs linéaires : MCO, écarts-types robustes, MCG, moindres carrés pondérés, ridge, régression quantile et sélection automatique.
Mémoires et dossiers d'économétrie
Rédaction de mémoire par IA, adossée à de vrais résultats R
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 rédige le mémoire à partir de ces sorties, tableau par tableau.
Du fichier de données au mémoire rédigé
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 rédige les chapitres
Chaque section est écrite en français académique à partir des sorties de R, avec règles de décision et interprétation économique.
Vous gardez la main
Lecture en ligne, export Word pour retoucher votre style, export PDF pour le dépôt et la soutenance.
Le temps que vous économisez réellement
L'essentiel des heures perdues sur un mémoire d'économétrie ne se joue pas sur la rédaction, mais sur l'enchaînement estimation → tests → mise en forme → commentaire. EconoLab automatise cette chaîne complète et vous laisse le travail de fond.
- Estimation et diagnostics produits en une seule séance, sans installer R.
- Tableaux et graphiques prêts à insérer, cohérents avec le texte.
- Interprétation de chaque coefficient : signe, ampleur, significativité.
- Aucun chiffre inventé : l'IA ne commente que les sorties transmises par R.
Structure du dossier généré
- 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 et recommandations de politique économique
- 10Conclusion, limites et pistes de recherche
- 11Annexes méthodologiques
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.
Séries temporelles
Racine unitaire, ARIMA/SARIMA, VAR avec réponses impulsionnelles, ARDL et correction d'erreur, cointégration, ARCH/GARCH, causalité 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.
Analyse par ondelettes
Décomposition MODWT, scalogramme de Morlet, cohérence et phase par ondelettes, causalité de Granger par échelle et corrélations croisées décalées.