Présentation du cours et des différents intervenants;
Les grands principes de la Comptabilité Nationale;
L’architecture de la statistique publique européenne
Il existe de nombreuses bases de données économiques (nationales ou internationales) disponibles sur le Net. L’objectif de ce cours est non seulement de présenter les principales bases, mais aussi de réfléchir à la qualité et à la fiabilité des données proposées.
De nombreuses questions seront abordées : Qu’est-ce que la statistique publique ? Quelle gouvernance faut-il à la statistique publique afin de garantir la fiabilité et la confiance dans les données ? Comment construire des données homogènes dans le temps ou dans l’espace (données comparables d’une période ou d’un pays à l’autre). Quels types de données proposent les deux principaux producteurs nationaux (Insee et Banque de France) ? Pourquoi a-t-on besoin de données d’enquêtes conjoncturelles, et quels sont les indicateurs permettant de synthétiser l’information ? Quelle est l’architecture de la statistique publique internationale ? Que trouvent-on dans les grandes bases de données internationales (FMI, OCDE, etc.) ?
Ce cours est organisé par grands thèmes et fait appel à plusieurs intervenants, universitaires ou professionnels.
Présentation du cours et des différents intervenants;
Les grands principes de la Comptabilité Nationale;
L’architecture de la statistique publique européenne
Ses missions et sa place dans la gouvernance de la statistique publique
Son organisation et ses activités
Le cheminement d’une enquête, du Cnis au comité du label
Pourquoi participer aux travaux du Cnis ?
Le PIB et de ses composantes
Le cycle du crédit et les banques
Financement et placements
Relation économiques avec l’extérieur
Le site de l'Insee, son organisation et la localisation des données
Les données macroéconomiques accessibles via le webservice
Zoom sur les données locales
Les tendances à venir
Les enquêtes de conjoncture
Les indicateurs synthétiques
Localiser sur le Web les données en accès libre (produites par l’Insee, le CREDOC, etc.), importer dans les progiciels R et Stata celles aux formats courants (.txt, .csv, .xsl-x, etc.).
Créer un fichier de données plat et exporter ce fichier après avoir épuré les données (supprimé/nommé des variables, créé des labels, identifié des clés de fusion, etc.)