2026 · Article à comité de lecture
Does green energy contribute to economic growth: Evidence from Morocco
Asian Journal of Empirical Research, 16(3), 1-10. https://doi.org/10.55493/5004.v16i3.6058
Professeur d’économie
Professeur d’économie
Université Hassan II - Casablanca
Membre du laboratoire de recherche sur la nouvelle économie et le développement
Oussama Ritahi est professeur assistant à l’Université Hassan II de Casablanca. Ses recherches appliquent la modélisation économétrique à la gouvernance, à la politique budgétaire, à la stabilité économique et aux questions de développement.

Oussama Ritahi est professeur assistant à l’Université Hassan II de Casablanca, spécialisé dans la résilience macroéconomique, la qualité institutionnelle et les déterminants de la croissance économique. Titulaire d’un doctorat de l’Université Mohammed V de Rabat, il mobilise des techniques économétriques avancées pour étudier les facteurs de gouvernance, notamment l’efficacité des pouvoirs publics, la corruption, la stabilité politique et la politique budgétaire. Il a publié dans des revues à comité de lecture et possède une expertise professionnelle en modélisation économique, en infrastructures logistiques et en planification de la mobilité urbaine.
2026 · Article à comité de lecture
Asian Journal of Empirical Research, 16(3), 1-10. https://doi.org/10.55493/5004.v16i3.6058
2026 · Article à comité de lecture
African Journal of Business and Economic Research, 21(2). https://hdl.handle.net/10520/ejc-aa_ajber_v21_n2_a1
2026 · Article à comité de lecture
Revue "Repères et Perspectives Economiques", 10(1)
17 août 2026 · Analyse de données
Un guide pratique pour analyser, interpréter et présenter les résultats
Un guide pratique pour réduire des variables corrélées par l’analyse en composantes principales, utiliser les scores factoriels en régression et interpréter rigoureusement les résultats de SPSS.
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23 juin 2026 · Tableaux de bord
Rendre l’économétrie plus accessible grâce à l’apprentissage interactif
Un tableau de bord interactif R Shiny pour aider les étudiants et les chercheurs à explorer la régression linéaire grâce à l’importation de données, à la visualisation, à l’estimation de modèles et à des résultats statistiques immédiats.
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