ECUE Méthodes statistiques de l'évaluation

Code de l'ECUE : IMEEST3

Ce cours est proposé dans 2 UE

Structure

EUR ELMI

Domaine disciplinaire

Sciences de gestion et du management

Lieu d'enseignement

Campus Saint Jean d'Angély

Niveau du cours

Master 2

Semestre

Semestre impair

Langue

Français

PRESENTATION

L’économètre pose des questions causales auxquelles il répond généralement en confrontant des modèles sophistiqués à des données observationnelles. Il existe malheureusement des biais d’estimation inhérents à cette approche. Par exemple, un effet de sélection dans l’étude de programmes pilotes d’économie d’énergie auxquels participent surtout des ménages motivés, un effet d’aubaine dans les études sur le soutien d’entreprises qui n’avaient pas besoin d’être aidées, ou un biais de variable omise dans l’étude du « rendement de l’éducation » sans pouvoir contrôler des aptitudes non-observables des diplômé/e/s. Les études randomisées-contrôlées ne sont pas non-plus exemptes de biais (attrition, effet Hawthorne, validité externe faible, biais de stratification, etc.).

Responsable(s) du cours

Evens Salies

Présentiel

20h de cours magistral
10h de travaux dirigés

PREREQUIS

Avant le début du cours, je dois ...

Connaissance de la statistique appliquée
Certaines méthodes de l’économétrie des variables quantitatives et qualitatives vues en M1
Programmation avec R et Stata

OBJECTIFS

A la fin de ce cours, je devrais être capable de...

Poser une question causale,
Monter un protocole expérimental,
Spécifier un modèle avec résultats contrefactuels,
Émettre une hypothèse sur ce modèle,
L’estimer et bâtir un test afin de répondre à la question causale de départ.

CONTENU

1. Introduction. L’Évaluation des Politiques Publiques et des Programmes.

Aucune description
2. Corrélation / causalité, Approches de l’évaluation, Modèle de Neyman-Rubin.

Aucune description
3. Protocole expérimental, Mécanisme d’affectation des traitements, Randomisation, Estimateurs de Fisher / Neyman, Tests exact de Fisher / test de Wald.

Aucune description
4. Biais de sélection, Déséquilibre, Non-recouvrement, Indépendance conditionnelle.

Aucune description
5. Stratification, Effet sur les traités / non-traités.

Aucune description
6. Appariement exact, inexact / score / Horvitz-Thompson.

Aucune description
7. Exogénéité, Régressions continue et en discontinuité.

Aucune description
8. Double différence, Triple différence, Contrôle synthétique.

Aucune description
9. Variables instrumentales, Estimateur LATE

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10. Traitements continus.

Aucune description

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Important

Ce syllabus n’a aucune valeur contractuelle. Son contenu est susceptible d’évoluer en cours d’année : soyez attentifs aux dernières modifications.