[{"command":"insert","method":null,"selector":".course-modal-ajax-placeholder-959304","data":"\u003Cdiv class=\u0022container content-rte\u0022\u003E\n  \u003Cdiv class=\u0022row\u0022\u003E\n    \u003Cdiv class=\u0022box col-md-6 bg-primary text-white\u0022\u003E\n      \u003Ch2 class=\u0022h1 text-left\u0022\u003E  Evaluations \u00e9conom\u00e9triques des politiques publiques :   d\u00e9veloppements r\u00e9cents autour des diff\u00e9rences-de-diff\u00e9rences\n\u003C\/h2\u003E\n                  \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EECTS :\n          2\n        \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n                  \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ESemestre calendaire :\n          Semestre 2\n        \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n            \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ED\u00e9tail du volume horaire\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                          \u003Cspan class=\u0022field__label h4 mt-5 \u0022\u003ECours magistraux :\u003C\/span\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E20\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                                                                                        \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ELangue d\u0026#039;enseignement\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003EFran\u00e7ais\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EEnseignement \u00e0 distance\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003Enon\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n    \u003Cdiv class=\u0022box col-md-6\u0022\u003E\n            \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EPr\u00e9requis\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ECe cours n\u00e9cessite un niveau M1 en \u00e9conom\u00e9trie (connaissance pratique et th\u00e9orique des principaux mod\u00e8les lin\u00e9aires et non-lin\u00e9aires de r\u00e9gression, cadre causal de Neyman-Rubin et m\u00e9thode canonique des diff\u00e9rences-de-diff\u00e9rences) ainsi qu\u2019une ma\u00eetrise du logiciel R ou du langage Python (appliqu\u00e9 \u00e0 des probl\u00e9matiques statistiques).\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EProgramme \/ plan \/ contenus\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ELe cours d\u00e9bute par l\u2019introduction de concepts fondamentaux en \u00e9conom\u00e9trie causale (d\u00e9finition de la causalit\u00e9, mod\u00e8le \u00e0 variables potentielles, principaux effets de traitement d\u2019int\u00e9r\u00eat en pratique). Le c\u0153ur du programme s\u2019articule autour de l\u2019\u00e9valuation \u00e9conom\u00e9trique de politiques publiques en pr\u00e9sence d\u2019un groupe non affect\u00e9 (groupe de contr\u00f4le) et d\u2019un groupe affect\u00e9 (groupe trait\u00e9). Dans ce cadre, les m\u00e9thodes de diff\u00e9rences-de-diff\u00e9rences (DID) sont particuli\u00e8rement appropri\u00e9es. Nous partirons de la version la plus simple du mod\u00e8le DID pour peu \u00e0 peu le complexifier (ajout de variables explicatives en plus du traitement, question de l\u2019endog\u00e9n\u00e9it\u00e9, d\u00e9tection de la possible h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des effets de traitement, variables de traitement continues). La deuxi\u00e8me partie du cours traitera d\u2019extensions diverses en fonction du temps et des souhaits des \u00e9tudiants (\u00e9valuation de politiques publiques dans un cadre avec plusieurs groupes de traitement affect\u00e9s \u00e0 des p\u00e9riodes diff\u00e9rentes, alternatives aux m\u00e9thodes DID en l\u2019absence de groupe de contr\u00f4le). Tout au long du cours, les concepts th\u00e9oriques seront illustr\u00e9s par des applications empiriques et des exercices de simulation men\u00e9s sous R\/Python.\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EObjectifs d\u0026#039;apprentissage\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003EL\u0027objectif de l\u0027UE est triple\u0026nbsp;: 1) d\u00e9velopper un cadre formel pour comprendre ce \u00e0 quoi les \u00e9conomistes font r\u00e9f\u00e9rence quand ils parlent de causalit\u00e9\u0026nbsp;; 2) comprendre comment sont construits les outils \u00e9conom\u00e9triques avanc\u00e9s de diff\u00e9rence-de-diff\u00e9rence et sous quelles conditions ils sont valides\u0026nbsp;; 3) savoir les impl\u00e9menter et les mettre \u00e0 profit de mani\u00e8re pertinente sur donn\u00e9es r\u00e9elles.\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EOrganisation g\u00e9n\u00e9rale et modalit\u00e9s p\u00e9dagogiques\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003EEquipe p\u00e9dagogique :\u0026nbsp;Yannick GUYONVARCH (Charg\u00e9 de recherche INRAE)\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n                \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EComp\u00e9tences\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ELes comp\u00e9tences acquises au terme du module sont :\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E- comprendre le cadre causal de Neyman-Rubin et savoir mod\u00e9liser \u00e9conom\u00e9triquement un probl\u00e8me concret d\u2019\u00e9valuation de politique publique ;\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E- ma\u00eetriser th\u00e9oriquement et savoir coder sous R ou Python les outils de DID (a minima la m\u00e9thode DID canonique, ainsi que sa g\u00e9n\u00e9ralisation au cadre avec variables explicatives ou variables instrumentales)\u0026nbsp;\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E- comprendre les limites\/hypoth\u00e8ses fondamentales derri\u00e8re ces outils et savoir impl\u00e9menter les \u00ab pseudo-tests \u00bb de l\u2019hypoth\u00e8se des pentes parall\u00e8les ;\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E- conna\u00eetre et savoir manipuler quelques outils alternatifs aux DIDs lorsque ces-derni\u00e8res ne sont pas pertinentes.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003ER\u00e9sum\u00e9 des comp\u00e9tences en anglais :\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003EUnderstanding of Neyman-Rubin causal framework; ability to model econometrically a concrete policy evaluation problem; understanding of DID tools and their limits and being able to implement those tools using R or Python; understanding of some alternatives to DIDs when the latter is not relevant\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EBibliographie\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ETwo-way fixed effecs estimators with heterogeneous treatment effects: a survey, (2022) C. de Chaisemartin, X. D\u2019Haultfoeuille, The Econometrics Journal\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E- Difference-in-Differences with multiple time periods, (2021) B. Callaway, P. H. Sant\u2019Anna, Journal of Econometrics\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E- M\u00e9thodes \u00e9conom\u00e9triques pour l\u2019\u00e9valuation de politiques publiques, (2014) P. Givord, Economie et Pr\u00e9vision\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E- Empirical strategies in Economics\u0026nbsp;: illuminating the path from cause to effect, (2022) J. Angrist, Econometrica\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ENature de l\u0026#039;\u00e9valuation\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003EEvaluation Continue non Int\u00e9grale\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n  \u003C\/div\u003E\n\u003C\/div\u003E\n","settings":null}]