• Niveau d'étude

    BAC +5

  • ECTS

    4,5 crédits

  • Composante

    Sciences économiques, gestion, mathématiques et informatique

  • Volume horaire

    24h

  • Période de l'année

    Enseignement neuvième semestre

Description

The first lectures lay the theoretical background to causal inference, the potential sources of bias, and the gold-standard of randomization. The course covers the main methods or designs that are increasingly used in social sciences, and law & economics in particular, to identify causal effects from observational data (cross-section and panel). The lectures systematically illustrate the different methods with real-life applications using Stata : students learn how to estimate impacts from scratch, from data retrieval and manipulation, coding, estimation, inference, to interpretation of results.

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Objectifs

This course aims to provide students with the modern quantitative toolkit to evaluate the impacts of public policies or programs.

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Évaluation

Session 1
Formule standard : Une épreuve sur table de 2 heures
Formule dérogatoire : Une épreuve sur table de 2 heures

Session 2 : Oral

Prise en compte de la situation sanitaire :
Si, pour tenir compte de la situation sanitaire, des restrictions ou des contraintes sont imposées à l'Université Paris Nanterre ou à l'UFR SEGMI, tout ou partie des épreuves, contrôles de connaissances et examens terminaux de la session 1 et de la session 2, ainsi que des sessions de rattrapages, pourront se dérouler en mode distancié.

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Heures d'enseignement

  • Séminaire Methods for Impact Evaluation of Public PoliciesCM24h

Pré-requis obligatoires

Microéconométrie

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Compétences visées

  • Mastering the foundamental problems of causal inference and the Rubin causal model
  • Identifying the key methodological challenges in each context
  • Finding a credible empirical design for identification of causal effects
  • Applying the solution with the appropriate model and estimator
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Bibliographie

  • Cunningham, S. (2018) : Causal Inference, the Mixtape, free ebook
  • Angrist, J. & Pischke, J. (2009) : Mostly Harmless Econometrics, Princeton University Press
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Ressources pédagogiques

Cours en ligne

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