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Économétrie de l'évaluation des programmes à l'aide de Stata (en anglais)

Online 2 days (8th March 2021 - 9th March 2021) Stata Intermediate, Introductory
Econometrics, Programming, Statistics

Présenté par: Dr Giovanni Cerulli

Aperçu:

Ce cours fournira aux participants les outils essentiels, à la fois théoriques et appliqués, pour une utilisation appropriée des méthodes micro-économétriques modernes pour l'évaluation des politiques et la modélisation contrefactuelle causale sous les deux hypothèses de «sélection sur les observables» et de «sélection sur les inobservables». Le cours couvrira ces approches: l'ajustement de régression (paramétrique et non paramétrique), l'appariement (sur les covariables et le score de propension), les méthodes de repondération et de double robustesse et les méthodes de différence des différences.

Après avoir assisté au cours, le participant sera capable de mettre en place et de gérer lui-même une conception d'évaluation correcte sous une sélection observable et non observable: identification du cadre politique, collecte et gestion d'ensembles de données appropriés, utilisation de méthodes économétriques appropriées et interprétation des résultats. Les applications potentielles se situent dans différents contextes politiques tels que: la finance et la banque, le marché du travail, les activités d'investissement des entreprises, la politique éducative et la coopération régionale, les incitations à la recherche et au développement des entreprises, etc. Bien qu'elles puissent être utilisées dans tout autre domaine de la étude visant à estimer l'impact ex post d'une intervention politique donnée sur des objectifs spécifiques. Le cours fournira divers exemples pédagogiques sur des ensembles de données réels.

Horaire des cours

Session du matin Session de l'après-midi Questions et réponses avec l'instructeur
10h - 12h (heure London) 14h - 16h (heure London) 16h - 16h30 (heure London)

Agenda du cours

Jour 1, Session 1: Introduction à l'économétrie de l'évaluation des programmes

  • Économétrie de l'évaluation des programmes: un aperçu
  • Conception expérimentale et non expérimentale
  • Le problème de la sélection: sélection observable et non observable
  • Hypothèses et notation
  • Estimation de l'effet du traitement et causalité contrefactuelle
  • Le package Stata teffects et les commandes Stata associées

Jour 1, Session 2: Ajustement de la régression

  • Travailler sous sélection sur observables
  • Ajustement de régression linéaire et non linéaire
  • La commande Stata affecte ra et ivtreatreg
  • Applications Stata utilisant des ensembles de données réels

Jour 2, Session 1: Appariement et repondération

  • Estimateur d'appariement: une introduction
  • Appariement de covariables et appariement de score de propension
  • La repondération et l'estimateur double robuste
  • Les commandes Stata produisent des effets psmatch, des effets nnmatch et des effets ipw
  • Applications Stata utilisant des ensembles de données réels

Jour 2, Session 2: Différences dans les différences

  • Différences dans les différences (DID) pour l'évaluation des programmes
  • Assouplir l'hypothèse de sélection observable
  • DID avec données longitudinales
  • DID avec coupe transversale répétée
  • Analyse DID pour les effets avant et après le traitement
  • Applications utilisant Stata

Principaux textes pour la lecture avant / après le cours

Voir les références ici:

Wooldridge, J.M. (2010). Analyse économétrique de la section transversale et des données de panel. Chapitre 21. Cambridge: MIT Press. Cameron, A.C., et Trivedi P.K. (2005). Microéconométrie: méthodes et applications. Chapitre 25. Cambridge: Cambridge University Press. Cerulli, G. (2012), An Assessment of the Econometric Methods for Program Evaluation and a Proposal to Extend the Difference-In-Differences estimator to dynamic treatment, in: Econometrics: New Developments, Nova Publishers, New York. Ratio d'apprentissage 30% théorie, 30% démonstration et 40% pratique

Connaissance de l'économétrie de base: notion d'espérance conditionnelle et des propriétés associées; estimation ponctuelle et d'intervalle; modèle de régression et propriétés associées; régression probit et logit.

Connaissance de base du logiciel Stata

  • Inscriptions des étudiants : Les participants doivent fournir une preuve de statut d'étudiant à temps plein au moment de la réservation pour se qualifier pour le taux d'inscription des étudiants (carte d'identité d'étudiant valide ou lettre d'inscription autorisée).
  • Des réductions supplémentaires sont disponibles pour plusieurs inscriptions.
  • Les délégués reçoivent des licences temporaires pour les logiciels utilisés dans le cours et seront chargés de télécharger et d'installer le logiciel avant le début du cours. (Alternativement, nous pouvons également fournir gratuitement des ordinateurs portables aux délégués présents).
  • Paiement des frais de cours requis avant la date de début du cours.
  • L'inscription se termine 5 jours civils avant le début du cours.
  • Frais de 100% retournés pour les annulations faites plus de 28 jours civils avant le début du cours.
  • Frais de 50% retournés pour les annulations faites 14 jours civils avant le début du cours.
  • Aucun frais n'est remboursé pour les annulations faites moins de 14 jours civils avant le début du cours.
  • Le nombre de délégués est limité. Veuillez-vous inscrire tôt pour garantir votre place.
    •  CommercialAcademicStudent
      Pass deux jours (08/03/2021 - 09/03/2021)

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