Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Conception bayésienne d'étude d'événement

La conception bayésienne d'étude d'événement étend le cadre classique d'étude d'événement en remplaçant les tests de signification fréquentistes par un cadre d'inférence bayésien complet. Elle estime comment un événement (changement de politique, annonce, choc) modifie une trajectoire de résultat en apprenant un modèle a priori à partir de la fenêtre d'estimation et en le mettant à jour avec les données observées, produisant des distributions a posteriori sur les effets anormaux et les impacts causaux cumulés avec une quantification complète de l'incertitude.

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Sources

  1. Sorescu, A., Warren, N. L., & Ertekin, L. (2017). Event study methodology in the marketing literature: An overview. Journal of the Academy of Marketing Science, 45(2), 186-207. DOI: 10.1007/s11747-017-0516-y
  2. Glassman, M., & McAfee, R. B. (1996). Bayesian estimation of abnormal stock returns. Journal of Business & Economic Statistics, 10(3), 321-332. link

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Event Study Design for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/bayesian-event-study-design

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ScholarGateBayesian Event Study Design (Bayesian Event Study Design for Causal Inference). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/causal-inference/bayesian-event-study-design · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026