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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Différence-en-différences avec effets hétérogènes (HTE-DiD)

Le HTE-DiD étend l'estimateur classique de différence-en-différences aux contextes où les effets du traitement varient selon les unités, les périodes ou les cohortes de traitement. Développé formellement par Callaway et Sant'Anna (2021) et Sun et Abraham (2021), il évite les biais qui surviennent lors de l'utilisation d'une régression classique à effets fixes bidirectionnels avec adoption échelonnée ou hétérogénéité des effets, en estimant des effets moyens du traitement spécifiques aux cohortes et aux périodes, qui peuvent ensuite être agrégés de manière flexible.

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Sources

  1. Callaway, B., & Sant'Anna, P. H. C. (2021). Difference-in-Differences with multiple time periods. Journal of Econometrics, 225(2), 200-230. DOI: 10.1016/j.jeconom.2020.12.001
  2. Sun, L., & Abraham, S. (2021). Estimating dynamic treatment effects in event studies with heterogeneous treatment effects. Journal of Econometrics, 225(2), 175-199. DOI: 10.1016/j.jeconom.2020.09.006

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Difference-in-Differences Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-difference-in-differences

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ScholarGateHeterogeneous Treatment Effect Difference-in-Differences (Heterogeneous Treatment Effect Difference-in-Differences Estimator). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-difference-in-differences · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026