Étude d'événements de panel augmentée par apprentissage automatique
L'étude d'événements de panel augmentée par apprentissage automatique étend l'étude d'événements de panel classique en remplaçant ou en complétant les modèles contrefactuels paramétriques par des estimateurs d'apprentissage automatique — tels que LASSO, les forêts aléatoires ou la complétion de matrices — afin de construire des lignes de base pré-événement plus précises, de détecter les violations des tendances parallèles et de produire des estimations d'effets causaux valides sur plusieurs périodes post-événement.
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Sources
- Chernozhukov, V., Wuthrich, K., & Zhu, Y. (2021). An Exact and Robust Conformal Inference Method for Counterfactual and Synthetic Controls. Journal of the American Statistical Association, 116(536), 1849-1864. DOI: 10.1080/01621459.2021.1920957 ↗
- Freyaldenhoven, S., Hansen, C., & Shapiro, J. M. (2019). Pre-event Trends in the Panel Event-Study Design. American Economic Review, 109(9), 3307-3338. DOI: 10.1257/aer.20180609 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Panel Event Study Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/machine-learning-augmented-panel-event-study
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- Différence-en-différences (Diff-in-Diff)Économétrie↔ compare
- Modèle à effets fixes pour données de panelÉconométrie↔ compare
- Méthode du Contrôle Synthétique (SCM)Inférence causale↔ compare
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