Analyse d'impact causal sur plusieurs périodes
L'analyse d'impact causal sur plusieurs périodes étend le cadre des séries temporelles structurelles bayésiennes de Brodersen et al. (2015) aux contextes où une intervention se produit sur plusieurs périodes distinctes, est appliquée à des moments échelonnés à différentes unités, ou lorsque les chercheurs souhaitent évaluer les effets cumulatifs et spécifiques à chaque période au sein d'un modèle unifié. Il construit un contre-factuel synthétique à partir de covariables de contrôle et le projette sur chaque fenêtre d'intervention pour quantifier les effets causaux.
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Sources
- Brodersen, K. H., Gallusser, F., Koehler, J., Remy, N., & Scott, S. L. (2015). Inferring causal impact using Bayesian structural time-series models. Annals of Applied Statistics, 9(1), 247-274. DOI: 10.1214/14-AOAS788 ↗
- Bojinov, I., & Shephard, N. (2019). Time series experiments and causal estimands: exact randomization tests and trading. Journal of the American Statistical Association, 114(528), 1665-1682. DOI: 10.1080/01621459.2018.1527225 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Bayesian Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/multi-period-causal-impact-analysis
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