Évaluation de politiques Analyse d'impact causal
L'Évaluation de politiques Analyse d'impact causal applique le cadre bayésien de séries chronologiques structurelles (BSTS) de Brodersen et al. (2015) pour estimer l'effet causal d'une intervention politique sur des résultats agrégés. En construisant un contrefactuel synthétique à partir de données pré-politique et de covariables de contrôle, il pose la question : que se serait-il passé si la politique n'avait pas été adoptée ? La différence entre les résultats observés et prédits post-politique est l'effet politique estimé.
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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 ↗
- Abadie, A., Diamond, A., & Hainmueller, J. (2010). Synthetic control methods for comparative case studies: Estimating the effect of California's tobacco control program. Journal of the American Statistical Association, 105(490), 493-505. DOI: 10.1198/jasa.2009.ap08746 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Policy Evaluation Causal Impact Analysis via Bayesian Structural Time-Series. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/policy-evaluation-causal-impact-analysis
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