Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Différences-en-différences robustes

Les différences-en-différences robustes (DiD) constituent une famille d'estimateurs modernes conçus pour rester valides lorsque le calendrier de traitement est décalé entre les unités et que les effets du traitement sont hétérogènes dans le temps ou entre les groupes. Les DiD classiques à effets fixes bidirectionnels (TWFE) peuvent être gravement biaisés dans de tels contextes ; les variantes robustes estiment séparément les effets moyens du traitement par groupe et par période (ATT) puis les agrègent d'une manière théoriquement solide.

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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. Roth, J., Sant'Anna, P. H. C., Bilinski, A., & Poe, J. (2023). What's trending in difference-in-differences? A synthesis of the recent econometrics literature. Journal of Econometrics, 235(2), 2218-2244. DOI: 10.1016/j.jeconom.2023.03.008

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Difference-in-Differences Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/robust-difference-in-differences

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ScholarGateRobust Difference-in-Differences (Robust Difference-in-Differences Estimator). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/causal-inference/robust-difference-in-differences · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026