Université Lyon 1
Université de Lyon
Arqus
Accueil  >>  Master  >>  Econométrie, statistiques  >>  M2 Economie quantitative pour la décision  >>  Techniques économétriques pour l'évaluation
  • Domaine : Masters du domaine SCIENCES, TECHNOLOGIES, SANTE
  • Diplôme : Master
  • Mention : Econométrie, statistiques
  • Parcours : M2 Economie quantitative pour la décision
  • Unité d'enseignement : Techniques économétriques pour l'évaluation
Nombre de crédits de l'UE : 6
Code APOGEE : ACT2223M
UE Libre pour ce parcours
UE valable pour le semestre 1 de ce parcours
    Responsabilité de l'UE :
HAVET NATHALIE
 nathalie.havetuniv-lyon1.fr
    Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
36 h
Travaux Dirigés (TD)
24 h
Travaux Pratiques (TP)
0 h
Durée de projet en autonomie de l'étudiant (PRJ)
0 h
Durée du stage
0 h
Effectifs Cours magistraux (CM)
210 étudiants
Travaux dirigés (TD)
35 étudiants
Travaux pratiques (TP)
18 étudiants

* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.

    Pré-requis :
Cours d'Econométrie linéaire avancée

Cours d'Econométrie des variables qualitatives
    Compétences attestées (transversales, spécifiques) :
Effectuer une évaluation quantitative des impacts de programmes de politiques publiques et/ou de traitements médicaux.

Conduire les tâches d'un chargé d'études en statistiques ou d'un checheur en évaluation des politiques publiques.
    Programme de l'UE / Thématiques abordées :
Ce cours présente les principales méthodes quantitatives d'évaluation d'impact des politiques dans les domaines économiques, médicaux, et sociaux. Le but est d'avoir des outils afin d'évaluer l’efficacité de différents programmes. Après avoir défini les problèmes d’effet causal, de participation endogène et de biais de sélection rendant complexes de telles évaluations, les méthodes expérimentales seront présentées (randomisation, expériences de terrain (field experiments)). Les méthodes quasi-expérimentales et contrefactuelles seront ensuite développées : méthodes d’appariement (score de propension, extension kernel matching estimator, pondérations), méthodes par variables instrumentales, méthodes par doubles différences, discontinuité de régression (RD et RKD). Les techniques présentées seront systématiquement illustrées par des exemples sur données réelles et elles seront mises en oeuvre sous différents logiciels.
    Liste des autres Parcours / Spécialité / Filière / Option utilisant cette UE :
Date de la dernière mise-à-jour : 20/04/2018
SELECT * FROM parcours INNER JOIN ue_parcours ON PAR_ID_FK=PAR_ID INNER JOIN mention ON MEN_ID = PAR_MENTION_FK WHERE PAR_ACTIVATE = 0 AND UE_ID_FK='18064' ORDER BY UE_ID_FK ASC, PAR_ID_FK ASC