La Régression sur Discontinuité (RDD) : Exploiter les Seuils (Économétrie)
La régression sur discontinuité (Regression Discontinuity Design, RDD) exploite les règles d'éligibilité basées sur un seuil pour estimer des effets causaux. Lorsqu'un traitement est attribué selon qu'une variable continue dépasse…
Regression Sur Discontinuite
La régression sur discontinuité (Regression Discontinuity Design, RDD) exploite les règles d'éligibilité basées sur un seuil pour estimer des effets causaux. Lorsqu'un traitement est attribué selon qu'une variable continue dépasse ou non un seuil (ex : bourse accordée si revenu < X €), les…
La régression sur discontinuité (Regression Discontinuity Design, RDD) exploite les règles d'éligibilité basées sur un seuil pour estimer des effets causaux. Lorsqu'un traitement est attribué selon qu'une variable continue dépasse ou non un seuil (ex : bourse accordée si revenu < X €), les individus juste au-dessus et juste en dessous du seuil sont très similaires. En comparant leurs résultats, on peut identifier l'effet causal du traitement. Cette méthode quasi-expérimentale offre une forte validité interne locale autour du seuil.
Objectifs d'apprentissage
- Comprendre le principe d'identification par le seuil
- Distinguer RDD sharp (stricte) et RDD fuzzy (floue)
- Formaliser l'estimateur RDD
- Identifier les applications classiques (bourses, élections, âge légal)
- Connaître les conditions de validité et les tests de robustesse
Concepts clés à maîtriser
Principe de la RDD
IntermédiaireVariable de forçage (running variable)
IntermédiaireRDD Sharp
IntermédiaireT = 1 si X ≥ c, T = 0 sinon
RDD Fuzzy
IntermédiaireValidité locale
IntermédiaireAuteurs et références
Pièges fréquents à éviter
Questions types d'examen
- Expliquez le principe de la régression sur discontinuité (RDD). Pourquoi permet-elle d'identifier un effet causal ?
- Quelle est la différence entre RDD sharp et RDD fuzzy ? Donnez un exemple de chaque.
- Quelles sont les conditions de validité d'une RDD ? Comment les tester ?
- Présentez une application classique de la RDD en économie (bourses, élections, âge légal).
- Pourquoi l'effet estimé par RDD n'est-il valide que localement autour du seuil ?
À retenir
La RDD exploite les règles d'éligibilité basées sur un seuil : les individus juste au-dessus et juste en dessous sont quasi-identiques, permettant d'identifier l'effet causal. En RDD sharp, le traitement change de 0 à 1 au seuil ; en RDD fuzzy, seule la probabilité change. L'effet est local, valide autour du seuil. L'examinateur attend une compréhension du principe et des conditions de validité (pas de manipulation, continuité des covariables).
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Questions fréquentes
Qu'est-ce que Regression Sur Discontinuite en econometrie-1 ?
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