How Different are Different Differences-in-Differences? A Large-Scale Meta-Analysis
Comment préparer une communication fidèle au papier ? Guide illustré
Peter Hull · arXiv: 2610.39995v1 · Page du résumé
Pourquoi en parler cette semaine ?
Les anciennes comparaisons avant-après sont-elles si trompeuses ?
Pour évaluer une politique adoptée à des dates différentes selon les territoires ou les organisations, les économistes comparent souvent l’évolution des groupes concernés à celle des autres. Une version classique de cette méthode, à effets fixes, peut attribuer des poids négatifs à certaines comparaisons et brouiller le résultat. Une méta-analyse fondée sur des réplications assistées par intelligence artificielle examine l’importance pratique de ce problème en confrontant les estimations classiques à celles de méthodes plus récentes.
Les estimations sont fortement corrélées, et la méthode classique est plus précise. Des inversions de signe existent dans les comparaisons brutes, mais les modèles hiérarchiques tenant compte du bruit d’estimation suggèrent que le risque d’obtenir un résultat classique statistiquement significatif de signe opposé à l’effet visé par les méthodes modernes est faible. Ce preprint ne rend pas les poids négatifs inoffensifs dans chaque étude ; il suggère plutôt que leur danger théorique ne se traduit pas systématiquement par des conclusions empiriques opposées.
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