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Working papers SES

Working papers SES
La collection des Working Papers SES est une série de cahiers de recherche présentant les différents travaux menés au sein de la Faculté des sciences économiques et sociales de l'Université de Fribourg (Suisse). Cette collection existe depuis 1980 et les thèmes abordés reflètent les différentes orientations scientifiques des membres de la Faculté: économie politique, gestion d'entreprise, informatique de gestion, méthodes quantitatives, sciences sociales et sciences des médias et de la communication. Le contenu de ces travaux n'engage que la responsabilité de leurs auteurs.

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3 résultats 1
Université de Fribourg

The causalweight package for causal inference in R

Bodory, Hugo ; Huber, Martin

(Working Papers SES ; 493)

We describe R package “causalweight” for causal inference based on inverse probability weighting (IPW). The “causalweight” package offers a range of semiparametric methods for treatment or impact evaluation and mediation analysis, which incorporates intermediate outcomes for investigating causal mechanisms. Depending on the method, identification relies on selection on observables ...

Université de Fribourg

A wild bootstrap algorithm for propensity score matching estimators

Huber, Martin ; Camponovo, Lorenzo ; Bodory, Hugo ; Lechner, Michael

(Working Papers SES ; 470)

We introduce a wild bootstrap algorithm for the approximation of the sampling distribution of pair or one-to-many propensity score matching estimators. Unlike the conventional iid bootstrap, the proposed wild bootstrap approach does not construct bootstrap samples by randomly resampling from the observations with uniform weights. Instead, it fixes the covariates and constructs the bootstrap...

Université de Fribourg

The finite sample performance of inference methods for propensity score matching and weighting estimators

Bodory, Hugo ; Huber, Martin ; Camponovo, Lorenzo ; Lechner, Michael

(Working Papers SES ; 466)

This paper investigates the finite sample properties of a range of inference methods for propensity score-based matching and weighting estimators frequently applied to evaluate the average treatment effect on the treated. We analyse both asymptotic approximations and bootstrap methods for computing variances and confidence intervals in our simulation design, which is based on large scale labor...

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