Bibliographie

LES LIVRES en français

 

 

le Drummond qui a été traduit de l’anglais au français est reste une base excellente pour débutants. ici la seconde édition, je ne connais que la premiere édition( couverture bleue qui est vraiment bien)

 

 

 

 

 

 

Le Castiel est assez bien aussi, il résume sous forme de fiches les differents outils et donc plus à préférer quand on veut réviser

Image associée

 

 

 

 

 

 

 

mais la bibliographie est surtout en anglais:

 

Drummond nouvelle édition , je connais la sixieme qui est la derniere je crois: ici la seconde mais la couverture a peu changé ,juste exigez la sixieme édition

 

 

 

 

 

 

 

la collection oxford

c’est une collection qui est devenue La référence chaque tome est spécialisé dans un domaine de l’analyse médico économique

vous avez donc les Etudes cost effectiveness

de Alastaire et Mc Gray ici

chaque chapitre traite du s’une partie de l’analyse des coûts efficacité

et à la fin du chapitre vous avez une série d’article sientifiques

qui se rapporte au sujet et c’est ainsi tout le long du bouquin.

 références en libre acces:

le Guide de la HAS (2011)

https://www.has-sante.fr/portail/jcms/c_1120708/fr/guide-choix-methodologiques-pour-l-evaluation-economique-a-la-has

dernière édition actuellement en refonte mais celui-ci est la référence pour tout acteur qui souhaiterait réaliser une évaluation médico-économique en vue de créer un dossier de demande auprès du CEESP ( département  de la HAS spécialisé dans les évaluations des produits de santé et qui donne un avis d’efficience à celui-ci) (voir le cours sur le parcours du médicaments prochainement disponible)

le rapport de l’igas

 

ici très complet

http://www.igas.gouv.fr/spip.php?article436

ses plus: il identifie les axes d’amélioration en points clairs avec des objectifs précis . Un excellent document pour affiner votre connaissance de qui fait quoi dans le domaine de l’évaluation médico économique en France.

 

le guide du CES

http://www.ces-asso.org/sites/default/files/Guide_Methodologique_CES_2003.pdf

CES = college des économistes de la sante

bonnes lectures de ce début de bibliographie

et vons commentaires sont bienvenus

Article 1 – DM en cardio vasculaire

L’article

6-Katsanos_HE DES and DCB in UK_BMJ 2016-1

Un premier point sur le sujet proposé par Katsanos

pour vous aider un peu dans l’analyse de l’article voici quelques éléments

 Le contexte :

Nous sommes dans le cadre des recommandations à destination des médecins spécialistes du NICE (dont c’est une des missions) .

La méthode:

La méthode standard de l’intervention pour les atteintes vasculaires femoropoplitées est comparée ici à trois autres types de traitements en termes de coût efficacité et de Qaly.

 

le point de vue est celui du NHS :

les données  sont extraites de la littérature et formeront une méta analyse d’après ses auteurs.

conclusions:

à vous de nous donner vos conclusions et analyse critique de ce papier

 

 

CHALLENGE – DEFI

PRÉSENTATION

Mon objectif en créant ce site est principalement de nous aider à une meilleure compréhension de l’économie de la santé.
Pour ce faire je vous propose des rubriques de formation (aux outils tels que SAS, R)  en économétrie,

des éléments d’actualité sur le mon de la santé ( en France et à l’étranger)

et enfin une rubrique challenge qui commence aujourd’hui et ici

MON CHALLENGE – MON DÉFI

 

ce sera de vous proposer

une analyse d’article en économie de la santé

avec

1  – Présentation de l’article à J – 15 

2 – Analyse et discussion à J – 1

3 –  Mon analyse critique à J 0

Vos commentaires seront toujours les bienvenus

et on recommence ainsi tous les 15 jours soit donc deux études par mois :

Econométrie – données de Panels -cours d’introduction-1-2

exemple :

 

données de panel : (rappel données longitudinales = panel data = données de panel)

 

soit une enquête menées sur une population de N personnes ou N individus (i) durant 10 ans ( T = nombre d’années 10): est ce à votre avis

  1. données de panels?
  2. cross section ?
  3. série temporelle?

réponse dans le prochain cours:

 

 

 

Econométrie – données de Panels -cours d’introduction-1-1

je vous fais un topo pour expliquer simplement les 3 différents type de données.

  1.   les données en coupe (cross section),
  2. les séries temporelles (time séries),
  3. les données de panel (panel data).

 

  1. SERIES EN COUPE . sur un échantillon de données en coupe ,avec des observations d’ i ( individus qui sont des personnes , des entreprises , des pays..) dont on possède des informations à un temps donné.
  2. SERIE TEMPORELLES .  des mesures à différents moments t1 t2 t3 par exemple pour des individus donnés ( ainsi le PIB de la France en 2000, 2005, 2010, 2015, etc
  3. DONNEES DE PANEL .  c’est un doux mélange  association des SERIES EN COUPE  et des données  TEMPORELLES  , ainsi on peut analyser le PIB pour les N pays sur un nombre T d’années.

sur ces données nous pouvons appliques les MCO et MLM comme vu en économétrie de base

cours suivant  on fait un exemple

et votre avis nous intéresse [contact-form subject='[l%26#039;économie de la santé’][contact-field label=’Nom’ type=’name’ required=’1’/][contact-field label=’E-mail’ type=’email’ required=’1’/][contact-field label=’votre avis’ type=’textarea’ required=’1’/][/contact-form]

Econométrie – données de Panels -cours d’introduction-

bonjour

En ce bel été pour quoi ne pas réviser les notions d’économétrie et commençons par les panels

voici le plan que je vous propose:

  1. Les données de panel et leur caractéristique, les différents types qui existent
  2. Usage de  (overall, within, et de  between )
  3. Les modèles de panels – modèles multi variés, modèles à effets fixes, modèles à effets aléatoires
  4. Les propriétés des estimateurs
  5. Les estimateurs – MCO multi variés, between, effets fixes ,  différences, effets aléatoires
  6. Tests pour choisir (Breusch-Pagan LM test, Hausman test)

 

Commençons par définir ce que sont les données de panel: Ces données définissent le comportement d’individus dans le temps.  Les individus peuvent être des entreprises , des pays,  des personnes . Le temps est continu ou discontinu.

On aura donc des données des mêmes individus analysées sur des temps différents.  Par exemple on pourrait avoir envie d’étudier l’effet des années d’études sur le revenu d’une population . et n’oubliez jamais le code secret TCEP ou et caetera paribus ( on considère que la situation ne change pas par ailleurs , c’est un moyen de cadrer la situation. On en reparle demain?

 

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Chine – système de santé – 2 –

Nous vous avions parlé du système de santé chinois qui a eu une révolution en 2009, l’objectif était de rendre l’accès à tous .

Rétablir ces médecins aux pieds nus en campagne qui avaient disparu après l’avènement de Deng xiao Ping .  En quelque sorte les soins primaires de base assurés par des personnes ayant un petit bagage médical
L’autre aspect de la réforme est de tenter de mettre au meme niveau les hôpitaux des villes . Les choses sont un peu plus difficiles ici car il y a plusieurs sortes d’hôpitaux et le niveau de qualification des médecins y est différent. Le coût est variable lui aussi. De tres bons services des hôpitaux de luxe et des coûts élevés.

des petits hôpitaux de district , des médecins moins compétents et moins reconnus et des prix un peu plus bas.

Les personnes ont une sorte de carte personnelle qui les identifie selon le lieu où ils sont né c’est le HOUKU . Avec cette carte ils ne peuvent fréquenter que les hôpitaux de leur région.

Les malades paient avant tout soin pratiqué. L’asymétrie d’information pèse en leur défaveur. Les médicaments ont été longtemps une source de revenu importante pour les hôpitaux  ( c’est un sujet de fraude tres important que le gouvernement cherche à faire disparaitre, la corruption y est la plus élevée)

Pour se rémunérer, les hôpitaux sont financés par le gouvernement pour les hôpitaux publics . Ce qui n’est pas suffisant. les malades doivent une part de la dépense de environ 45 % du montant des frais.

Si ils ont un emploi , et si ils sont assurés par trop de soucis l’assurance paie les frais .

Mis pour les autres ils sont souvent obligés de s’endetter pour payer une intervention.

La volonté du gouvernement est d’harmoniser le système ; de mettre en place une couverture maladie universelle destinée aux indigents et plus pauvres.

deux autres systeme de couverture maladie sont destinés aux fonctionnaires de l’etat ,et una autre système est destiné aux femmes et aux sans emploi

 

plus récemment un reportage à été fait , nous vous souhaitons bonne lecture de celui ci  sur asialyst

https://asialyst.com/fr/2016/08/11/chine-le-systeme-de-sante-en-pleine-reforme/

 

Les risques sanitaires – 1 – les antibiotiques et leur sur consommation ,leur déjection désordonnée

certes il y a des médicaments dont le prix est absolument indescent ; Mais il y a des médicaments dont la consommation est elle non seulement et indescente mais nuisible pour les génération prochaines dont nos enfants . il y a crime !!

bonne ecoute

 

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WOODRIDGE – exemples et exercices du chapitre 2

bonjour

je vous aide pas à pas à avancer avec SAS et le livre d’introduction à l’économétrie , toutes les question se posent dans les commentaires et on vous répond dans les 48 heures

 

Catherine baron –  Révisions Econometrics Woodbridge été 2016  

Ch1 –

 

 

–          c1chapitre1

 

Procédure MEANS

Variable Libellé N Moyenne Ecart-type Minimum Maximum
educ
wage
_female
educ
wage
female
526
526
526
12.5627376
5.8961027
0.4790875
2.7690224
3.6930860
0.5000380
0
0.5300000
0
18.0000000
24.9800000
1.0000000

Réponses aux questions C1 chapitre 1

  • niveau d’études moyen dans l’échantillon : 12.5 années d’études (+- 2.76) minimum 0 et maximum 18
  • salaire horaire moyen 5.9 $ , il a un écart type grand de 3.7 soit salaire moyen oscille entre 5.9- 3.7 et 5.9+3.7 soit 2.2 $ de l’heure et 9.6$de l’heure , soit un écart mensuel de 372 à 1622 $
  • nombre de femmes observées dans l’échantillon 47.9%

ch2 :

 

[2.5] E(u) = 0 distribution des facteurs non observés est nulle

[2.6] E(u/x) =E(u) distribution de u étant donné x valeurs espérées de u pour les x

Pour aller plus loin 2.1

Score = note finale dépend de l’assiduité aux cours (attend) et d’autres facteurs u ,

score = b0 +b1 (attend) +u

 

dans quelles circonstances l’équation 2.6  est-elle vérifiée ?

si l’étudiant n’assiste à aucun cours score =b0 +u

E(u) = 0 si les élèves ont tous la même origine éducation, CSP et formation

E(u/x) =E(u) correspond à des étudiants de même origine et parcours scolaire sans différence significative autre que la fréquentation des cours.

 

2.2 dérivation des estimateurs MCO

Le terme d’erreur n’est pas corrélé avec la variable x dans la population

E(u)=0

Cov ((x,u) = E ( x,u) = 0

B1 = Z(y-yi) ( x-xi)   = Cov( x,y)/var(x) avecZ(x=xi)²>0

Z(x-xi)²

B0 = y – B1 x

Exemple 2.4 :

Root MSE 3.37839 R carré 0.1648
Moyenne dépendante 5.89610 R car. ajust. 0.1632
Coeff Var 57.29869  

 

Résultats estimés des paramètres
Variable Libellé DDL Valeur estimée
des paramètres
Erreur
type
Valeur du test t Pr > |t|
Intercept Intercept 1 -0.90485 0.68497 -1.32 0.1871
educ educ 1 0.54136 0.05325 10.17 <.0001

 

wage = – 0.9 + 0.54  educ +u

 

 

pour une année de niveau éduc supplémentaire le salaire augmente de 0.54x 1 = 0.54 pour une personne de niveau d’études est 8 années son salaire est donc en 1976 de -0.9 + 0.54x 8 = 3.42$ de l’heure.

 

Pour aller plus loin 2.2

Si 5.9 $ de 1976 sont 19.06 $ de 2003  ratio est donc de 3.23

Lorsque le niveau d’études est de 8 années le salaire en 2003 est de 3.42 x 3.23 = 11.04 $

Cours suite

 

Exemple 2.5

 

Procédure REG

Modèle : MODEL1

Variable dépendante : voteA voteA

Nb d’observations lues 173
Nb d’obs. utilisées 173

 

Analyse de variance
Source DDL Somme des
carrés
Moyenne
quadratique
Valeur F Pr > F
Modèle 1 41486 41486 1017.70 <.0001
Erreur 171 6970.77364 40.76476
Total sommes corrigées 172 48457

 

Root MSE 6.38473 R carré 0.8561
Moyenne dépendante 50.50289 R car. ajust. 0.8553
Coeff Var 12.64230

 

Résultats estimés des paramètres
Variable Libellé DDL Valeur estimée
des paramètres
Erreur
type
Valeur du test t Pr > |t|
.(bo) Intercept 1 26.81254 0.88719 30.22 <.0001
ShareA(b1) shareA 1 0.46382 0.01454 31.90 <.0001

 

L’équation s’écrit : vote A = b0 + b1 (share A ) est le % total des dépenses du candidat A

Avec b0 = 26.8 ,  b1 = 0,46

Donc l’équation s’écrit  Vote A = 26,1 + 0,46 share A

Avec écarts types respectifs         (088)   ( 0,014)

N= observations = 173

R² = 85% ce qui indique que les résultats sont fiables à 85% , on a cette réponse dans 85% de l’échantillon.

Ce qui veut dire que  1% de dépenses supplémentaires entraine une augmentation de 0,46%de voix pour le candidat A.

La question sur l’effet causal ?  je ne saisis pas le sens de cette question ?

Pour aller plus loin 2.3 dans l’exemple 2.5 quel est l’estimation du % de vote que le candidat A capte si shareA =60

Réponse :

L’équation est : voteA = 26.1 + 0.46* shareA soit 26.1 + 0,46* 60 soit 26.1+ 27.6= 53.7 % de votes pour A s’il engage 60% des dépenses . Plus on dépense plus on a de chances d’être élu .

Valeur observée = valeur ajustée + résidu

SCT= SCE +SCR

 

R² SCE/SCT = 1 –(SCR/SCT)

100R² est le % de la variation de y expliqués par x au sein de l’échantillon.

 

Pour aller plus loin 2.3 dans l’exemple 2.5 quel est l’estimation du % de vote que le candidat A capte si shareA =60

Réponse :

L’équation est : voteA = 26.1 + 0.46* shareA soit 26.1 + 0,46* 60 soit 26.1+ 27.6= 53.7 % de votes pour A s’il engage 60% des dépenses . Plus on dépense plus on a de chances d’être élu .

Valeur observée = valeur ajustée + résidu

SCT= SCE +SCR

 

R² SCE/SCT = 1 –(SCR/SCT)

100R² est le % de la variation de y expliqués par x au sein de l’échantillon.

Exemple 2.8 permet de voir que R² = 0,0132 ce qui veut dire que 98,68 % du salaire des PDG est expliqué par autre chose que les variables intégrées dans l’équation suivante : salaire= constante+ x * rendement des capitaux propres. En effet le salaire des PDG ne tient pas compte que de ce rendement .

 

Exemple 2.9 reprenons le vote A = b0 + b1 * shareA le R² est de 0,856 cela indique que les dépenses des candidats expliquent 85,6%des votes pour A ;( belle démocratie !)

 

Changements d’unités : voir fiche ci dessous :

Modèle Variable y à expliquer Variable x explicative Interprétation de β1 (unités)
Niveau- niveau Y X  

∆ y = β1  x ∆ x

 

Niveau – log Y .log (x) ∆y = (b1/ 100 )( %∆x)

 

log – niveau log y x %∆y = (100 ∆ β1) ∆ x

 

log – log log y  log x %∆Y = β1 .% ∆ X

 

 

Absence de biais :

 

Hypotheses RLS 1 à5 ???

 

1 – β0 et β1 sont la cste et la pente dans y = β0 +β1 x +u  [2.47]

2 – échantillon aléatoire issu de la population

3 – les éléments xi n’ont pas tous la même valeur

4 – E(u/x) =0 quelle que soit la valeur de x

Le fait que E(u/x) soit  nul … implique que ui et xi sont non corrélés et donc indépendants ? c’est mon idée

Cette hypothese 4 st déterminante et permet de savoir si la methode des MCO permet d’obtenir des estimateurs sans biais. Je n’ai pas compris le théorème 2.1 ?

Théorème 2.1

E (β^0)=β0 et E(β^1) = β1

Quelle que soient les valeurs de β0 et β1  ce qui veut dire que les estimateurs β^0 etβ^1 sont sans biais de β0 et de β1

 

On voit avec l’exemple 2.12 que la correlation des x avec u biaise les résultats de l’étude exemple 2.12

 

Variance des estimateurs des MCO :

 

5- variance de l’erreur u est constante quelle que soit la valeur de x soit  Var(u/x) = ²

C’est donc la dispersion de l’erreur  qui est regardée ici comme constante  variance de l’erreur ou variance des perturbations . est aussi ce qu’on appelle  homoscédasticité.

Lorsque Var (u/x) dépend de x alors on n’a pas homoscédasticité mais hétéro scédasticité

 

Un exemple pour bien comprendre :

Exemple 2.13

 

En effet wage = β 0 +β1 * educ +u

si on veut obtenir un estimateur sans biais,de l’effet TCEPA, de educ sur wage, Nous devons poser hypothese queE(wage/educ) = β 0 +β1 ,  en faisant appel a l’homoscédasticité on a

Var (u/educ) =  ne dépend pas du niveau d’éduc , soit Var (wage/educ) =   les écarts de salaires autour du salaire moyen doivent  rester inchangés quelque soit le niveau d’instruction ce qui est étonnant ‼

Exercice c1 chapitre 2 woodridge

Enoncé les données 401k.raw sont ici , on cherche à expliquer la participation des travailleurs au plan d’épargne pension ; la variable y prate  est le taux le participation des travailleurs est le % de travailleurs qui ont ouvert un compte épargne pension, mrate est la variable x qui caractérise la générosité de l’entreprise au plan épargne pension, si mrate = 0,50 cela indique que pour un dollar du travailleur l’entrepise donne 0,50 dollar.de contribution ;

  1. calcul du taux de participation moyen et contribution moyenne ( proc means)

attention vérifier que les variables sont numériques et bien écrire le libellé des variables telles que _mrate et prate ‼

 

 

exo_c1ch2ci_moyennes

 

  1. Procédure MEANS
Variable Libellé N Moyenne Ecart-type Minimum Maximum
_mrate
Prate
mrate
prate
1534
1534
0.7315124
87.3629074
0.7795394
16.7165374
0.0100000
3.0000000
4.9100000
100.0000000

Ce qui se traduit par :

 

87.36% des travailleurs sur les 1534  entreprise  il y a 87.36% des travailleurs qui on un plan et il ya 78 des entreprises qui contribuent.

Ii ) equation prate = y = β0 +β1 mrate +u :

Cela donne proc reg data= exo401k ;

Model  prate= mrate ; run ;

Nb d’observations lues 1534
Nb d’obs. utilisées 1534

 

Analyse de variance
Source DDL Somme des
carrés
Moyenne
quadratique
Valeur F Pr > F
Modèle 1 32002 32002 123.68 <.0001
Erreur 1532 396384 258.73617    
Total sommes corrigées 1533 428386      

 

Root MSE 16.08528 R carré 0.0747
Moyenne dépendante 87.36291 R car. ajust. 0.0741
Coeff Var 18.41202    

 

Résultats estimés des paramètres
Variable Libellé DDL Valeur estimée
des paramètres
Erreur
type
Valeur du test t Pr > |t|
Intercept .β0 1 83.07546 0.56328 147.48 <.0001
_mrate .β1 1 5.86108 0.52701 11.12 <.0001

 

 

 

L’équation s’écrit : prate = 83.07 + 5.86 mrate + u :

avec les écart types ( entre parentheses ici dessous)

(0.563)   (0.52)

Donc quand mrate = 3.5 on obtient prate = 83.07+5.86*3.5 = 103.58

Avec 1534 individus et R² =0.074ce qui est peu , seulement 7 % des prate sont expliqués par mrate.

 

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Econométrie – endogénéité – séances de HEC Lausanne

Bonjour

voici une explication claire de l’endogénéité

bonne lecture

https://youtu.be/NqJxl5EezDc

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