Yannick Guyonvarch

E 4.255

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Présentation

Je suis Chargé de Recherche à l’Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE) dans l’unité Paris-Saclay Applied Economics (PSAE).

Mes recherches portent sur l’économétrie théorique, et plus particulièrement sur la question de l’inférence avec des données et/ou modèles complexes (données de réseau, multiway clustering, modèles de choix discret nonparamétriques…). J’enseigne également des cours d’évaluation des politiques publiques à l’Université Paris-Saclay.

Avant de rejoindre l’INRAE, j’ai réalisé un post-doc en statisque et machine learning dans le labo LTCI à Télécom Paris. J’ai obtenu mon doctorat en économie à l’ENSAE (CREST).

 

 

Thèmes de recherche

  • inference for complex network and clustered data;
  • nonasymptotic inference;
  • structural demand models with complementarities

Quelques publications

Girard, L.; Guyonvarch, Y. Revue d'économie politique, (2023), vol. 133, n° 6. pp.845-905. Bridging Methodologies: Angrist and Imbens’ Contributions to Causal Identification Derumigny, A.; Girard, L.; Guyonvarch, Y. Sankhya A, (2024). vol. 86, n° 1. pp. 261-336. Explicit Non-Asymptotic Bounds for the Distance to the First-Order Edgeworth Expansion The Marcinkiewicz–Zygmund law of large numbers for exchangeable arrays Learning from Biased Data: A Semi-Parametric Approach Empirical process results for exchangeable arrays Fuzzy differences-in-differences with Stata