la rationalité

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Incertitude et modèles de rationalité

Rationalité : logique d'action des individus qui permet d'en comprendre le sens.

Homo oeconomicus : rationalité parfaite.

Si on ajoute l'incertitude on aboutit à la TCR : théorie du choix rationnel. Théorie des jeux.

Nombreuses critiques :

Double nature de la critique

Internes à l'économie via l'économie expérimentale entre autres

Externes via l'analyse sociologique

Manque de réalisme

Faiblesse prédictive (avec un modèle irréaliste on peut facilement prévoir)

Question du statut du modèle de rationalité : quelle est sa fonction ? Domaine épistémologique : à quoi sert la science, la modélisation du comportement de l'acteur ?

Décrire de manière réaliste le processus décisionnel des agents.

Prédire avec relative fiabilité le comportement des agents.

Permettre une modélisation cohérente des comportements.

But du chapitre :

Présenter TCR

Montrer ses limites : faiblesse prédictive + manque réalisme

Proposer une représentation alternative du comportement de l'acteur



Théorie du choix rationnel

Théorie mathématisée créée par des mathématiciens. Instrument pour l'économiste d'affirmer sa suprématie dans les sciences sociales : J. Gautié parle d'impérialisme économique - article de 2004. Moyen pour l'économiste de parler de domaines qui étaient hors de son champ de compétence.

Fondements théoriques et portée

Risque et incertitude

Frank Knight - 1921 distingue le risque de l'incertitude.

Risque : situation où les probabilités des événements futurs sont données et connues par les acteurs.

Exemple : proba d'avoir accident de la route

Incertitude : situation où les probabilités des événements futurs NE sont PAS données et NE sont PAS connues par les acteurs. Pas de stat sur la survenue d'un événement.

Exemple : proba que le monstre du Loch Ness existe.

2 formes d'incertitude :

incertitude probabilisable : on peut formuler des probabilités subjectives sur les événements futurs.

incertitude radicale - Keynes - 1936. Les agents ne peuvent émettre de . Calcul de proba ne fonctionne pas. Les agents ne prennent pas leur décision en s'appuyant sur les proba mais en s'appuyer sur autre chose.

Keynes parle d' « esprits animaux » : individu se fie à l'intuition, à son expérience bref à autre chose pour prendre sa décision. Cf Schumpeter.

Ex pris par Borch : le producteur de whisky Cutty Sark propose en 1971 un concours où il offrirait à celui qui capture le monstre du Loch Ness 1 million Livres. Il va voir la Lloyd's et demande de l'assurer au cas où le monstre existe vraiment : elle lui propose une prime d'assurance de 2 500 livres avec des clauses dans le contrat.



Pas de proba mais on imagine une proba

Pas de proba mais on ne peut pas imaginer de proba



Théorie NC ne s'intéresse qu'aux situations de RISQUE. Car le but des NC est de transposer l'axiomatique de l'utilité d'une situation certaine à une situation de risque. Il faut pour cela intégrer le calcul de probabilité à la modélisation traditionnelle de l'utilité.

Elargissement : faire porter le risque et l'incertitude non plus sur l'environnement, mais aussi sur le comportement des acteurs  on aboutit à la théorie des jeux.

La théorie de l'utilité espérée

Point de départ : paradoxe de Saint-Pétersbourg - Nicolas Bernoulli - 1713.

JEU. On jette une pièce :

Face : jeu continue et la pièce est de nouveau jetée

Pile : jeu s'arrête et joueur reçoit gain égal à 2 (puissance n) ducats, où n représente le nombre de coups joués au moment où le jeu s'arrête.

On peut alors calculer espérance du gain de ce jeu :

2x1/2 + 2 (au carré)x1/2 (au carré)... + 2 (puissance n)x1/2 (puissance n) = 1 + ... + 1 = n

Résultat du jeu :

Si n tend vers l'infini (aucun nb de coups maximum au jeu), alors espérance de gain du jeu est infinie.

Conséquence : si l'individu raisonne sur l'espérance de gain, il devrait miser toute sa fortune

Or : en réalité individus ne sont prêts à miser que quelques ducats.

PARADOXE DE ST-PETERSBOURG : jeu à une espérance de gain infinie, mais les agents ne misent qu'une somme modeste pour y participer.

Solution trouvée par D. Bernoulli - 1738.

Agent de raisonne pas sur l'espérance de gain mais sur l'espérance d'utilité du gain.

L'utilité du gain est représenté par le logarithme de 2 : donc dans la formule mathématique il remplace 2 par une fonction logarithme : ln 2.

Plus le gain augmente, plus le supplément d'utilité est faible. Plus je progresse dans le jeu plus l'utilité est lointaine et faible. Dans ce cas l'agent misera sur une somme finie pour jouer.

Aujourd'hui on appelle cette modélisation la théorie de l'utilité espérée :

Soit X une variable aléatoire qui prend la valeur (gain) xi avec la probabilité pi.

Soit U(xi) l'utilité retirée par le gain xi. Utilité espérée de l'individu participant à cette loterie sera alors de :

E (U(X)) = pi U(xi)



Ceux qui ont vraiment modélisé cette théorie : John Von Neumann et Oskar Morgenstern - 1947.

But : trouver une théorie qui permet de classer des paniers de biens soumis à des aléas en fonction des préférences de l'agent. (Panier de biens soumis à des aléas est nommé « loterie »). C'est comme la micro dans univers certain sauf qu'on est dans un univers incertain. Von Neumann + Morgenstern vont chercher à associer une fonction d'utilité à la relation de préférence de l'agent sur les loteries.

Des hypothèses lourdes sont nécessaires pour que le classement soit logique et cohérent, elles s'assurent que l'agent est capable d'effectuer un classement cohérent de l'ensemble des loteries qui se présentent à lui.<...