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Chaires d’excellence (CHEX)
Edition 2011


AMSI


L'Ambiguïté sur les Marchés et dans les Interactions Sociales: Théorie et Applications

Incertitude dans les Marchés et dans les Interactions Sociales
Une Théorie des Préférences pour l’Information avec des Applications aux Marchés Financiers, à l’Adaptation Technologique et à la Structure des Marchés

Incertitude et Préférences pour l’Information: Modèle et Applications
La plupart des situations économiques sont caractérisées par l’incertitude. Les agents économiques doivent donc prendre des décisions sans apriori connaitre leurs conséquences. La théorie des décisions étudie ce processus de prise de décisions et essaye d’identifier comment la description de l’incertitude affecte les croyances des agents et leur évaluation des actes incertains. Cela permet de faire des prévisions testables sur le comportement des agents et d’étudier l’impact de l’incertitude sur les résultats économiques. L’ambiguïté, i.e., l’incertitude concernant la distribution de probabilité qui détermine les conséquences, a été démontrée d’avoir un impact important sur le comportement humain. Dans ce projet, nous étudions la prise des décisions sous l’ambiguïté, quand l’information disponible est sous forme des données. Bien que les données représentent une source d’information objective, cette information peut s’avérer insuffisante pour identifier dans un sens unique la distribution de probabilité des conséquences. Nous examinons la relation entre l’information objective fournie par des données et les croyances de l’agent concernant les conséquences incertaines de ses actions. Nous analysons comment le type et les fréquences des observations interagissent avec les caractéristiques subjectives de l’agent en déterminant ses croyances et, par celles-ci, son comportement en vue de l’ambiguïté. Dans une seconde étape, la théorie est appliquée pour modéliser le comportement dans des situations caractérisées par l’ambiguïté : nous analysons le processus d’adoption des technologies nouvelles comme méthode d’adaptation au réchauffement du climat ; nous examinons l’évolution des prix et des allocations, ainsi que des croyances agrégés dans des marchés financiers. Finalement, nous analysons l’effet de l’hétérogénéité des préférences pour l’information sur la structure des marchés dans l’économie.

Comment Modéliser des Préférences pour Information? Comment les intégrer dans un Modèle?
Notre point de départ c’est que les données disponibles aux agents économiques, tout en étant objectives, ne rendent pas toujours des prédictions exactes. Les bases de données diffèrent en ce qui concerne la précision et la relevance de l’information pour la prévision a faire. Nous faisons l’hypothèse que les agents peuvent exprimer des préférences pour le type et la quantité de l’information qu’ils souhaitent recevoir. Nous utilisons ce type des préférences pour éliciter l’incertitude associée aux différentes sources d’informations, mais aussi l’attitude de décideur vers cette incertitude. Ces deux caractéristiques déterminent à leur tour la propension de l’agent à payer pour d’informations supplémentaires. Cette question a une grande importance dans des modèles, dans lesquels l’information est générée d’une façon endogène par les actions des agents. Par exemple, dans un modèle d’adoption technologique, un grand nombre d’observation est disponible pour la technologie traditionnelle, tandis qu’il y a peu de données sur la performance de la technologie nouvelle. Ceci pose un dilemme aux agents pessimistes: ce sont eux qui bénéficient le plus de l’expérimentation avec la nouvelle technologie, (ce qui génère des données supplémentaires). En même temps, ce sont aussi les agents les plus prudents, qui sont averses au choix des technologies incertaines. Le choix de participer dans un marché présente un autre exemple. La structure informationnelle des marchés détermine le type et la quantité d’informations disponibles aux participants. En même temps, le comportement des participants détermine les prix et les allocations, or, les informations disponibles dans la marché. Cette intérdépendence est la caractéristique centrale de notre modèle.

Résultats

Le projet va générer les résultats suivants:
Résultat 1: Modèle de prise de décision informée par des bases de données, qui prend en compte l’ambiguïté et les préférences de l’agent pour l’information. Ce modèle identifie l’attitude de décideur vers l’ambiguïté et la relie à la propension à payer pour l’information.
Résultat 2: Étude de l’évolution des attitudes vers l’ambiguïté et leur impact sur l’apprentissage et les allocations dans l’économie. Dans ce modèle, on s’intéresse à l’évolution des sentiments optimistes et pessimistes et leur effet sur les résultats sociaux et sur les informations générées.
Résultat 3: Modèle d’adaptation technologique au réchauffement du climat. Dans cette partie du projet, nous examinons les conditions nécessaires pour qu’une société adopte une nouvelle technologie, afin de s’adapter au changement climatique. Nous étudions la dynamique du processus d’adoption et évaluons les politiques qui mènent à une adoption rapide.
Résultat 4: Étude de l’impact de l’hétérogénéité des attitudes vers l’ambiguïté sur les prix et les allocations dans les marchés financiers. Nous examinons si les investisseurs neutres vers l’ambiguïté auront plus de succès a long-terme que ceux qui sont averses vers l’ambiguïté. Ceci teste si l’ambiguïté aura un effet permanent sur les prix des actifs financiers.
Résultat 5: Étude de l’effet de l’ambiguïté sur la participation dans les marchés et sur la structure des marchés. Nous analysons la dynamique des prix et des allocations et donnons des recommandations pour le design et la régularisation des marchés.

Perspectives

Nous envisageons que les contributions méthodologiques de ce projet seront applicable à un grand nombre des phénomènes économiques, surtout dans les domaines de la macroéconomie, de la finance et de l’économie industrielle. Les résultats des toutes les étapes du projet génèrent des prévisions testables. Spécifiquement, les résultats obtenus dans la première partie peuvent être testés dans une expérience. Les autres résultats peuvent être testés empiriquement et utilisés pour générer des prédictions. Par ailleurs, la plupart des modèles proposés évaluent des politiques différentes et proposent des recommandations pour le design institutionnel. Nous croyons donc que nos résultats théoriques auront un intérêt pour la grande communauté économique et pourront être mis en service à la communauté globale.

Productions scientifiques et brevets

Depuis le début du projet, Juergen Eichberger et Ani Guerdjikova ont co-écrit deux papiers: “Ambiguity, Data and Preferences for Information: A Case-Based Approach” and “Technology Adoption and Adaptation to Climate Change”. Le premier contient le modèle de base pour la prise des décisions, quand l’information et sous forme des données. Le second étudie l’adoption d’une technologie nouvelle en vue d’adaptation au réchauffement climatique. Ces papiers ont été présentés aux conférences internationales, notamment, RUD 2012 et SAET 2012 et vont être présentés aux ESEM et EEA à Malaga en Aout 2012. Un workshop sur “New Developments in Decision Theory under Uncertainty” a été organisé en Mai 2012 a l’Université de Cergy-Pontoise. Le workshop a présenté des récents développements dans la théorie de décision. Il a donné aux chercheurs l’occasion de s’échanger et de discuter sur la thématique

Partenaires

THEMA UNIVERSITE DE CERGY-PONTOISE

Aide de l'ANR 390 000 euros
Début et durée du projet scientifique janvier 2012 - 36 mois

Résumé de soumission

La plus part des situations économiques sont caractérisées par l’incertitude. Les agents économiques doivent donc prendre des décisions sans apriori connaitre leurs conséquences. La théorie des décisions étudie ce processus de prise de décisions et essaye d’identifier comment la description de l’incertitude affecte les croyances des agents et leur évaluation des actes incertains. Cela permet de faire des prévisions testables sur le comportement des agents et d’étudier l’impact de l’incertitude sur les résultats économiques.
L’ambiguïté, i.e., l’incertitude concernant la distribution de probabilité qui détermine les conséquences, a été démontrée d’avoir un impact important sur le comportement humain. Dans ce projet, nous étudions la prise des décisions sous l’ambiguïté, quand l’information disponible est sous forme des données. Bien que les données représentent une source d’information objective, cette information peut s’avérer insuffisante pour identifier dans un sens unique la distribution de probabilité des conséquences. Nous examinons la relation entre l’information objective fournie par des données et les croyances de l’agent concernant les conséquences incertaines de ses actions. Nous analysons comment le type et les fréquences des observations interagissent avec les caractéristiques subjectives de l’agent en déterminant ses croyances et, par celles-ci, son comportement en vue de l’ambiguïté.
Une question importante dans la théorie des décisions concerne la valeur d’information supplémentaire. Tandis que pour les agents Bayesien, cette valeur est toujours positive, cela n’est pas nécessairement le cas pour des agents non-neutres par rapport à l’ambiguïté. Nous donc étudions la valeur d’information en fonction des caractéristiques des données et des caractéristiques individuelles de l’agent, telles que son degré d’optimisme, et de pessimisme.
Dans la deuxième partie du projet, nous appliquons le modèle ainsi développé aux plusieurs problèmes économiques caractérisée par l’ambiguïté. Nous étudions le comportement des investisseurs averses vers l’ambiguïté sur des marchés financiers et nous identifions l’impact à long-terme de l’ambiguïté et de l’aversion vers l’ambiguïté sur les prix et les allocations en équilibre.
Nous analysons le processus de l’adoption technologique, qui est un mécanisme important d’adaptation au réchauffement climatique. Particulièrement, nous examinons l’effet de l’optimisme et du pessimisme sur l’apprentissage et sur le choix optimal des technologies. En outre, nous évaluons des mesures politiques désignées pour stimuler une adoption rapide.
Finalement, nous modélisons la décision de participer dans un marché, quand les marchés diffèrent par rapport au type et à la quantité d’information fournie aux agents. Nous démontrons que les agents s’auto-sélectent sur les marchés en fonction de leurs préférences pour l’information, ainsi déterminant la structure des marchés dans l’économie. Nous utilisons le modèle pour dériver des implications pour la conception optimale des marchés, ainsi que pour leur régulation.

 

Programme ANR : Chaires d’excellence (CHEX) 2011

Référence projet : ANR-11-CHEX-0006

Coordinateur du projet :
Madame Ani GUERDJIKOVA (UNIVERSITE DE CERGY-PONTOISE)
ani.guerdjikova@nullu-cergy.fr

Site internet du projet : http://thema.u-cergy.fr/membres/ani-guerdjikova

 

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L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.