Responsable : Joel Oudinet
Axe de rattachement : Axe 3 (RIS)
Par définition, un système complexe est formé par l’interaction d’un grand nombre d’entités indépendantes. Dans un système complexe, la multiplicité des interactions rend difficile pour l’observateur la prévision du comportement local ou global du système et la nature de l’ensemble des rétroactions.
L’objectif scientifique du programme «MASC» consiste à mobiliser des outils mathématiques et économétriques innovants afin de développer de nouvelles modélisations permettant l’étude des systèmes complexes dans le domaine des sciences économiques et de gestion. Cet objectif s’inscrit dans la continuité du groupe de travail interdisciplinaire « jeux à champ moyen et applications à la finance » développé dans le cadre du précédant quadriennal et s’inscrit dans la politique du CEPN – soutenue par l’université Paris 13 et le CNRS – visant à promouvoir les interactions entre mathématiciens et économistes.
Le recours à des techniques de modélisation avancées constitue l’élément fédérateur des membres du programme. Que la démarche scientifique des membres du programme soit théorique (Théorie des jeux classique, Jeux à champ moyen, Recherche Opérationnelle, Contrôle Optimal, Approches Biomimétique, Systémique et Connexionniste), empirique (modèles économétriques, en particulier, économétrie de séries non stationnaires et modèles non linéaires) ou procède par une démarche reposant sur des simulations (Modèles Micro-Macro basés sur l’intégration des modèles de Microsimulation et d’Equilibre Général Calculable, Modèles multi agents, Modèles de Simulation à variables continues, discrètes et hybrides, Economie Expérimentale), elle présente systématiquement le souci d’une approche formelle rigoureuse nécessitant la mise en œuvre d’un outil ou d’une technique quantitative spécifique à la modélisation des interactions.
Les membres du programme MASC entendent poursuivre et développer cette recherche en s’intéressant plus particulièrement à trois thématiques complémentaires : la théorie des jeux à champ moyen (TJCM) et Finance mathématique, l’économétrie appliquée avancée (séries temporelles et donnés de panel non-stationnaires, modèles non-linéaires) et a simulation (multi-agents, intégration de la microsimulation et de l’équilibre général calculable et économie expérimentale).
La théorie des jeux à champ moyen (TJCM) et Finance mathématique
La théorie des jeux à champ moyen est un nouveau paradigme qui permet d’étudier l’interaction entre les stratégies d’un continuum d’agents économiques. Dans cette approche, la prise en compte de l’interaction entre agents hétérogènes est résumée par référence à un champ moyen – constitué par l’ensemble de la population – qui influence les comportements individuels. L’interaction est alors formalisée par l’influence réciproque de chaque agent sur le champ moyen et du champ moyen sur chaque agent individuel. L’analyse permet en particulier de prendre en compte l’influence de toutes les externalités liées aux problèmes de classement et d’étudier la dynamique des distributions d’une caractéristique individuelle sur une population intégrant un grand nombre d’agents. Concernant l’analyse des marchés financiers, l’objectif du programme est de revisiter les modélisations financières classiques pour en mesurer la robustesse et/ou en tirer des enseignements originaux. Par exemple, le recours à des processus à saut devrait permettre de mieux tenir compte, dans un cadre unifié, des problèmes de solvabilité d’emprunteurs publics ou privés.
L’économétrie appliquée avancée (séries temporelles et donnés de panel non-stationnaires, modèles non-linéaires)
Le CEPN a une longue tradition en termes de modélisation économétrique appliquée. Dans la continuité de cette tradition, cette thématique de recherche vise à approfondir l’analyse en appliquant les outils les plus récents de l’économétrie à des questions économiques nouvelles, qu’elles portent sur des interactions macro ou microéconomiques, et à confronter sur des thèmes communs des approches sur données macroéconomiques et des approches sur données individuelles. En particulier trois types de modélisations pourraient faire l’objet de développements : l’introduction de la non stationnarité dans l’économétrie des données de panel la modélisation des effets asymétriques par des modèles non-linéaires et a simultanéité des décisions dans l’économétrie de données individuelles.
La simulation (multi-agents, intégration de la microsimulation et de l’équilibre général calculable et économie expérimentale)
L’approche de la complexité des organisations pose le problème de la représentation de cette complexité. En réponse à cette difficulté, la simulation permet une analyse fondée sur des modèles dynamiques plus proches de la réalité des systèmes. La représentation des systèmes complexes sera abordée sous trois angles spécifiques. Les modèles multi-agents qui tentent de reproduire par « homomorphisme » des comportements observés dans la réalité. La simulation micro-macro qui propose l’intégration des modèles d’équilibre général calculables et des modèles de microsimulation. L’économie Expérimentale qui propose la reproduction en laboratoire de situations complexes dans lesquelles la rationalité individuelle est confrontée à une multiplicité des interactions.
(texte ancien site)