Assas Recherche | Sélection d'un modèle d'apprentissage pour rendre compte de la spéculation dans un paradigme de prospection monétaire.

Sélection d'un modèle d'apprentissage pour rendre compte de la spéculation dans un paradigme de prospection monétaire. (Document en Français, Anglais, Anglais, Anglais, Anglais)

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Modalités de diffusion de la thèse :

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Informations sur les contributeurs

Auteur : Lefebvre Germain

Lefebvre, Germain

Nom

Lefebvre

Prénom

Germain

Nationalité

Français

Date de soutenance : 22-03-2018

Directeur(s) de thèse : Bourgeois-Gironde Sacha

Bourgeois-Gironde, Sacha

Nom

Bourgeois-Gironde

Prénom

Sacha

- Palminteri Stefano

Palminteri, Stefano

Nom

Palminteri

Prénom

Stefano

Etablissement de soutenance : Paris 2

Paris 2

Nom

Paris 2

- École normale supérieure (Paris ; 1985-....)

École normale supérieure (Paris ; 1985-....)

Nom

École normale supérieure (Paris ; 1985-....)

Ecole doctorale : École doctorale des sciences économiques et gestion, sciences de l'information et de la communication (Paris)

École doctorale des sciences économiques et gestion, sciences de l'information et de la communication (Paris)

Nom

École doctorale des sciences économiques et gestion, sciences de l'information et de la communication (Paris)

Informations générales

Discipline : Sciences économiques
Classification : Economie

Mots-clés libres : Microfondations de la macroéconomie, Prospection monétaire, Comportements spéculatifs, Monnaie, Apprentissage par renforcement, Circuit de la récompense
Mots-clés :

Spéculation - Aspect économique
Macroéconomie -- Modèles mathématiques
Monnaie
Économie monétaire
Circulation monétaire
Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle)

Résumé : Cette thèse de doctorat propose une analyse empirique des microfondations des phénomènes monétaires macroéconomiques, et plus particulièrement des processus d'apprentissage et capacités cognitives requis pour qu'un équilibre émerge dans une économie expérimentale implémentantun modèle de prospection monétaire. Dans ce but, nous avons "opérationalisé" le modèle original de Kiyotaki et Wright et modélisé le comportement de sujets humains à l'aide de différents algorithmes d'apprentissage par renforcement. Nous montrons que les données comportementales sont mieux expliquées par les modèles d'apprentissage par renforcement que par les prédictions des équilibres théoriques, et que la spéculation monétaire semble s'appuyer sur la considération de coûts d'opportunité. Nos résultats constituent une nouvelle étape dans la compréhension des processus d'apprentissage à l'oeuvre dans la prise de décision multiple en économie et des microfondations cognitives de l'utilisation macroéconomique de la monnaie. Parallèlement, cette thèse de doctorat comprend une analyse plus précise de l'une des composantes fondamentales de l'apprentissage par renforcement à savoir, le processus de mise à jour des valeurs. A travers deux études, nous montrons graduellement que ce processus est biaisé en faveur des informations confirmatoires. En effet, nous avons trouvé que des sujets réalisant diverses tâches d'apprentissage probabiliste prenaient en compte préférentiellement les informations qui confirmaient leur pensée initiale. Ces résultats permettent une meilleure compréhension des biais d'optimisme et de confirmation au niveau neuro-computationnel.

Informations techniques

Type de contenu : Text, Text, Text, Text, Text
Format : PDF

Informations complémentaires

Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2018PA020010
Type de ressource : Thèse