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Sélection d'un modèle d'apprentissage pour rendre compte de la spéculation dans un paradigme de prospection monétaire.
Description
:
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 ...
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.
Mots clés
:
Spéculation, Macroéconomie -- Modèles mathématiques, Monnaie, Économie monétaire, Circulation monétaire, Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle)
Auteur
:
Lefebvre Germain
Année de soutenance
:
2018
Restriction d'accès permanente : confidentialité ou accès intranet uniquement
Directeur
:
Gironde Sacha, Palminteri Stefano
Établissement de soutenance
:
Paris 2, École normale supérieure (Paris ; 1985-....)
Discipline
:
Sciences économiques
Thème
:
Economie
École doctorale
:
École doctorale des sciences économiques et gestion, sciences de l'information et de la communication (Paris)
https://docassas.u-paris2.fr/nuxeo/site/esupversions/1aa9409a-0588-456a-9832-399490d8fa40?inline
https://docassascujas.u-paris2.fr/nuxeo/site/esupversions/1aa9409a-0588-456a-9832-399490d8fa40?inline
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