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Licence ACE - L1 - Economie Générale -Université Sorbonne-Nouvelle - Paris 3

- Année 2018-2019

Un conjugué en mathématique

A x B x 1/Apeut être modélisé par…

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Un Oreo !

https://www.courrierinternational.com/article/la-mathematicienne-qui-ne-fait-

quune-bouchee-des-chiffres (Eugenia CHENG)

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Représentation simplifiée et formalisée de la réalité.

Modèle qui s’appuie sur l’étude de séries de données quantitatives.

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a) Définir la structure du modèle

b) Estimer les paramètres du modèle

c) Faire tourner le modèle

d) Vérifier ex-post la fiabilité du modèle

Variable

exogène

Variables

intermédiaires

Paramètres

Variable

endogène

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a) Définir la structure du modèle

b) Estimer les paramètres du modèle

c) Faire tourner le modèle

d) Vérifier ex-post la fiabilité du modèle

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- Année 2018-2019

L’observation des données passées permet d’établir

une corrélation entre les variables observées.

En résumé

Les relations statistiques définies entre les diverses

variables permettent de vérifier si ce modèle aurait

bien prévu dans le passé ce qui s’est passé dans le

futur du passé.

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a) Définir la structure du modèle

b) Estimer les paramètres du modèle

c) Faire tourner le modèle

d) Vérifier ex-post la fiabilité du modèle

Modèle

Paramètres

fixes

Modification

n°1 des

variables

exogènes

Observation

n°1 des

variables de

sortie

SCENARIO 1

Modification

n°2 des

variables

exogènes

Observation

n°2 des

variables de

sortie

SCENARIO 2

Pas de

modification

des variables

exogènes

SCENARIO « fil de l’eau »

Prolonge-

ment des

tendances

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- Année 2018-2019

Scénarios d’ évolution de la population active

Période 2014-2070

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a) Définir la structure du modèle

b) Estimer les paramètres du modèle

c) Faire tourner le modèle

d) Vérifier ex-post la fiabilité du modèle

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Année 2017-2018

Evaluation and Ranking of Market Forecasters, David H.

Bailey & Alii, May 31,

2017.

Dataset including 6,627

forecasts made by 68

forecasters during 1998-

2005 for the period of

2005-2012.

Guide de lecture : 3% des 68 prévisionnistes ont fait des prévisions exactes dans seulement 10 à 20% des cas.

40 % ont vu juste dans 40 à 50 % de leurs prévisions. Seuls 6 % sont fiables à plus de 70 %.

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Année 2017-2018

ClassementPart de

prévisions exactes

John Buckingham

1° « The Prudent Speculator »

78,7 %

Bob Doll 12° Nuveen AssetManagement

59,8 %

Linda Schurman

44°Astrologue 43,3 %

Jim Cramer 54° « Mad Money » 36,7 %

Abby Cohen 57° Goldman Sachs’s MarketIntitute

34,1 %

Robert Prechter 68° Modèle des Vagues d’Elliott

17,0 %

Les prévisionnistes font-ils mieux que les astrologues ?

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Année 2017-2018

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« La météorologie, les sciences du climat,

l’économie, la politique offre des exemples de

telles situations où la complexité des phénomènes

n’autorise pas un traitement systématique à partir

des lois de la physique ou de principes

mathématiques. »

Gabriel Ganascia. Le mythe de la singularité. 2017

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Causalité Causalité

Corrélation

sans causalité

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L’utilisation de crème solaire provoque-t-elle des cancers de la peau ?

La corrélation est établie.

Mais les utilisateurs de crème solaire sont aussi ceux qui s’exposent le plus au soleil !...

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Problème 1 : le fait d’avoir prévu un futur

possible a pu modifier le futur réel !

« L’anticipation modifie l’action des hommes et

influe sur le futur, car sinon, elle ne servirait à rien »

Gabriel Ganascia. Le mythe de la singularité. 2017

Problème 2 : il y a des futurs qu’on refuse

de prévoir.

« Pour les crises bancaires, les prix réels des loge-

ments se situent presque au sommet de la liste des

indicateurs fiables ».

Reinhart et Rogoff, Cette fois c’est différent, 2010

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Axiome d’uniformité du cours de la nature,

postulé par John Stuart Mill.

Problème 3 : il y a peu de chances que le

futur obéisse aux même lois que le passé

En économie : Hypothèse Ceteris paribus

« Dans les matières sociales, rien n’assure que les

rapports interindividuels se reproduisent à l’identique »

Gabriel Ganascia. Le mythe de la singularité. 2017

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Décembre 2013

Décembre 2014

Sources : InseeNotes de

conjoncture

Taux de croissance observé

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- Année 2018-2019

La cause centrale de l’échec de la profession (d’économiste) provient

d’un désir de disposer d’un modèle englobant tout, intellectuellement

élégant, procurant également aux économistes l’occasion d’exhiber

leurs prouesses mathématiques.

Malheureusement, cette vision idéalisée et aseptisée de l’économie a

conduit la plupart des économistes à ignorer tout ce qui peut mal

tourner. Ils ont fermé les yeux sur les limites de la rationalité humaine

qui engendrent souvent des bulles et des faillites, sur les problèmes des

institutions devenues folles, sur l’imperfection des marchés -

notamment financiers - qui peut provoquer des pannes subites et

imprévisibles dans le système d’exploitation de l’économie, et sur les

dangers qui surgissent lorsque les régulateurs ne croient pas eux-

mêmes à la réglementation.

Paul Krugman. Nous nous sommes tant trompés. New York Times. 2/9/2009

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Prévision + intuition qui permet de deviner quand surgiront les grands retournements.

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- Année 2018-2019

« Notre cerveau utilise constamment ses modèles pour prédire ce qui va nous arriver, et les met régulièrement à jour en comparant ses prédictions aux sensations réelles ».

D’où viennent les maths ? C.I. n°1415

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Or, l’esprit humain ne peut que s’appuyer sur son expérience passée et sur l’observation de moyennes.

Quand on joue à la roulette, si le rouge sort trois fois de suite, on se met à jouer le noir (sophisme du joueur)

Quand on descend un escalier, on suppose que plusieurs marches plus basses arrivent en suivant.

Courbe de Gauss, représentative de la Loi Normale

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Stiglitz. Free Fall. p.303.

« Misère de l’historicisme »

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- Année 2018-2019

On surestime les effets des innovations à court terme et on les sous-estime à long terme

Une AI qui maitrise une compétence humaine ne maîtrise pas toutes celles qui vont avec (Reconnaitre quelqu’un qui joue dans un parc ne permet pas d’en déduire si le parc est ouvert ou fermé…)

La croissance (exponentielle) s’arrête lorsqu’on atteint une limite physique ou qu’il n’y a plus de raison économique de continuer

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- Année 2018-2019

On ne parvient pas à imaginer toutes les innovations majeures en même temps (dans la SF, une chose change, l’environnement reste stable). Le coût de modification des infrastructures est toujours négligé (voitures autonomes…).

La vitesse de déploiement des innovations est toujours plus lente que ce qu’on suppose. La moitié des voitures de 2035 existent déjà…

En 1993, on prévoyait l’IA pour…2025. Désormais, on la prévoit pour 2050.

Qui a peur de l’I.A. ?

C.I. n° 1416, janvier 2018

Plausible : que beaucoup « applaudissent », donc populaire car beaucoup de gens y croient (conforme à l’intuition).

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Possible : qui peut se produire. Rien ne l’empêche, mais rien ne l’oblige.

Probable : (probare) que l’on peut prouver, qui peut advenir avec des chances non négligeables.

L’intelligence artificielle est…

Les modification climatiques sont…

Un krach financier mondial est…

La découverte d’une source d’énergie illimitée sans destruction de ressources est…

Possible ProbablePlausible

Possible ProbablePlausible

Possible ProbablePlausible

Possible ProbablePlausible

John Maynard KEYNES (1883-1946)

Racines latines de « modèle »

: mesurer

: rester dans la mesure

: qui observe la mesure

« Le modèle se présente avec modestie comme

un simple intermédiaire entre le scientifique et son

objet d’étude qu’il aide à appréhender »

Gabriel Ganascia. Le mythe de la singularité. 2017