Modélisation économique

Modèle (économie)

Pour les articles homonymes, voir modèle économique.

Un modèle est une représentation de la réalité. Les modèles économiques cherchent à représenter des phénomènes économiques (la croissance, le commerce international) ou des entités (une entreprise, un ménage). Cependant, le but d’un modèle n’est pas d’être réaliste^[1].

Un modèle est composé d'hypothèses. Il fait le plus souvent appel à des équations mathématiques (intégrant notamment des probabilités) et des données statistiques.

Les modèles servent à :

• établir des prévisions sur l'activité économique ;
• proposer des politiques économiques ;
• présenter des arguments raisonnables afin de justifier les politiques économiques des pays, d'expliquer et influencer les stratégies des entreprises, et de fournir des conseils aux ménages ;
• la planification et l'allocation, dans le cas des économies centralement planifiées, et dans une moindre mesure dans les activités de logistiques et de gestion des entreprises.

Les méthodes de construction des modèles varient selon les types de modèles, mais un processus générique peut être identifié. Généralement tout processus de modélisation comporte deux étapes : générer un modèle, puis vérifier son exactitude. L'étape de diagnostic est importante. La création et le contrôle du modèle est un processus par itération, au cours duquel le modèle est modifié (et avec de la chance amélioré) à chaque itération. Une fois qu'un modèle satisfaisant a été trouvé, le modèle doit être testé sur différentes sources de données.

Types de modèles

• Modèles à court terme
• Modèles à long terme
• Modèles microéconomiques
• Modèles macroéconomiques (voir (en) en:Model (macroeconomics))^[2]
• Technique des scénarios
• Modèles intuitifs (Prospective)

Limites

Les modèles économiques peuvent être des outils très puissants dans la compréhension des relations économiques, il ne faut cependant pas ignorer leurs limitations. Un exemple de limites est le modèle d'équilibre de marché en situation de parfaite concurrence. Ces modèles sont basés sur une hypothèse d'information parfaite de la part des individus, d'un produit identique, et d'une incapacité des individus à influencer la demande totale ou la production totale (atomicité des agents). Lorsque ces hypothèses sont vérifiées, l'équilibre statique trouvée dans le modèle sera un optimum de Pareto. On peut interpréter l'optimalité comme une situation idéale dans laquelle chaque agent ne peut améliorer sa situation sans déteriorer celle d'un autre. Dès lors que ces hypothèses ne sont plus vérifiées, par exemple lors d'information imparfaite ou de produits différents, les conclusions du modèle sont fausses.

Se pose aussi le problème de la durée de vie d'un modèle (comparable au cycle de vie de tout produit ou paradigme), en fonction de l'évolution des activités économiques et des comportements sociaux. Par ailleurs il est beaucoup plus délicat de faire, ce qui serait le plus pertinent, un modèle dynamique, ouvert à tous les scénarios d'évolution, y compris les scénarios de rupture, qu'un modèle statique supposant une économie au comportement figé et répétitif, ou évoluant d'une façon linéaire facilement extrapolable.

Histoire

Un des principaux problèmes adressé aux modèles économiques est la compréhension de la croissance économique. L'une des premières tentatives de modélisation date de l'école physiocratique au XVIII^e siècle, avec le Tableau économique élaboré par François Quesnay.

Tout au long du XVIII^e siècle (et bien avant la publication par Adam Smith de la Richesse des Nations en 1776 qui marquera la fondation de l'économie politique moderne), de simples modèles de probabilités ont été utilisés afin de comprendre les mécanismes de l'assurance. Ces modèles furent des extrapolations des jeux de hasards, et ont eu un important rôle dans le développement de la théorie des probabilités et dans le développement de la science actuarielle. Beaucoup des grands mathématiciens du XVIII^e siècle ont contribué dans ce domaine. Autour des années 1730, Abraham de Moivre aborde certains de ces problèmes dans la 3ème édition de la doctrine de la chance (The Doctrine of Chance). Auparavant, Nicolas Bernoulli a étudié les problèmes relatifs à l'épargne et l'intérêt dans Ars Conjectandi. En 1735, Daniel Bernoulli étudie les probabilités morales dans Mensura Sortis, où il introduit ce que l'on appelle désormais l'utilité logarithmique de la monnaie et l'applique aux jeux de hasards et aux problèmes d'assurance et trouve une solution au paradoxe de Saint-Pétersbourg. Tous ces développements sont résumés par Laplace dans Théorie analytique de la probabilité (Analytical Theory of Probability) publié en 1812.

En France, la modélisation a été initialement développée au sein de la Direction de la Prévision et à l’INSEE, qui sont encore, avec quelques centres de recherche, les principaux utilisateurs des outils de modélisation économiques.

Voir aussi

Notes et références

1. ↑ ...En effet, nous possédons déjà un modèle complètement réaliste : c’est le monde réel lui-même. Or ce ‘modèle’ est trop compliqué pour être compréhensible. … Ce n’est que lorsqu’un postulat simplificateur aboutit à un modèle qui fournit des réponses incorrectes aux questions auxquelles il est censé répondre que son manque de réalisme peut être considéré comme une imperfection. … [Sinon] son manque de réalisme est alors une vertu. Dans ce cas, le postulat simplificateur permet d’isoler certains effets et d’en faciliter la compréhension. Romer, David. 2001. Advanced Macroeconomics. 2nd edition. Boston, MA: McGraw-Hill. (Traduction française : Romer, David. 1997. Macroéconomie approfondie. Paris : Ediscience
2. ↑ Voir également P. Artus, M. Deleau et P. Malgrange, Modélisation macroéconomique, Paris, Economica, 283 p., 1986.

Lien interne

• Histoire de la pensée économique
• Prévision économique
• Modèles de régression multiple postulés et non postulés

Lien externe

• La modélisation macroéconomique comme processus de communication : pour une formalisation finaliste des équations de comportement, Rodolphe Buda, CNRS [pdf]

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