Champ de l’atelier : Nouvelle approche de modélisation en économie
Descriptif et contenu de l’atelier
Cet atelier constitue une introduction rapide à une nouvelle vision des phénomènes économiques comme un systèmes complexe adaptatif (SCA) (Holland 1996).
En supposant ni une rationalité substantive de la part des agents, ni des situation d’équilibre, cette approche permet d’étudier les propriétés générales de la dynamique économique et les résultats agrégés qui peuvent en découler en termes de performances économiques. Il s’agit d’une approche qui se développe depuis le milieu des années 70, mais sa couverture des champs de l’analyse économique s’est beaucoup accélérée depuis les années 90. Elle a alors permis de reconsidérer les analyses des phénomènes économiques allant de micro-micro (dynamique des organisations, à macro (dynamique macroéconomique), mais aussi les niveaux méso (dynamique des marchés et des industries). Elle permet aussi une analyse novatrices des politiques économiques intervenant à ces différents niveaux. Ces dynamiques ouvertes sont en général représentées étudiées par un outil de modélisation spécifique qui a été développé dans ce but : le modèle multi-agents (ou agent-based model – ABM).
Cet atelier constitue une introduction à cette approche et à une plateforme de modélisation spécifique particulièrement puissant et ludique : NetLogo (Wilensky 1999).
Planning des séances :
Pré-requis : Comme il s’agit d’un cours d’initiation, il n’y a pas de pré requis particulier pour les économistes.
Note : Pour correctement télécharger les fichiers NetLogo, il vaut mieux utiliser, click-droit de la souris sur le lien + "Enregistrer le lien sous..."
Logiciel utilisé : NetLogo (disponible sous Windows, OSX et Linux). Vous êtes invités à l’installer sur votre machine avant la première séance de l’atelier.
→Dictionnaire du langage NetLogo
→Quick Introduction to NetLogo par Luis R. Izquierdo
Arifovic, J. (1994), ‘Genetic algorithm learning and the cobweb model’, Journal of Economic Dynamics and Control Special Issue on Computer Science and Economics, 18(1), 3–28.
Arthur, B. W. (1994), ‘Inductive reasoning and bounded rationality’, American Economic Review 84, 406–411.
Holland, J. H. (1996), Hidden Order. How Adaptation Builds Complexity., Addison-Wesley, Reading (MA).
Schelling, T. C. (1971), ‘Dynamic models of segregation’, Journal of mathematical sociology 1(2), 143–186.
URL: http ://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/0022250X.1971.9989794
Wilensky, U. (1999), ‘Netlogo. http ://ccl.northwestern.edu/netlogo/’, Center for Connected Learning and
Computer-Based Modeling, Northwestern University. Evanston, IL.
URL: http ://ccl.northwestern.edu/netlogo/