Semet Jet10
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Y. Semet - JET 10 - Economies, agents, évolution 1
Évolution artificielle et modélisation économique
Y. Semet, S. Gelly, M. Schoenauer, M. Sebag
CMAPX, INRIA, LRI
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Itinéraire
L’économie computationnelle à base d’agentsQuelques marchés artificiels : Algorithmes Génétiques Réseaux de neurone, intelligence 0 et bases de
règles
Travaux en cours : Marchés de biens et prix d’équilibre Marchés financiers : bulles spéculatives et
paniques boursières
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Agent-Based Computational Economics (ACE)
L’ « étude computationnelle des systèmes économiques modélisés comme des collectivités évolutionnaires d’agents en interaction »Pensée décentralisée, rationalité limitée, raisonnement inductif, main invisible.Problèmes étudiés : économie, finance, émergence de normes sociales ou de réseaux d’interconnections
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Lettau, 1997
Un seul titre risquéPb. : combien d’actions acheter ?Prix exogène1 variable de décisionAG classique: chaînes de bits, crossover 1-point, mutation décroissante.
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Lettau, 1997 - Résultats
Converge vers valeur théorique optimaleBiais vers une attitude risquéeComparaison avec données réelles d’investissement en fonds mutuelsRéactions asymétriques aux fluctuations du marchéInexplicable par la théorie classique
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Arifovic, 1996
Agents à 2 périodes: âge actif, retraite.Décisions : consommation, épargne2 pays et 2 devises pour 1 bienÉtude du taux d’échange:
Prix endogène
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Arifovic, 1996 (suite)
AG : 3 paramètres réels, « election operator »Observations : la consommation converge, le taux d’échange oscilleRésultats similaires avec des sujets humains
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Routledge, 1994
Modèle complexePb. : acquisition coûteuse d’information7 paramètres réels :
Étude des états d’équilibreConvergence fortement dépendante des paramètres liés au bruit
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The Santa Fe artificial stock market
Système de classifieurs…Raisonnement inductif et écologie de règlesEspérances récursives : genèse des phénomènes irrationnelsDécouvre la frontière paramétrique entre comportement idéal et réaliste : profits possibles, haut volume d’échange, bulles, etc.
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Gode & Sunder, 1993
Zero-Intelligence tradersDouble enchèreDécisions aléatoires1 seule contrainte de bon sens : ne pas vendre en dessous du coût, ne pas acheter plus que la valeur intrinsèquePermet de situer la rationalitéComparaison avec sujets humains
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Beltratti & Margarita, 1993
Réseau de neurones artificielsTrois catégories : idiots, naïfs et intelligentsPb. : acquisition d’information coûteuseLe coût de l’information conditionne le type d’équilibre atteint et sa constitution progressive
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Travaux en cours
Marchés de biensMarchés d’actions
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Marchés de biens
Marché : 2 communautés : acheteurs et vendeurs 1 mécanisme de fixation du prix : la
double enchère itérée
Agents : valeur intrinsèque (coût ou jouissance) stratégie d’échange (G(mu,sigma)) Mécanisme d’apprentissage
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Offre, demande et surplus
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Interconnexion et apprentissage
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Convergence
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Biais acheteurs/vendeurs
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Marchés interconnectés
Influence de différents facteurs sur la stabilité : Interconnexion : facilite la convergence
en améliorant l’information Dissymétrie : marchés stables Bruits blancs : marchés stables Biais asymétriques : marchés sensibles
au delà d’un seuil peu élevé
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Biais asymétriques
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Biais symétriques
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Sauvetage des cas critiques
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Marchés d’actions
Actions = titres financiers capitalisablesAgents mixtesObjets d’étude : rationalités individuelles et collectives, spéculation et gestion du risque Phénomènes modélisés : bulles spéculatives et krachs boursiers
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Mécanisme du marché
2 listes d’ordres : achats et ventesPhase de pré-ouvertureDestruction stochastique d’actions
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Bulles par intelligence 0
Reproduit les résultats de Duffy&Unver (2003)Horizon fini, dividende décroissant linéairementProbabilité d’acheter (pBuy) proportionnelle au dividende restantOffre aléatoireSeuil de panique
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Bulle et courbe de risque
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Bulle et volume d’échange
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Bulles par seuils de risque
Un pas vers une rationalité réalisteChaque agent estime le risque :
Et règle sa conduite en conséquence2 seuils : risque raisonnable, risque imbécile3 zones de comportement : euphorie, prudence, panique
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Bulle et courbe de risque
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Bulle et volume d’échange
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Perspectives
Vers une rationalité évolutionnaireÉtude de l’écologie de stratégies obtenue
ACE = un champ d’application vaste fertile et amusant pour l’IA et plus particulièrement la vie artificielle.