Modèles macroéconomiques à base d’agents multiples

Pascal Seppecher

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Abstract: Les modèles à base d'agents multiples (ABM, pour Agent-Based Models) sont des modèles informatiques macroscopiques peuplés d'un grand nombre de modèles individuels. Dans ces modèles, les relations entre grandeurs agrégées ne sont pas postulées : elles « émergent » du système complexe formé par les interactions des agents individuels qui les peuplent. Si cette approche de la modélisation est à présent considérée comme une technique pertinente dans des disciplines aussi différentes que la géographie, la logistique ou l'immunologie, ses méthodes restent encore un objet d'étonnement parmi les économistes, y compris hétérodoxes. C'est pourtant dans le champ de la macroéconomie, il y a plus de 50 ans, qu'ont été posées les bases de cette approche. Longtemps marginale, elle connait depuis quelques années des succès croissants, surtout depuis le développement d'ABM respectant la cohérence des stocks et des flux (SFC, pour Stock-Flow Consistency). Pour inattendue qu'elle puisse paraître, cette rencontre entre une approche centrée sur les individus et une méthodologie issue d'une macroéconomie post-keynésienne volontiers organiciste répond à des nécessités logiques et scientifiques. Pour autant, le chercheur qui souhaiterait s'y engager doit être conscient des exigences spécifiques à cette approche. En conclusion, nous défendons l'idée selon laquelle la combinaison de la cohérence des stocks et des flux et de la multiplicité des agents est une opération essentielle au renouveau de la modélisation macroéconomique.

Keywords: Macroeconomic Modeling; Agent-based approach; Stock flow consistent models; Post Keynesian economics; Modèles stock flux cohérents; Théorie postkeynésienne; Macroéconomie; Modèles multi-agents (search for similar items in EconPapers)
Date: 2018-09
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Citations:

Published in Eric Berr; Virginie Monvoisin; Jean-François Ponsot. L’économie post-keynésienne - Histoire, théories et politiques, Éditions du Seuil, 2018, 978.2.02.137788.0

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