Physique statistique et fluctuations macroéconomiques anormales

Statistical physics and anomalous macroeconomic fluctuations

• Auteur / Autrice : José Moran
• Direction : Jean-Pierre Nadal, Jean-Philippe Bouchaud
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques et applications aux sciences de l'homme
• Date : Soutenance le 13/10/2020
• Etablissement(s) : Paris, EHESS
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'École des hautes études en sciences sociales
• Jury : Président / Présidente : Isabelle Méjean
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Isabelle Méjean, J. Doyne Farmer, Reimer Kühn, Antoine Mandel, Marco Tarzia

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cycles économiques

Physique statistique

Crises économiques

Entreprises -- Croissance

Systèmes complexes

Mots clés libres

Lois de puissance

Économies en réseau

Crises

Systèmes complexes

Phénomènes collectifs

Modèles d'agents

Taux de croissance d'entreprises

Power laws

Network economies

Crises

Complex systems

Collective phenomena

Agent-Based models

Firm growth rates

Résumé

Comment des perturbations à l'échelle de l'individu peuvent-elle devenir des grandes fluctuations à l'échelle de l'économie? Cette question, malgré son étude depuis des décennies, est encore ouverte. Dans cet ouvrage, j'étudie cette énigme à l'aide de méthodes issues de la physique statistique. En partant d'une analyse approfondie des distributions en loi de puissance, je montre qu'une compréhension claire de leur origine et de leurs propriétés permet de mieux appréhender leurs conséquences socioéconomiques. Je propose ensuite un modèle d'économie en réseau, où les entreprises dépendent les unes des autres pour produire, de sorte que la nature même de leurs interactions peut les rendre susceptibles d'amplifier des fluctuations. Ensuite, je soumets au lecteur une étude empirique des propriétés statistiques des taux de croissance et fournis un cadre permettant d'étudier leur dynamique. Dans la partie finale je m'intéresse à des modèles qui exhibent des phénomènes collectifs non-triviaux parce qu'ils considèrent des effets d'imitation ou de mémoire dans les décisions prises par les individus, montrant bien la nécessité de tenir compte de la possible complexité des différentes parties constitutives des modèles économiques.

How do microscopic perturbations at the level of an individual grow to become macroscopic fluctuations of the whole economy? Despite decades of effort, this puzzle remains open. In this work, I tackle this problem using methods and techniques from statistical physics. Beginning with a thorough analysis of power law distributions, I argue that understanding their origin and properties helps in elucidating their socio-economic consequences. I then explore a model of an economy where firms interact through a {\em production network} in a way that causes them to be intrinsically prone to amplify fluctuations. Later on, I conduct an empirical survey of the statistical properties of firm growth rates and provide a framework to study their dynamics. I finally move onto models where non-trivial collective phenomena arise from imitation and memory effects at the level of the individual, highlighting the need of accounting for complexity in economic modelling.