Mécanismes critiques dans la modélisation macroéconomique par agents

Critical Mechanisms in Macroeconomic Agent-Based Modelling

• Auteur / Autrice : Max Knicker
• Direction : Michael Benzaquen, Jean-Philippe Bouchaud
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Physique
• Date : Inscription en doctorat le 03/10/2022
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LADHYX - Laboratoire d'hydrodynamique

Mots clés

Mots clés libres

Agent-based Modelling

Sloppiness

Réduction du modèle

Policy Making

Agent-based Modelling

Sloppiness

Model Reduction

Policy Making

Résumé

L'approche assez récente de la modélisation macroéconomique basée sur les agents n'a pas encore atteint tout son potentiel. potentiel. Par rapport aux modèles économiques classiques, les points forts des GAB résident dans l'hétéro l'hétérogénéité des agents, la rupture des attentes totalement rationnelles et la capacité d'analyser des scénarios économiques dus à l'impact des politiques. scénarios économiques dus à l'impact des politiques. Les approches de ces dernières années montrent des résultats prometteurs, mais les mécanismes critiques expliquant un phénomène particulier restent souvent opaques dans le modèle. La compréhension de ces mécanismes est pourtant essentielle à la conception de politiques ciblées. Dans ce projet de recherche, je vise à fournir un cadre pour extraire les mécanismes critiques des modèles macroéconomiques basés sur les agents en utilisant des techniques de physique statistique qui permettent une conception efficace des politiques, libérant ainsi le plein potentiel de la modélisation basée sur les agents.

The fairly recent approach of macroeconomic agent-based modeling has not yet reached its full potential. Compared to mainstream economic models, the strengths of ABMs lie in the heterogeneity of agents, the breaking of fully rational expectations, and the ability to analyze economic scenarios due to the impact of policies. The approaches in recent years show promising results, but the critical mechanisms explaining a particular phenomenon often remain opaque in the model. Understanding these mechanisms, however, is key to targeted policy design. In this research project, I aim to provide a framework to extract the critical mechanisms of macroeconomic agent-based models by using techniques from statistical physics that enable effective policy design, thus unlocking the full potential of agent-based modeling.