Consumer Choice in Uncertain and Risky Environments PDF

Clément HENRAT Un concept et un exemple récurrent dans la littérature : la loterie Le cas de la loterie a été beaucoup étudié par les économistes car il s’agit d’un cas d’étude du comportement d’un agent dans un environnement risqué. Cette loterie est assimilée à un évènement aléatoire où le consom...

Clément HENRAT Un concept et un exemple récurrent dans la littérature : la loterie Le cas de la loterie a été beaucoup étudié par les économistes car il s’agit d’un cas d’étude du comportement d’un agent dans un environnement risqué. Cette loterie est assimilée à un évènement aléatoire où le consommateur rationnel cherche à maximiser son espérance de gain tout en étant capable de probabiliser les différentes situations. L’exemple de la loterie est un exemple utilisé des économistes car il schématise parfaitement le comportement de l’homo oeconomicus rationnel, conformément à ce qui est par ailleurs étudié dans la microéconomie du consommateur. La loterie dans la théorie économique est très utilisée par les microéconomistes d’après-guerre, en particulier par certains comme Arrow, Debreu ou Allais. AT AG BA Ex em pl ai re de Sa br in e 2. Espérance de gain et paradoxe de Saint-Pétersbourg Par définition, le gain d’une loterie est mesuré par son espérance. Autrement dit, de manière rationnelle, un agent devrait préférer jouer à la loterie qui offre la plus forte espérance de gain. Or, il apparait que les agents économiques ne choisissent pas toujours la loterie, donc la situation qui offre pourtant le meilleur espoir de gain, notamment parce qu’ils peuvent avoir des biais de comportement dans leur choix de loterie. Ce paradoxe de St-Pétersbourg avait été mis en évidence dès 1713 par Bernoulli, et a été ensuite repris par Allais. Ce paradoxe de St-Pétersbourg s’énonce de la manière suivante : alors que les agents économiques devraient miser leur argent sur des loteries qui leur apportent un gain supérieur à leur mise, il apparait que pour certains jeux, les agents économiques ne soient pas prêts à miser une somme importante, même si l’espérance de gain est beaucoup plus élevée. Bernoulli avait ainsi décrit une expérience où l’espérance de gain d’un jeu était infinie, or, contrairement au principe de rationalité, les joueurs n’acceptent pas de miser tout leur patrimoine, même si l’espérance de gain est égale à +∞. On constate ainsi avec le paradoxe de St-Pétersbourg que les agents ne sont pas toujours rationnels, y compris lorsqu’ils sont pourtant sûrs que leur gain sera plus élevé que leur mise. br in e TC H AT AG BA Ex em pl ai re de Sa br in e TC H 3. em pl ai re de Sa 4. La remise en cause du modèle d’espérance d’utilité : le paradoxe d’Allais Le paradoxe d’Allais explique que les agents ne soient pas toujours rationnels à cause de biais comportementaux, puisqu’Allais montre que les agents peuvent même choisir une loterie dont l’espérance de gain est plus faible. Il prend l’exemple suivant : une première loterie propose de gagner 10 000 euros avec une probabilité de 1 et une ème 2 loterie propose de gagner 15 000 euros avec une probabilité à 0,9 ou 0 euro avec une probabilité de 0,1. L’espérance de gain est plus élevée pr la 2ème loterie et pourtant, dans son expérience, Allais démontre que l’immense majorité des agents choisit la loterie 1. Il montre aussi que plus on prend des valeurs élevées, plus l’agent devient irrationnel par rapport aux critères d’espérance d’utilité. Ce paradoxe a été réactualisé grâce à l’économie comportementale avec des économistes comme Kahneman qui ont essayé de comprendre ce qui pouvait justifier l’existence de biais de comportements (cf travaux de Tirole sur motifs de motivation) Ex BA AG AT H TC H AT AG BA Ex em pl ai re de Sa br in e H TC Cette notion d’incertitude a été plus largement étudiée par un autre économiste, Walliser, qui distingue 3 degrés d’incertitude, avec pour objectif de nuancer l’opposition quelque peu binaire de Knight. En effet, pour Walliser, il existe les 3formes d’incertitude suivantes : ⇨L’incertitude probabilisable : il s’agit d’un cas où les agents économiques ne peuvent pas attribuer de probabilité objectives d’occurrence à un phénomène mais ils peuvent toutefois attribuer des probabilités subjectives (ex : un agent éco ne payant pas son stationnement et qui peut attribuer une proba subjective de contravention, grâce à son expériences passée) ⇨L’incertitude ensembliste : ici, l’agent peut énumérer objectivement toutes les possibilités qui s’offrent à lui mais il est incapable d’associer à chacune de ces situations une probabilité ⇨L’incertitude radicale : l’agent économique ne peut ni énumérer toutes les situations possibles, ni leur attribuer des probabilités. AT AG Choix du consommateur dans un environnement incertain et/ou risqué 1. Risque et incertitude : typologies de Knight (1921), Keynes (1921), et Walliser (2000) Knight (1921) a théorisé cette distinction entre le risque et l’incertitude, le risque caractérisant des situations/des états de natures probabilisables et l’incertitude caractérisant des situations non probabilisables. Le cas extrême d’incertitude avait déjà été étudié par Keynes (1921) avec cette notion d’incertitude radicale, qu’il reprend ensuite en 1936 dans la Théorie générale de l’emploi, de l’intérêt et de la monnaie.