Il y a deux ans, pour mon billet spécial Saint Valentin, j'avais parlé des sites de rencontres. En fait, les sites de rencontres permettent d'aborder des vraies sujets intéressants, comme des problèmes de théorie des jeux... Par exemple, on peut se demander s'il est optimal de trafiquer sa photo, afin d'augmenter la probabilité d'avoir un rendez-vous (et faire un jeu séquentiel)
Car la photo est importante... enfin, c'est ce qu'on peut lire sur certains sites. On peut ainsi apprendre que les femmes regardent moins longtemps les photos (même si la photo du profil demeure le centre de l'attention): les
femmes ne s'y attardent en moyenne que 3 secondes (ci-dessous à gauche), contre 5 pour
les hommes (ci-dessous à droite). Je pensais étudier un problème de théorie des jeux, mais http://ricochet.com/ notait que "statistically, the most popular women on the site aren't the ones with the highest attractiveness ratings. They're the ones with the most disparate". La conclusion était alors sans appel "if you're a little chubby, play it up. If you have a big nose, play it
up. If you have a weird snaggletooth, play it up: statistically, the
guys who don't like it can only help you, and the ones who do like it will be all the more excited". Moralité il est optimal de ne pas changer sa photo... Sinon pour aller plus loin sur les "choix optimaux" de partenaires proposés par les sites , Alfred a mis en ligne deux séries de notes de cours sur les problèmes d'optimal matching, avec les notes de Columbia, et celles de l'ENSAE. Donc de billet révolutionnaire cette année, pas mal de lecture avec les notes d'Alfred, et on fera mieux l'an prochain...
In France, researchers in economics are evaluated based on their
publications in economics journals. In 2008, there was a list (that can
be found here) where journals appear in some categories, namely
macroeconomics (macro), Journal of Economic Growth, Journal of International Economics, Journal of Monetary Economics, Journal of Money, Credit and Banking
human resources (HR), Industrial and Labor Relations Review, Journal of Human Resources, Personnel Psychology
law (law), International Review of Law and Economics, Journal of Law and Economics, Journal of Law, Economics, and Organization, Journal of Legal Studies
production and operation management (operation), International Journal of Production Economics, Journal of Operations Management, Production and Operations Management
marketing (marketing), Journal of Consumer Research, Journal of Marketing, Journal of Marketing Research, Marketing Science
industrial organization (industrial),
International Journal of Industrial Organization, Journal of Economics
and Management Strategy, Journal of Industrial Economics,RAND Journal of Economics
public economics (public), Journal of Public Economics, Public Choice, Social Choice and Welfare
operations research (OR), European Journal of Operational Research, Mathematical Programming, Mathematics of Operations Research, Operations Research
health economics (health), American Journal of Public Health, Health Economics, Journal of Health Economics, Social Science and Medicine
information systems (IS), European Journal of Information Systems, Information Systems Research, Journal of MIS, MIS Quarterly
development and transition economics (developement), Economic
Development and Cultural Change, Economics of Transition, Journal of
Comparative Economics, Journal of Development Economics, World Bank
Economic Review,World Development
urban, spatial and regional economics (urban), Economic Geography, Journal of Economic Geography, Journal of Urban Economics
strategy and management (strategy), Academy of Management Journal, Academy of Management Review, Organization Science, Strategic Management Journal
economic theory, econometrics, games and decision (theory), Econometric Theory, Economic Theory, Games and Economic Behavior, Journal of Econometrics, Journal of Economic Theory, Journal of Mathematical Economics
labor economics (labor), Demography, Journal of Human Resources, Journal of Labor Economics
innovation and entrepreneurship (innovation), Entrepreneurship: Theory and Practice, Journal of Business Venturing, Journal of Product Innovation Management
history of economic thought (hist), Economic
History Review, Economics and Philosphy, European Journal of the
History of Economic Thought, History of Political Economy,Journal of Economic History
finance and insurance (finance), Journal of Finance, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Journal of Financial Economics, Review of Financial Studies
agriculture, environmental and energy (agr), American Journal of Agricultural Economics, Ecological Economics, Journal of Environmental and Economic Management
accouting and auditing (acc), Accounting
Review, Accounting, Organization and Society, Journal of Accounting and
Economics, Journal of Accounting Research, Review of Accounting Studies
I just focus here on (so called) top journals in each category. It is possible to
look (as done here) at projections of journals on the two first
principal components, built on words that appear in titles of the
articles. I use here the same methodology as the one I used earlier (e.g. I skip common words like and or with). I
tried to use keywords, but in my dataset, some (actually, a lot of them) journals do not give
that information... so I did not use it.
Here, we obtain the following
(categories are plotted here as supplementary observations). Here is a zoom,
So, on the upper right, we have marketing and industrial economics journals, while health is below. If we look at words projected on those two axis,
In the lower part, we find health, social or development. In the upper part is dynamics, systems or problem. So far, so good... But recall that there is also a so called general category in the list,
general (general), Administrative Science Quarterly, American Economic Review, Econometrica, Journal of Economic Literature,
Journal of Political Economy, Management Science, Quarterly Journal of
Economics, Review of Economic Studies, Economic Journal, European
Economic Review, International Economic Review, Journal of Economic Perspectives
So, I was wondering where those journals appear in the principal
component analysis. We might expect them to be at the origin (since we
rescale our counts, in order to focus on frequency of words in titles,
not length of titles, or number of articles per year). But actually when we look at words per category, with general as a supplementary variable, we observe the following
(the axis obtained on categories as observations are rather closed to the one we had on journals
as observations, but it looks like - here - the second axis has been
inverted). Words are closed also from the one we got before,
So it looks like general journals deal with time and dynamics, as well as problems... But obviously, those general journals do not care about health or human resources. Now, if we run an automatic hierarchical classification, general is quite far away from the other journals,
Some cluster are quite intuitive (macro economics and finance, or theory and operation research), and general belongs to none of them.
So in some sense, general
journals cannot be connected to any categories. Except perhaps if we
look closer: some journals belong to some categories, like Management Science and Journal of Economic Perspective.
So finally, it looks like two journals should be removed from that list, and then, general journals would be in the middle, i.e. they would be truly transversal, or generalist.
Hier, @Louisa_A me demandait de commenter l'information comme quoi "70% des salariés français touchaient moins de 1 500 € par mois". Tout
d'abord, rappelons que selon l'INSEE, en 2008, le salaire médian net en
France est de l'ordre de 1655 € par mois pour un temps plein (cf ici par exemple). Comme c'est la médiane (je renvoie ici
pour une bonne blague du nouvel obs sur la médiane, comme quoi il ne
faut pas toujours croire ce qu'on lit), c'est que 50% des français
touchent ce salaire, ou plutôt toucheraient ce salaire s'il
travaillaient à temps plein.... Le hic est que généralement l'insee
normalise les données, et ne parle que de taux plein...
Mais heureusement l'insee met aussi a disposition des bases, en particulier la base dads2007, ici, avec un fichier de 25Mo (zippé) là,
contenant près de 2 millions d'observations, dont le temps travaillé en
2007 et le salaire (ou plutôt une tranche de salaire). Le code est
plutôt simple (même si j'ai travaillé sur la première moitié de la
base, suite à des soucis d'importation sur mon petit portable),
Bref,
on peut récupérer des salaires médians, par temps plein (afin de voir
si nos données sont représentatives), en notant qu'un temps plein c'est
1820 heures dans l'année (cf ici)
Comme
nous ne sommes pas trop loin des 1655 indiqués, j'aurais tendance à
faire confiance à nos chiffres (en se plaçant proches de la borne
supérieure d'ailleurs). Mais si on travaille sur le revenu, et pas le revenu pour un temps plein, les chiffres sont un peu différents,
C'est
à dire qu'à la louche, je pense que 55% des français touchent moins de
1500 € par mois. A condition que les chiffres soient en net. Si la
citation parlait du brut, ça correspond en gros à du 1200 € par mois,
et on a alors les proportions suivantes,
D'ailleurs un petite
remarque sur ces histoires de revenu et de temps de travail. Si le
temps travaillé par mois et le salaire horaire étaient des variables
indépendantes, j'aurais pu faire des calculs rapides à partir de la
distribution du temps de travail. Malheureusement, ces deux données ne
sont pas indépendantes. Pour s'en convaincre, calculons le produit des
espérances (salaire moyen horaire par temps moyen travaillé par mois)
et l'espérance du produit (revenu moyen)
qui ne sont manifestement pas égaux. On a même un dépendance positive entre le salaire horaire et le temps de travail mensuel. On
retrouve ici le fait que les personnes qui effectuent les travaux avec
les salaires horaires les plus bas sont aussi celles qui travaillent le
moins. D'un point de vue technique, pour étudier les inégalités temps
de travail/revenu horaire, c'est un peu compliqué à cause du produit.
C'est pour ça qu'avec Stéphane Mussard on avait introduit la
décomposition des mesures d'inégalités pour des inégalités multiplicatives, ici. Mais
on sort du cadre du papier, et ma réponse serait que non, je doute que
la personne soit de bonne foi (la seule source que j'ai trouvé sur
internet donnant ces chiffres était ici).
Histoire de changer un peu, un rapide billet d'économie... bien que
l'économie monétaire ne soit pas mon domaine de prédilection, loin de
là. Mes compétences en la matière (comme sur beaucoup de notions en
économie) se limitent à la lecture (mais aussi une intense relecture) d'Obélix et Compagnie...
je dois avouer que je suis surpris par les commentaires de certains
journalistes économiques, qui nous expliquent que "l'or a atteint des
niveaux historiques" (ici, même si ça date un peu) ou que "le prix de l'or bat de nouveaux
records" (ce matin cette fois, là). On peut aussi lire ici ou là. On peut s'en convaincre en jetant un œil aux graphiques ici, là, ou là encore. Sans vouloir être méchant, si je
transpose ca a une discussion que je pourrais avoir avec mes enfants, ça
donnerait: "On a mis 150 euros sur un compte A le jour de votre
naissance... c'est incroyable, mais tous les 15 jours, on bat des
records: vous êtes de plus en plus riche !"
En fait, effectivement, le prix de l'or atteint des records... mais
qu'est-ce que je peux faire de ce "prix historique" quand on sait qu'à
coté, tout augmente (comme dirait ma grand mère)... On pourrait normaliser par rapport a autre chose,
par exemple un indice boursier (car on parle d'investissement), ou comme
le font plutôt les économistes, avec quelque chose en rapport avec la
masse monétaire. Non ? Faisons les calculs: les séries du prix de l'or se trouvent ici
par exemple (avec des séries journalières pour les années les plus
récentes), et pour les données permettant d'actualiser, on pourra aller
ici. Pour faire simple, je me suis contenté des données mensuelles en ligne ici, et pour la masse monétaire, M3 serait pas mal (je renvoie ici pour les détails), mais la Réserve Fédérale américaine ne le publie plus depuis 2006. J'aurais bien aimé aller ici, mais c'est payant. Finalement je suis allé là,
en extrapolant M3 sur les années récentes (de 2006 à 2010) en utilisant
le taux de croissance observé sur M2. Les données ne sont pas corrigées
des variations saisonnières.
> OR = read.table("http://perso.univ-rennes1.fr/
arthur.charpentier/prix-or-mensuel.csv",+ sep=";",header=TRUE)> tOR=as.vector(t(OR[,2:13]))> VOR=tOR[1:511]
car
j'avais mis des 0 pour les mois non observés de 2010 (on les supprime
tout simplement). Sinon on retrouve la courbe qui indique
qu'effectivement, on a atteint des records...
Bon, j'ai fait une approximation rapide, mais c'est vraiment histoire de voir ce qui se passe si on normalise le prix de l'or. Ceux qui veulent aller plus loin peuvent améliorer le code. Et en corrigeant pour travailler à quantité d'argent équivalent, on obtient des choses un peu différentes (j'aime les euphémismes)
On
a certes une hausse relativement importante depuis un peu moins de 10
ans du prix de l'or, mais le niveau n'est en rien comparable avec la crise qui s'est observé en 1980 (évoqué ici, là, ou là
encore). Fort heureusement, on ne nous tient pas le même discours sur
le PIB, nous expliquant qu'il ne cesse de battre, mois après mois, de
nouveaux records ! On notera que ce graphique se rapproche d'autres, en ligne, ici ou là... Pour
ceux qui ne sont pas convaincu que l'or puisse être relié à une
grandeur monétaire, on peut voir l'or comme une alternative à un
placement en bourse, et comparer à un indice boursier (par exemple le
SP500 pour rester aux États Unis),
Bref,
quelle que soit la quantité retenue pour normaliser, on se rend compte
que les niveaux atteints ces derniers mois sont très loin de ceux
observés en 1980, voire dans les années 80. Pas de quoi en faire la une de la presse....
Il existe une mythologie aujourd'hui bien ancrée, consistant à penser qu'il faut être
propriétaire de son logement. C'est d'ailleurs le message que l'État
(c'est à dire nous tous) véhicule sur différentes affiches, comme celle
à droite. Tout le monde a déjà entendu l'adage prétendant que "payer un loyer, c'est jeter de l'argent par les fenêtres"....mais personnellement, j'ai l'impression que rembourser un crédit, c'est aussi '"jeter de l'argent par les fenêtres".
Dans le premier cas, c'est le propriétaire qui est derrière la fenêtre,
alors que dans le second cas c'est une banque (mais aussi un notaire,
et l'état qui récupère beaucoup d'impôt). Visiblement, l'État semble
avoir pris le parti qu'enrichir les propriétaires, c'est mal, alors
qu'enrichir son banquier c'est bien... Peut être est-ce mieux dans l'intérêt collectif
(car c'est le but ultime de l'État me semble-t-il) d'être tous
propriétaires ? Mais qu'en est-il de l'intérêt individuel ? Ai-je
vraiment intérêt à préférer être propriétaire plutôt que locataire ? On
peut essayer de faire un petit modèle simple, voire simpliste...
Considérons quelqu'un possédant un apport personnel de 100 000 € (je
mets des sommes rondes pour simplifier le modèle), et souhaitant loger
dans une maison qui vaut 300 000 €. Il a deux possibilités,
devenir propriétaire du bien
être locataire du bien (on suppose que le choix est possible pour le même bien)
Dans
le
premier cas, on va supposer que qu'il est possible d'avoir un crédit
sur 20 ans pour un taux de 5,5%. On va supposer qu'il y a 10% de frais
d'acquisition, entre l'agent immobilier et le notaire. On oubliera les
charges annuelles en tant que propriétaire, et les éventuels crédit
d'impôt sur les intérêts. Dans le second cas, il paye un loyer de 1
000 € par mois, éventuellement revalorisé (+2% par an par exemple),
mais il a la possibilité d'épargner (en plus de capitaliser ce qui
constituait l'apport initial s'il achetait). En fait, dans les deux
cas, il épargne. On peut partir du fait qu'il a 2 000 € à allouer au
logement (ce montant peut également être revalorisé). Dans le second
cas, il peut épargner 1 000 € par mois, et dans le premier, la
différence entre les mensualités qu'il doit à la banque et les 2 000 €.
On suppose que les taux de placement sont à 4,5%. Au bout de 15 ans, la maison vaut 500 000 €. Notons que la revalorisation à 2% est plus faible que la croissance de
la valeur du bien (passer de 300 à 500 en 20 ans correspond à une
valorisation annuelle de 2,5%). Le propriétaire a-t-il vraiment fait une bonne affaire ? > capital=100000 > revenu =2000 > loyer =1000 > i1 =.055 > i2 =.045 > i3 =.02 > T =20 > maison1=300000 > maison2=500000 > mensualite=(maison1*1.1-capital)/sum((1+i1)^(-(1:(T*12))/12)) > mensualite [1] 1564.789 > (1+i3)^T [1] 1.485947 > locataire = capital*(1+i2)^T+sum((1+i3)^((1:(T*12))/12)*(revenu-loyer)*(1+i2)^((1:(T*12))/12)) > proprietaire = maison2+sum((revenu-mensualite)*(1+i3)^((1:(T*12))/12)*(1+i1)^((1:(T*12))/12)) > locataire [1] 728274.5 > proprietaire [1] 738245.5 > (proprietaire-locataire)/proprietaire [1] 0.01350635 Autrement
dit
pour être propriétaire, les mensualités sont de 1 564 € par mois
(constantes), alors que le locataire aurait eu un loyer de 1 000 €
initialement, revalorisé de 2% par an, soit 1 485 € par mois sur la
fin. Bref, au final, le locataire, qui a mis 1 000 € par mois
(revalorisés là aussi à 2%) se retrouve à la tête de 728 milliers €
alors que le propriétaire a vu son bien se valoriser (et atteindre 500
milliers €), mais il a également pu épargner un peu. Bref, il se
retrouve à la tête d'un patrimoine de 738 milliers €. Ce qui est
comparable.... Moralité, on jette autant d'argent par les fenêtres dans
les deux cas, mais du point de vue de la personne qui loge dans
l'appartement, ça se vaut... Mais au delà des montants, on peut surtout étudier l'impact des différents paramètres.... Le graphique ci-dessous montre l'impact du capital initial: s'il est trop faible, être locataire est beaucoup plus intéressant,
(les
ordonnées positives signifie que la richesse en tant que propriétaire
excède celle que l'on aurait en tant que locataire). Autrement dit,
avec un faible capital initial, il sera coûteux de devenir propriétaire.
Ici, il faut disposer d'au moins 1/3 du prix de la maison en apport.
Mais grosso modo, plus on est riche, plus on peut avoir intérêt à
devenir propriétaire. On peut aussi regarder l'impact du taux d'emprunt,
(où l'on retrouve que si le taux d'emprunt est trop élevé, je n'ai aucun intérêt à emprunter) ou encore du revenu que l'on souhaite allouer au logement,
Pour comparer l'impact de la durée,
on va supposer que la valorisation du loyer et du salaire reste à 2%,
mais que la valorisation du bien immobilier est de 2,5% par an.
Certes,
le locataire épargne moins sur une durée courte, mais le locataire a de
telles mensualités à payer qu'il vaut mieux épargner. Bon, bien sûr la
difficulté est de supposer qu'on peut faire varier ces paramètres
indépendamment les uns des autres, mais j'ai l'impression que cela
permet de mieux comprendre qui peut être intéressé pour devenir propriétaire.... en l'occurrence ceux qui ont le temps, et ceux qui ont de l'argent.... Bref,
je laisse ceux qui le souhaite améliorer le modèle car il est ici très
(trop ?) simpliste... même s'il laisse à penser que le choix d'acheter
ou de louer n'est pas aussi simple qu'il y paraît, loin de là.....
Pour répondre à une question sur mon précédant billet (ici),
je vais revenir sur un paradoxe assez classique, le paradoxe de Saint
Petersbourg. Mais avant de parler du paradoxe, et de ses implications
en théorie de la décision dans l'incertain, je voulais présenter le
jeu, et en profiter pour jouer à faire des dessins puisque j'ai cru
remarquer que j'avais des amateurs d'explications géométriques. Le jeu est simple, c'est un jeu de pile ou face répété, le jeu s'arrêtant à la sortie du premier "face" (et on le verra par la suite, l'idée est de doubler ses gains chaque fois que "pile" sort). Aussi, le temps d'arrêt du jeu est dont la loi est simplement
... etc. On
retrouve ainsi une loi géométrique de paramètre 1/2. L'espérance du
nombre de lancers que l'on ferra avant que le jeu ne s'arrête est fini
(alors qu'on le verra le gain espéré est infini), et vaut l'inverse de
cette probabilité, i.e. 2. Pour ceux qui ont oublié la formule (que
l'on obtient de manière assez calculatoire, en faisant une dérivation
dans une série), on peut refaire le calcul,
Personnellement, je ne sais pas calculer cette somme (infinie), mais comme dans mon précédant billet (ici), il existe une somme que l'on peut calculer simplement en faisant un petit dessin,
J'ai 1 carré (mauve) de surface 1, 2 (bleus ) de surface 1/2, puis 3 (verts) de surface 1/4, puis 4 (jaunes) de surface 1/8, puis 5 (rouges) de surface 1/16, 6 (oranges) de surface 1/32, etc. Autrement dit
Or
l'espérance que l'on cherche à calculer, c'est cette somme, à un
facteur 2 près.... Aussi, en moyenne, on peut espérer faire 2 lancers
(la moitié de la surface) ! Ce qui correspond précisément à l'espérance
d'une loi géométrique de paramètre 1/2. Décidément, on peut faire plein
de choses avec des petits dessins..
Dans un billet qui a presque un an (ici), j'étais revenu sur l'idée reçue comme quoi "tous les ans, on gagne un trimestre d’espérance de vie"
. J'avais du alors expliquer que c'était effectivement le cas, en tous
les cas pour l'espérance de vie à la naissance. C'est ce que raconte le
graphique ci-dessous, avec une projection par la méthode de Lee &
Carter, pour les femmes uniquement
> library(demography) > france.LC1 <- lca(fr.mort,adjust="e0",series="female",years=c(1900,2040)) > france.fcast <- forecast(france.LC1) > L2 <- lifetable(france.fcast) > ex2=L2$ex > L1=lifetable(fr.mort,series="female") > ex1=L1$ex > age=0 > exF=c(ex1[age+1,],ex2[age+1,]) > plot(1816:2056,ex,col="blue") On peut alors faire une régression pour quantifier un peu mieux ce qui s'est passé au cours des 50 dernières années. > I=(1950:2000)-1815 > y=exF[I] > x=1950:2000 > lm(y~x) Coefficients: (Intercept) x -438.7249 0.2611 Avec
un pente de 0.26, effectivement, pour une année de plus (entre 1980 et
1981 par exemple), l'espérance de vie à la naissance gagne 0,26 année,
soit un trimestre. Pour les hommes, on a > I=(1950:2000)-1815 > y=exH[I] > x=1950:2000 > abline(lm(y~x),col="red") > points(x,y,pch=19,col="red") > points(x,y,pch=19,col="red") > lm(y~x) Coefficients: (Intercept) x -357.9901 0.2164 que l'on pourrait trouver très proche.
J'ai été un peu
surpris de voir cet argument du trimestre gagné avancé lors du débat
sur les retraites. Pour commencer, j'ai été surpris de voir Xavier
Bertrand prétendre que "Quand vous preniez votre retraite à 60 ans en 1982, vous aviez dix
ans d’espérance de vie, aujourd’hui vous avez vingt ans d’espérance de
vie. Cette formidable bonne nouvelle, il faut la financer". Vérifions puisqu'on a les codes, il suffit de refaire tourner le programme avec > age=60 Le graphique est alors
pour les femmes, et pour les hommes, on a
Côté chiffres, pour les femmes, > exF["1982"] 1982 22.69534 et pour les hommes, > exH["1982"] 1982 17.65394 Bref, j'ai du mal à trouver d'où sortent ces dix ans. Quant à aujourd'hui, pour les femmes, > exF["2010"] 2010 26.44607 et pour les hommes, > exH["2010"] 2010 21.11194 autrement dit on a dépassé les 20 ans. Si on calcule la pente de la régression, on obtient pour les femmes, > lm(y~x) Coefficients: (Intercept) x -281.0926 0.1533 et pour les hommes, > lm(y~x) Coefficients: (Intercept) x -192.7518 0.1063 Autrement
dit le gain qui est de l'ordre du trimestre par an à la naissance est
plutôt de l'ordre de 2 mois pour les femmes et de 5 semaines pour les
hommes. En gros, le gain est divisé par deux entre la naissance et 60
ans. Le graphique ci-dessous montre le gain annuel d'espérance de vie
en fonction de l'âge (je suis passé en jours en ordonnées), avec les
femmes (en rouge) et les hommes (en bleu)
Bref,
si le gain a été très important à la naissance (la surmortalité
infantile ayant fortement chuté depuis les années 50), il n'est pas
aussi important par la suite, et chute même passé 55 ans ! Autrement
dit un bébé vivra - en moyenne - plus longtemps qu'un bébé né en 1950.
Mais une personne de 70 ans vivra à peine plus longtemps - en moyenne -
qu'une personne de 70 ans en 1950. Bref, parler de ce gain d'un
trimestre par an dans un débat sur les retraites (comme cela est fait ici par une députée de Meurthe-et-Moselle) n'a pas de sens.
Tous les bloggers d'économie se sentent
régulièrement obligés de parler de ce film
culte... et je n'y couperais par aujourd'hui. Ce
week end, en sortant de l'exposition sur les mammouths à Rennes
avec mon fils, on est passé à la fête de la
science, voir si on pouvait faire quelques casses têtes à
un stand tenu par des collègues de Beaulieu. Et là,
un petit problème de théorie des jeux m'a
été soumis, et je ne pouvais pas passer à
côté de l'occasion (surtout quand on connaît la
morale) d'en parler ici.
Tout le monde connaît la scène du "duel à trois" où le bon, la brute et le truand se font face... Pour
les besoin du jeu, on va faire quelques hypothèses (c'est le
principe de base d'un jeu: il faut une règle),
tout d'abord, on suppose que l'ordre dans lequel ils tirent a
été fixé (et qu'ils vont s'y tenir, sans tricher
(même Tuco): le bon, puis le truand, et enfin la brute,
ils peuvent tirer (et doivent tirer) tant qu'ils ont des balles,
et tant qu'ils sont en vie, le jeu s'arrêtant quand plus personne
n'a de balle, ou qu'il n'y a qu'un survivant1
on connaît les probabilités que chacun rate sa
cible: le bon (alias Blondin) est un peu nul (oui, il faut un peu
d'imagination) car il a 1 chance sur 3 d'atteindre sa cible; le truand
(Tuco) est un peu moins mauvais car il a 1 chance sur 2; enfin la brute
(Sentenza) est super fort car il ne rate jamais sa cible.
ah oui, et les personnages ne sont pas rancuniers... ce n'est pas
parce que quelqu'un nous tire dessus qu'on voudra se venger quand
ça sera notre tour (et si on a la chance d'être en vie)
..La question est simple "que doit faire Clint, alias Blondin ?". Raisonnons simplement en étudiant les scénarios,
s'il tire sur Tuco, il a 1 chance sur 3 de le tuer. S'il est
chanceux, il le tue. Alors on retrouve avec un duel entre la brute et
le bon. Et comme c'est à la brute de tirer et qu'il ne rate
jamais son coup... ce n'est pas franchement malin,
s'il tire sur la brute, supposons qu'il le tue. Alors c'est au
truand de tirer, et il a 1 chance sur 2 de gagner le dual, alors que le
bon a 1 chance sur 3... Bref, les probas ne sont pas franchement en sa faveur...
mais on a regarder ce qui se passait si, par malheur, Blondin tuait
quelqu'un... peut être devrait on se demander ce qu'il se passait
s'il rate son coup
dans ce cas, peu importe qui a été visé car
personne n'est rancunier. Dans ce cas, c'est à Tuco de tirer.S'il tire
sur Clint, et qu'il le tue, ça sera à la brute de tirer, et alors il
n'a aucune chance de s'en sortir vivant. Il est donc impératif que Tuco
tire sur Sentenza.
si Tuco rate son coup, alors la brute a tout intérêt à tuer d'abord le
truand. En effet, il risque plus de mourir s'il laisse le truand en vie
que la brute. Donc, le truand meurt car Sentenza est super fort....
Moralité, après un tour, c'est au bon de tirer, il ne peut que tirer sur la brute et espérer
réussir son coup. Sinon, c'en est fait de lui...
Bref, en ratant son premier tir, il augmente ses chances de gagner....
je laisse les personnes intéressées faire les maths, mais
ce petite exemple montre clairement que, dans la vie, il est parfois
optimal de ne rien faire ! 1
a priori on peut supposer aussi un jeu à la roulette russe, avec
une balle chacun, qui doit arriver à la même conclusion...
Ce week-end - merci à Serge qui m'a
raconté cette histoire - beaucoup de mes illusions de jeunesse se sont
envolées.... Mais gardons un peu de suspens pour que mes lecteurs lisent
le billet en entier....
Pierre, ciseaux ou feuille
Le jeu "pierre, ciseaux, feuille" semble être né en Chine (soit sous le joli nom 五雜俎, alias wuzazu, datant de la fin de période Ming, soit 手勢令 i.e.shoushiling) ou au Japon (soit sous la forme 一二三 , i.e. Hi-fu-mu, c'est à dire un, deux, trois, soit じゃんけんぽん ou plus simplement じゃんけん, alias janken , lui même basé sur deux anciens jeux, 数拳 - su ken - et 三すくみ拳 -saan sukumi ken). Pour rappel, la pierre (ぐう) bat les ciseaux (ちょき) qui bat à la feuille (ぱあ) qui à son tour bat la pierre. Bref, ce jeux vient d'orient ! Pour preuve, en avril 2005, Takashi
Hashiyama, alors président de Maspro Denkoh Corporation,
une entreprise d'électronique située à Nagoya, au Japon, n'arrivait pas
à savoir chez qui (entre Christie's et Sotheby's) il allait vendre sa
collection d'art (estimée à plus de 20 millions de dollars). N'arrivant
pas à choisir, le choix s'est fait par "pierre, ciseaux, feuille" (ici).
Le théorème min-max
Pour
comprendre ce jeu, il faut revenir un peu sur des résultats
classiques de théorie des jeux. La matrice de gain pour le joueur X est ici
GAINS
X joue « pierre »
X joue « feuille »
X joue « ciseaux »
Y joue « pierre »
0
1
-1
Y joue « feuille »
-1
0
1
Y joue « ciseaux »
1
-1
0
et de manière symétrique, on peut définir la matrice de gain pour le joueur Y. Notons que l'on suppose ici un "jeu à somme nulle" (i.e. ce que perd X, Y le gagne, et réciproquement). Cette seconde matrice de gains est alors l'opposé de celle-ci. La stratégie de base du jeu a été énoncée par Italo Calvino sous la forme suivante, "tu sais que ce que tu peux espérer de mieux est d'éviter le pire". Intuitivement, supposons que X souhaite jouer
"pierre" on peut penser que Y reconstitue les anticipations de X, et
donc joue "feuille", mais à son tour X doit modifier ses anticipations
et donc jouer "ciseaux", plutôt que "feuille", etc. Bref, rien ne se
stabilise et aucune stratégie pure ne s'impose. Mais s'il n'y a pas
de stratégie pure, tentons des stratégies mixtes, i.e. choisissons intelligemment une mesure de probabilités sur l'ensemble des stratégies
pures. En pratique, on jouera alors aléatoirement, en pondérant chaque
tirage suivant la mesure de probas choisie. Une stratégie mixte (pour
X) est alors caractérisée par un vecteur du simplexe,
La stratégie mixte
consiste à décider au hasard quel coup on jouera avec équiprobabilité. Formellement,
notons que le tirage équiprobable - par les deux joueurs - est un
équilibre de Nash. En effet, si A désigne la matrice de gain pour X (on
est sur des jeux à somme nulle), John von Neumann a montré ce que l'on
appelle aujourd'hui le théorème du minimax
(en fait, Emile Borel avait également obtenu ce résultat) en 1926, sous
la forme suivante: il y a un équilibre de Nash associé à A si et
seulement si
L'intuition est assez évidente (mais la preuve de ce théorème du point fixe est un peu technique): est un équilibre de Nash si aucun des jours n'a intérêt de dévier dans sa stratégie, i.e.
et
On recherche alors un point selle dans la matrice des gains. Dans le cas de notre jeu de"pierre, ciseaux, feuille", notons que si
alors , et on note que ainsi que . Aussi, pour toute stratégie mixte,
et de même
Bref, cette stratégie est une équilibre de Nash.
Pierre, ciseaux, feuille, ou comment trouver une stratégie
Bref, comme on vient de le noter, la meilleure stratégie à adopter quand on jour à "pierre, caillou, feuille" c'est de ne pas avoir de stratégie... ce qui revient à dire que l'issue du jeu est purement aléatoire. Pour Kenneth Binmore (ici) la méthode du minimax consiste à dire que face à un "bon" joueur, il n'y a rien de mieux à faire de que choisir la stratégie mixte du théorème de von Neumann. Bon, si on réfléchit deux minutes, on sait qu'on ne joue pas une fois
à ce jeux, mais que l'on répète le jeux quelques fois (avant de se
lasser). C'est ce qu'a décrit Julia Robinson en 1950. L'idée était
d'avoir une approche que l'on peut qualifier de bayésienne, consistant
à utiliser pour la stratégie de l'adversaire les probabilités observées.
Un champion du monde de "pierre, ciseaux, feuille" ?
Maintenant que j'ai fini avec les rappels de théorie, revenons à la discussion de samedi soir.... J'ai appris qu'il existait un champion du monde de "pierre, ciseaux, feuille"
! Serge prétendait - samedi soir - qu'un joueur avait été vainqueur
deux années de suite (ce qui m'a vraiment fait douté sur le côté
aléatoire du jeu... malheureusement pour mon histoire, ce n'est qu'une
légende, car les champions du monde entre 2002 et 2008 ont été Peter
Lovering, Rob Krueger, Lee Rammage, Andrew Bergel, Bob Cooper, Andrea
Farina et Monica Martinez). Comment peut-il y avoir un champion du monde à un jeu qui repose exclusivement sur
du hasard ? C'est comme si on inventait un champion du monde de lancer
de pièces (ou de dés), qui serait récompensé pour sa régularité1 ! En
creusant un peu, j'ai aussi découvert qu'il existait un livre qui
apprend à gagner au jeu (je ne l'ai encore lu, mais promis, si la BU le
commande, je le dévorerais et ferais un compte rendu détaillé ici même).
Lors
du dîner de gala des JEEA jeudi soir, Mohamed m'a posé une question
intéressante, et je lui ai promis un billet (ou plutôt deux car son
problème est compliqué, et je ne connais la solution qu'à une version
simple). Le problème est le suivant: un
gros assureur à trois lettres souhaite encourager les agents
commerciaux par une prime. On leur donne un joker, et durant une
période d'un mois, ils concluent des affaires nouvelles. Ils ont la
possibilité de toucher une fois (et un seule) une prime (en utilisant leur joker) qui sera proportionnelle au montant de l'affaire signée. Quelle est la stratégie optimale pour utiliser leur joker ?. Une question plus courte pour résumer cette optimalité: le deuxième jour, un gros contrat (aux yeux du vendeur) est signé: faut-il utiliser son joker ou vaut-il mieux attendre un peu ?
Bon, le vrai problème est qu'ils ont 5 jokers, et qu'ils peuvent les
utiliser en une seule fois, ou en plusieurs.... Avant de réfléchir à
cette histoire de 5 jokers, regardons un peu avec un....
Formalisation du problème...
Faisons
quelques hypothèses forcément simplificatrices... On suppose que chaque
jour, un contrat est signé, et que les montant des contrats sont
indépendants et identiquement distribués (on ne fait pas de plus gros
deal en début de mois). Soit le montant de la prime associée à la kième affaire (si on utilisait le joker). Il faut alors arbitrer, chaque jour k, entre
toucher
ne pas toucher la prime, et espérer que l'on touchera davantage plus tard.
Notons la valeur du joker à la date k. Alors
Aussi
soit
On sait aussi que
(le dernier jour, si on a le joker, on l'utilise). Autrement dit, on
devrait y arriver par induction backward... Et la résolution dépend de
la loi des montants des affaires.
si F est uniforme sur [0,100]
Dans ce cas, l'équation se simplifie. Si ,
et
soit
On peut visualiser cette fonction sur le graphique suivant, en fonction du temps
Autrement dit, on se fixe une stratégie a priori, et on s'y tient ! Sur la simulation suivant, on utilise son joker dès le 4ème jour,
Bon, je suis nul en calculs, mais en faisant du monte carlo, on en déduit la loi de la date optimale d'exercice,
ainsi que le gain espéré (ce qui permettra à Mohamed de se couvrir).
Notons
que l'espérance de la date d'exercice est environ le 12ème jour, et le
montant moyen est de 95 (contre 50 en exerçant le dernier jour).
si on change de loi, une loi exponentielle ?
Je pense qu'on peut faire des calculs fermés.... mais je suis un peu paresseux.... on obtient la courbe suivante
La distribution de la date optimale donne
et pour le montant empoché
Dans ce cas, on exerce en moyenne au bout de 17 jours, pour un gain moyen de 174.
L'exercice d'options américaines
Damned,
mais tout ça correspond au problème de valorisation des options
américaines (ou plutôt Bermudéennes car le temps est discret). Les
options dites bermudéennes peuvent être exercée à un ensemble
prédéterminé de dates
L'idée de la valorisation est simple: à chaque date, le détenteur de l'option a en effet de choix,
exercer son option et en retirer un payoff
conserver son option, de telle sorte que son option vaut en
Si on note le facteur d'actualisation entre les dates et , on en déduit que la valeur en de l'option peut s'écrire
où est la filtration naturelle, et est une probabilité risque neutre, sous laquelle la valeur actualisée de l'actif est une martingale, i.e.
Je renvoie à mes notes de cours de méthodes numériques en finance (ici) mais en utilisant les arbres binomiaux, on peut valoriser un put américain, par exemple,
(disait
Edgar Faure). Allez, je n'avais jamais osé, mais l'occasion est
tellement belle que je vais faire un (court) billet de macro-économie.En fait, je suis assez " surpris" par cet emprunt national qui a été annoncé (ici ou là).
Il y a quelques mois, on nous expliquait (démonstrations à l'appui) que
l'endettement c'était sale et que l'état était au bord de la faillite,
etc. Voilà maintenant que les mêmes personnes nous sollicitent pour
aider l'état à s'endetter davantage ! Ce qui me surprendra toujours,
c'est cette facilité de passer d'une conclusion à son contraire sans
même s'en rendre compte (je suis un peu médisant car en occurrence, ce
sont des hommes politiques, et pas des économistes), ou alors ça s'appelle de la mauvaise foi. Pourtant en
Bretagne, on a parfois l'habitude de voir les girouettes tourner
plusieurs fois dans la même journée !
Il y a quelques années, le Ministère de l'Économie, dans un soucis d'éducation avait édité
un court livre d'une trentaine de pages sur les mécanismes de base de
l'économie (ci-contre). Comme j'ignore les droits en matière de droit
d'auteur, je me suis permis de mettre un lien vers la version pdf
(c'est pour la bonne cause). Bref, vivement que l'on relance
l'éducation économique (et scientifique), et que l'on arrête les plans
de communication pour dire un truc et son contraire quelques semaines
plus tard ! PS: évidemment,
il existe de bien meilleurs ouvrages de vulgarisation économique, mais
c'était juste pour rappeler qu'à une époque, l'éducation semblait être
une valeur importante.