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Semet Jet10

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Semet Jet10

  1. 1. Évolution artificielle et modélisation économique Y. Semet, S. Gelly, M. Schoenauer, M. Sebag CMAPX, INRIA, LRI
  2. 2. Itinéraire <ul><li>L’économie computationnelle à base d’agents </li></ul><ul><li>Quelques marchés artificiels : </li></ul><ul><ul><li>Algorithmes Génétiques </li></ul></ul><ul><ul><li>Réseaux de neurone, intelligence 0 et bases de règles </li></ul></ul><ul><li>Travaux en cours : </li></ul><ul><ul><li>Marchés de biens et prix d’équilibre </li></ul></ul><ul><ul><li>Marchés financiers : bulles spéculatives et paniques boursières </li></ul></ul>
  3. 3. Agent-Based Computational Economics (ACE) <ul><li>L’ « étude computationnelle des systèmes économiques modélisés comme des collectivités évolutionnaires d’agents en interaction » </li></ul><ul><li>Pensée décentralisée, rationalité limitée, raisonnement inductif, main invisible. </li></ul><ul><li>Problèmes étudiés : économie, finance, émergence de normes sociales ou de réseaux d’interconnections </li></ul>
  4. 4. Lettau, 1997 <ul><li>Un seul titre risqué </li></ul><ul><li>Pb. : combien d’actions acheter ? </li></ul><ul><li>Prix exogène </li></ul><ul><li>1 variable de décision </li></ul><ul><li>AG classique: chaînes de bits, crossover 1-point, mutation décroissante. </li></ul>
  5. 5. Lettau, 1997 - Résultats <ul><li>Converge vers valeur théorique optimale </li></ul><ul><li>Biais vers une attitude risquée </li></ul><ul><li>Comparaison avec données réelles d’investissement en fonds mutuels </li></ul><ul><li>Réactions asymétriques aux fluctuations du marché </li></ul><ul><li>Inexplicable par la théorie classique </li></ul>
  6. 6. Arifovic, 1996 <ul><li>Agents à 2 périodes: âge actif, retraite. </li></ul><ul><li>Décisions : consommation, épargne </li></ul><ul><li>2 pays et 2 devises pour 1 bien </li></ul><ul><li>Étude du taux d’échange: </li></ul><ul><li>Prix endogène </li></ul>
  7. 7. Arifovic, 1996 (suite) <ul><li>AG : 3 paramètres réels, « election operator » </li></ul><ul><li>Observations : la consommation converge, le taux d’échange oscille </li></ul><ul><li>Résultats similaires avec des sujets humains </li></ul>
  8. 8. Routledge, 1994 <ul><li>Modèle complexe </li></ul><ul><li>Pb. : acquisition coûteuse d’information </li></ul><ul><li>7 paramètres réels : </li></ul><ul><li>Étude des états d’équilibre </li></ul><ul><li>Convergence fortement dépendante des paramètres liés au bruit </li></ul>
  9. 9. The Santa Fe artificial stock market <ul><li>Système de classifieurs… </li></ul><ul><li>Raisonnement inductif et écologie de règles </li></ul><ul><li>Espérances récursives : genèse des phénomènes irrationnels </li></ul><ul><li>Découvre la frontière paramétrique entre comportement idéal et réaliste : profits possibles, haut volume d’échange, bulles, etc. </li></ul>
  10. 10. Gode & Sunder, 1993 <ul><li>Zero-Intelligence traders </li></ul><ul><li>Double enchère </li></ul><ul><li>Décisions aléatoires </li></ul><ul><li>1 seule contrainte de bon sens : ne pas vendre en dessous du coût, ne pas acheter plus que la valeur intrinsèque </li></ul><ul><li>Permet de situer la rationalité </li></ul><ul><li>Comparaison avec sujets humains </li></ul>
  11. 11. Beltratti & Margarita, 1993 <ul><li>Réseau de neurones artificiels </li></ul><ul><li>Trois catégories : idiots, naïfs et intelligents </li></ul><ul><li>Pb. : acquisition d’information coûteuse </li></ul><ul><li>Le coût de l’information conditionne le type d’équilibre atteint et sa constitution progressive </li></ul>
  12. 12. Travaux en cours <ul><li>Marchés de biens </li></ul><ul><li>Marchés d’actions </li></ul>
  13. 13. Marchés de biens <ul><li>Marché : </li></ul><ul><ul><li>2 communautés : acheteurs et vendeurs </li></ul></ul><ul><ul><li>1 mécanisme de fixation du prix : la double enchère itérée </li></ul></ul><ul><li>Agents : </li></ul><ul><ul><li>valeur intrinsèque (coût ou jouissance) </li></ul></ul><ul><ul><li>stratégie d’échange (G(mu,sigma)) </li></ul></ul><ul><ul><li>Mécanisme d’apprentissage </li></ul></ul>
  14. 14. Offre, demande et surplus
  15. 15. Interconnexion et apprentissage
  16. 16. Convergence
  17. 17. Biais acheteurs/vendeurs
  18. 18. Marchés interconnectés <ul><li>Influence de différents facteurs sur la stabilité : </li></ul><ul><ul><li>Interconnexion : facilite la convergence en améliorant l’information </li></ul></ul><ul><ul><li>Dissymétrie : marchés stables </li></ul></ul><ul><ul><li>Bruits blancs : marchés stables </li></ul></ul><ul><ul><li>Biais asymétriques : marchés sensibles au delà d’un seuil peu élevé </li></ul></ul>
  19. 19. Biais asymétriques
  20. 20. Biais symétriques
  21. 21. Sauvetage des cas critiques
  22. 22. Marchés d’actions <ul><li>Actions = titres financiers capitalisables </li></ul><ul><li>Agents mixtes </li></ul><ul><li>Objets d’étude : rationalités individuelles et collectives, spéculation et gestion du risque </li></ul><ul><li>Phénomènes modélisés : bulles spéculatives et krachs boursiers </li></ul>
  23. 23. Mécanisme du marché <ul><li>2 listes d’ordres : achats et ventes </li></ul><ul><li>Phase de pré-ouverture </li></ul><ul><li>Destruction stochastique d’actions </li></ul>
  24. 24. Bulles par intelligence 0 <ul><li>Reproduit les résultats de Duffy&Unver (2003) </li></ul><ul><li>Horizon fini, dividende décroissant linéairement </li></ul><ul><li>Probabilité d’acheter (pBuy) proportionnelle au dividende restant </li></ul><ul><li>Offre aléatoire </li></ul><ul><li>Seuil de panique </li></ul>
  25. 25. Bulle et courbe de risque
  26. 26. Bulle et volume d’échange
  27. 27. Bulles par seuils de risque <ul><li>Un pas vers une rationalité réaliste </li></ul><ul><li>Chaque agent estime le risque : </li></ul><ul><li>Et règle sa conduite en conséquence </li></ul><ul><li>2 seuils : risque raisonnable, risque imbécile </li></ul><ul><li>3 zones de comportement : euphorie, prudence, panique </li></ul>
  28. 28. Bulle et courbe de risque
  29. 29. Bulle et volume d’échange
  30. 30. Perspectives <ul><li>Vers une rationalité évolutionnaire </li></ul><ul><li>Étude de l’écologie de stratégies obtenue </li></ul><ul><li>ACE = un champ d’application vaste fertile et amusant pour l’IA et plus particulièrement la vie artificielle. </li></ul>
  31. 31. Merci [email_address]

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