WOW !! MUCH LOVE ! SO WORLD PEACE !
Fond bitcoin pour l'amélioration du site: 1memzGeKS7CB3ECNkzSn2qHwxU6NZoJ8o
  Dogecoin (tips/pourboires): DCLoo9Dd4qECqpMLurdgGnaoqbftj16Nvp


Home | Publier un mémoire | Une page au hasard

 > 

Economie experimentale et théorie des jeux.


par Adil FERTAH
Université Cadi Ayad - Diplôme des études supérieures approfondies en sciences économiques 2003
  

précédent sommaire suivant

Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy

L'objectif est de pouvoir isoler le comportement de contribution associé à la définition de l'optimum de Pareto symétrique.

- Différenciation des comportements de groupe

Lorsque le jeu de contribution volontaire définit un optimum intérieur, l'analyse des comportements agrégés doit s'effectuer sur deux variables distinctes qui se confondent lorsque les solutions des jeux de contribution volontaire sont en coin. Il s'agit du taux de contribution et du taux de financement du bien public. Dans le premier cas, il s'agit de la contribution au bien public faite par les joueurs, dans le second, il s'agit de la part du financement efficient du bien public atteinte par ce niveau de contribution.

Les résultats présentés révèlent les différences de comportement associées à chaque traitement.

- La contribution au bien public

Afin d'analyser les conséquences du niveau de l'optimum sur le comportement de contribution, NEUVEU procède à la comparaison des niveaux de contribution moyens réalisés par les joueurs dans chacun des traitements. Le graphique 1 met en relation l'évolution des taux de contribution moyens pour les groupes de chaque traitement. Les moyennes sont calculées par période pour chaque traitement sur les 32 (ou 28) joueurs4(*)3 constituant les différents groupes d'un même traitement.

Observation 1 : Plus le niveau de financement efficient du bien public est haut,

plus la contribution moyenne des sujets est élevée.

On remarque que les joueurs contribuent significativement au bien public dans chacun des traitements étudiés. La moyenne des contributions, sur l'ensemble des périodes et des groupes, est de 2,68 jetons (écart type 1,84) pour le traitement OP30 et de 5,24 jetons (écart type 2,56) pour le traitement OP70. Un test unilatéral de Wilcoxon Mann Whitney a été effectué sur les contributions moyennes des joueurs de chaque groupe. L'hypothèse nulle d'équivalence des contributions moyennes des groupes entre les traitements est rejetée au seuil de 1%. La conclusion donc est que la contribution moyenne des sujets est plus forte sous OP70 que sous OP30.

Observation 2 : Le niveau de l'optimum n'a pas de conséquences sur la stabilité

du comportement de contribution entre les groupes.

Après cette dernière conclusion, l'auteur s'est attaché à vérifier les différences de contribution inter-groupes entre les traitements. Les écarts de contributions entre les groupes dans un même traitement sont-ils sensiblement différents des écarts de contributions entre les groupes pour un autre traitement ? Afin de vérifier cette hypothèse, on calcule l'écart absolu moyen des contributions des groupes du traitement OP30 par rapport à leur contribution moyenne (2,68) ainsi que l'écart absolu moyen des contributions des groupes du traitement OP 70 par rapport à leur contribution moyenne (5,24). Au seuil 1%, un test bilatéral de Wilcoxon Mann Whitney appliqué à ces mesures accepte significativement l'hypothèse nulle d'une équivalence des écarts de contribution entre les traitements. Il apparaît donc que les comportements de contribution inter-groupes sont équivalents entre les traitements.

Observation 3 : Les écarts des contributions entre les membres d'un même

groupe augmentent avec la définition du niveau optimal.

Toujours dans le cadre d'analyse des contributions, on s'intéresse à présent au problème des différences de contribution à l'intérieur d'un même groupe. NEUVEU a commencé par supposer que la différence des contributions dans un même groupe est fortement dépendante de la définition du niveau de financement optimal du bien public. Pour tester cette hypothèse, l'auteur envisage deux mesures. La première, est une analyse des écarts types des contributions sur l'expérience à l'intérieur d'un groupe de joueurs. La seconde, est la mesure de stabilité des décisions des groupes. Cette dernière se calcule comme la moyenne des changements absolus de contribution pour un individu d'une période à la suivante sur l'ensemble de l'expérience. La mesure de stabilité du groupe est la moyenne des stabilités individuelles pour chaque groupe.

Un test unilatéral de Wilcoxon Mann Whitney rejette, au taux d'erreur de 1%, à la fois l'hypothèse nulle supposant une équivalence des écarts types des contributions entre les traitements et l'hypothèse nulle d'équivalence entre les mesures de stabilité de décision entre les traitements. Avec un écart type global de 1,84 pour OP 30 et un écart type global de 2,56 pour OP 70, nous pouvons en conclure que les contributions des joueurs changent plus lorsque le niveau de financement optimal est haut. Ce constat est renforcé par le calcul de la stabilité des décisions individuelles puisque la stabilité moyenne des décisions est de 0,78 sous OP 30 alors qu'elle est de 1,41 sous OP 70.

Ces premiers résultats mettent en évidence une différence de contribution associée à chaque niveau Pareto optimal. Il reste à déterminer dans quelle mesure ces différences de comportement affectent le financement efficient du bien public.

* *- Source : NEVEU M. (2002), op. cit, p. 17.

43 - L'expérience a réuni 8 (respectivement 7) groupes de 4 joueurs dans le traitement OP30 (OP70)

précédent sommaire suivant






Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy








"L'imagination est plus importante que le savoir"   Albert Einstein