Experimental economics summer school : Contenu du programme

par Nicolas Jacquemet

Le cours donne un aperçu de l’utilisation d’expériences pour étudier des questions de recherche en économie et en sciences sociales. Il s’agit d’une approche méthodologique, illustrée par des exemples et des applications tirés de la littérature. Le cours passe en revue les principales questions méthodologiques liées à l’utilisation d’expériences pour produire des connaissances empiriques : pourquoi les expériences sont-elles nécessaires (à quelles questions peuvent répondre les expériences ?) ? Comment concevoir une expérience (questions de validité interne) ? Et à quoi servent les résultats expérimentaux (validité externe) ?

Ce cours a lieu tous les jours.

Références clés

• Jacquemet N. & L’Haridon O., 2018, Experimental Economics: Method and Applications, Cambridge University Press.

Par Béatrice Boulu-Reshef

La première session de cours est une ” conférence expérimentale “, dans laquelle, en mettant les participants dans la peau d’un sujet expérimental, on cherche à mettre en évidence les problèmes classiques et les solutions à la mise en œuvre pratique d’une expérience de laboratoire. L’objectif est de leur montrer in vivo comment les protocoles expérimentaux peuvent être mis en œuvre et d’illustrer la pertinence ou les lacunes de certaines pratiques et méthodes. En outre, cela met en évidence les erreurs typiques que les chercheurs peuvent éviter lorsqu’ils conçoivent une expérience et les effets que certaines caractéristiques peuvent avoir sur le comportement observé.

La deuxième session de cours est consacrée à la rédaction des instructions, un sujet souvent négligé alors qu’il est d’une importance capitale. L’objectif des instructions est de s’assurer que les sujets expérimentaux comprennent parfaitement les règles de l’expérience. Si les sujets ne comprennent pas les règles, le contrôle est perdu et l’expérience est invalidée et non publiable. Il est donc essentiel d’apprendre à rédiger des instructions expérimentales.

Nous expliquons ce que les instructions expérimentales doivent accomplir et, par conséquent, nous énumérons les règles qui sont couramment utilisées par les économistes expérimentaux. Mais, nous passons également en revue les caractéristiques des instructions expérimentales qui font l’objet d’un débat dans la littérature. Le cours passe en revue les instructions typiques pour les principaux types d’expériences. Les étudiants travailleront à la rédaction des instructions et discuteront de leur travail en classe.

La troisième session de cours traite de la manière d’étendre l’expérience de laboratoire au terrain.

Références clés

• Davis D. & Holt C. A., 1993, Experimental Economics, Princeton University Press.
• Friedman D. & Sunder S., 1994, Experimental Methods: A Primer for Economists, Cambridge University Press.
• Guala F., 2005, The Methodology of Experimental Economics, New York: Cambridge University Press.

Par Thomas Epper

Les préférences temporelles sont des facteurs essentiels du comportement économique dans de nombreux contextes. Diverses méthodes expérimentales ont été développées pour les mesurer. Ces méthodes permettent d’obtenir des préférences temporelles comme variables de contrôle dans des expériences plus générales, mais aussi de tester des modèles de théorie de la décision. Ces méthodes sont présentées dans cette conférence en mettant l’accent sur leurs mérites relatifs. Nous mettrons particulièrement l’accent sur les méthodes robustes permettant d’obtenir la patience (taux d’actualisation à long terme), le biais du présent (actualisation hyperbolique) et l’utilité intertemporelle.

Références clés

• Andreoni J. & Sprenger C., 2012, “Estimating time preference from convex budgets”, American Economic Review, 102(7), pp 3333-3356.
• Cohen J. et al., 2020, “Measuring Time Preferences”, Journal of Economic Literature, 58(2), pp 299-347.
• Epper T. et al., 2020, “Time Discounting and Wealth Inequality”, American Economic Review, 110(4), pp 1177-1205.
• Halevy Y., 2015, “Time consistency: Stationarity and time invariance”, Econometrica, 83(1), pp 335-352.

Par Paolo Crosetto

Ce cours présentera brièvement le concept d’attitudes à l’égard du risque, puis évaluera la manière dont les différentes méthodes d’élicitation et de mesure ont été développées au fil des ans, ainsi que leurs propriétés psychométriques. À l’aide d’une vaste méta-analyse et de la littérature récente, nous montrerons quels sont les principaux problèmes posés par les mesures existantes et comment nous pouvons améliorer leur stabilité et leur validité interne et externe.

Références clés

• Crosetto P. & Filippin A., 2016, “A theoretical and experimental appraisal of four risk elicitation methods”, Experimental Economics, 19(3), pp 613-641.
• Crosetto P., Metaret meta-analysis website.
• Holzmeister F. et al., 2020, “What Drives Risk Perception? A Global Survey with Financial Professionals and Laypeople”, Management Science, 66(9), pp 3977-4002.
• Pedroni A. et al., 2017, “The risk elicitation puzzle”, Nature Human Behaviour volume 1, pp 803-809.
• Starmer C., 2000, “Developments in non-expected utility theory: The hunt for a descriptive theory of choice under risk”, Journal of economic literature, 38(2), pp 332-382.

Par Bastien Blain

Ce cours introduira les méthodes liées aux données et aux plans d’expériences. En particulier, une partie sera consacrée à l’optimisation de la conception et la seconde à l’ajustement du modèle par des simulations numériques, y compris des analyses de recouvrement. Des applications à la décision sous risque, aux choix intertemporels, à l’apprentissage par renforcement et au bien-être seront présentées.

Référence clé

• Wilson R. & Collins A, 2019, “Ten simple rules for the computational modeling of behavioral data”, ELife.

Par Angelo Secchi

Ce module donne un aperçu de l’économétrie pour les données expérimentales en mettant l’accent sur les techniques non paramétriques. L’estimation des densités de probabilité, les tests sans distribution et les régressions non paramétriques seront discutés avec des exemples et des suggestions pratiques sur la façon de les mettre en œuvre.

Références clés

• Hollander M. et al., 2014, Nonparametric Statistical Methods, Wiley.
• Racine J.S., 2008, “Nonparametric Econometrics: A Primer, Foundations and Trends”, Econometrics, 3(1), pp 1-88.
• Silverman B.W., 1986, Density Estimation for Statistics and Data Analysis, Chapman & Hall.

Par Maël Lebreton

Les approches néoclassiques de la prise de décision individuelle ont historiquement mis l’accent sur les choix, à travers des approches de préférences révélées, et sont restées oublieuses des processus et mécanismes cognitifs réels qui sous-tendent la décision (Gul & Pesendorfer, 2008). Ce cours abordera tout d’abord l’histoire, les objectifs et les méthodes du programme de recherche en neuroéconomie. Ce programme visait explicitement à combler cette lacune en étudiant les bases neurales et cognitives des choix humains (Camerer et al., 2004 ; Glimcher & Fehr, 2014). De plus, il illustrera comment d’importants concepts et méthodes issus des neurosciences cognitives, tels que l’accumulation de preuves et l’attention, l’adaptation de la gamme neuronale et le bruit cognitif, peuvent contribuer à éclairer les théories de la prise de décision économique chez l’homme.

Références clés

• Camerer C. F., Loewenstein G. & Prelec D., 2004, “Neuroeconomics: Why economics needs brains”, The Scandinavian Journal of Economics, 106(3), pp 555-579.
• Glimcher P. W. & Fehr E., 2014, Neuroeconomics: Decision Making and the Brain, Academic Press.
• Gul F. & Pesendorfer W., 2008, “The Case for Mindless Economics”, in Caplin A. & Schotter A., The Foundations of Positive and Normative Economics, Oxford University Press.