Critique de livre: La fin de la théorie

. 2017.

L'utilisation de modèles mathématiques en économie remonte à 1862, avec l'introduction de l'utilité marginale par William Stanley Jevons. Le mauvais usage des modèles financiers en économie a suivi peu après. Jevons était déterminé à lier les cycles économiques aux taches solaires, mais l'échec de ses modèles exotiques n'avait aucune conséquence. En revanche, les répercussions de l'échec des modèles économiques sur la crise financière mondiale peuvent encore se faire sentir dix ans plus tard. Richard Bookstaber explore les limites de nos modèles de risque actuels et propose une nouvelle approche: la modélisation à base d'agents.

est bien placé pour discuter du sujet. Il était le premier gestionnaire de risques chez Morgan Stanley. Par la suite, il a travaillé chez Salomon Brothers, Moore Capital, Bridgewater et le Trésor américain. Il gère actuellement les risques au bureau d'investissement de l'Université de Californie, où il met en pratique les théories de ce livre.

La première moitié du livre explique pourquoi l'approche actuelle ne peut pas faire face à une crise. Il introduit les «quatre cavaliers» qui expliquent pourquoi le système financier est trop complexe pour être modélisé:

• Irréductibilité informatique décrit «un problème sans raccourcis mathématiques, dans lequel le seul moyen de déterminer le résultat consiste à effectuer chaque étape du programme». Même les problèmes liés à des règles apparemment simples peuvent se révéler irréductibles du point de vue du calcul.
• Phénomènes émergents «Se produisent lorsque l’effet global des actes individuels est différent de ce que les individus font. Les actions du système diffèrent de celles des agents qui le composent. ”Le mouvement coordonné d'un banc de poissons fournit un exemple élégant de moment où ce phénomène fonctionne bien. Les morts causées par des cadavres parmi une foule de gens illustrent ce qui peut arriver en cas de crise.
• Non-ergodicité est le contraire de l'ergodicité, qui décrit un processus qui ne varie pas avec le temps ou l'expérience. "Il suit les mêmes probabilités aujourd'hui que dans un passé lointain et le sera dans un avenir lointain." Notre monde est façonné par l'interaction des humains, qui ne sont pas toujours des décideurs rationnels. Notre monde n'est pas ergodique. De plus, nos décisions modifient l’avenir, comme expliqué dans
• Incertitude radicale capture les résultats qui sont non seulement inattendus mais également imprévisibles. Ce sont les inconnues inconnues, les cygnes noirs, les événements futurs imprévisibles qui ne peuvent être modélisés. L'incertitude radicale est le résultat naturel de la combinaison de l'irréductibilité mathématique, des phénomènes émergents et de la non-ergodicité.

Comment pouvons-nous gérer les risques face à ces quatre cavaliers? L'approche proposée remplace les modèles complexes par de simples règles empiriques ou des méthodes heuristiques. Bookstaber se tourne vers la biologie pour donner des exemples. Le cafard est l’un des survivants de la nature. La règle est la suivante: «La blatte disparaît simplement lorsque les petits poils de ses pattes vibrent sous des bouffées d’air, signes qui pourraient signaler un prédateur qui approche, comme vous. C’est tout ce qu’il fait. »C’est une solution sous-optimale dans toutes les situations. Bookstaber soutient qu '«être optimal dans un environnement donné peut ne pas être optimal à long terme». Une solution plus simple peut s'avérer plus robuste en cas de choc.

Comment les mesures heuristiques peuvent-elles être combinées dans un modèle pratique? Bookstaber introduit la modélisation à base d'agents dans la seconde moitié du livre. Ces modèles «permettent aux individus qui tracent leur propre chemin, effectuent des ajustements en cours de route et affectent le monde et les autres par leurs actions». Ils ont cinq composantes illustrées par des exemples de la crise financière mondiale:

1. Les agents, y compris les banques d'investissement individuelles
2. L'environnement, dans lequel le coût du financement est la clé
3. Heuristique, avec effet de levier sur la mesure la plus importante
4. Interactions, une analyse étape par étape de ce qui se passe lorsque le coût du financement augmente
5. Dynamics, capturant l'impact des interactions à travers le système

Cette ventilation fait progresser l'analyse des risques au-delà de l'analyse des scénarios, en analysant chaque scénario dans le temps pour identifier les points de stress qui apparaissent.

La modélisation à base d'agents est conçue pour gérer la complexité. Bookstaber définit en conséquence le spectre de la complexité. Cela «va des systèmes mécaniques déterministes aux systèmes stochastiques, aux types de systèmes dynamiques tels que les systèmes non linéaires et adaptatifs, à ceux qui introduisent la réflexivité, et enfin aux systèmes à complexité stratégique, tels que ceux dictés par la guerre». à l'extrême de ce spectre en raison de sa nature compétitive.

L'histoire de la Notte Bianca, qui a plongé toute Rome dans les ténèbres, illustre la nécessité d'une nouvelle approche de la complexité. Le système électrique italien a été conçu pour faire face aux défaillances locales. Il en a été de même pour le système de communication. Ce que les ingénieurs ont omis de prendre en compte, c’est l’interaction entre les deux. Une défaillance catastrophique s'est produite lorsque des tentatives de redémarrage d'un système ont entraîné l'échec de l'autre, entraînant une boucle de contre-réaction négative. Le système financier peut être examiné selon la même optique, avec une couche d'actifs, une couche de financement et une couche de garantie. Ici aussi, des interactions imprévues entre les différentes couches ont entraîné des défaillances globales du système pendant la crise financière mondiale.

C'est finalement un livre sur les crises financières. Le message est le suivant: «une fois que nous sommes hors des rails, nous nous trouvons face à un système non couplé, dans lequel les approches qui fonctionnent en temps normal ne sont pas décalées de quelques degrés seulement." Dans une crise, l'histoire change rapidement, et déterminant la réponse appropriée nécessite de l'agilité. s’applique aux modèles économiques: l’économie «est une science de la pensée en termes de modèles qui s’associent à l’art de choisir des modèles pertinents pour le monde contemporain». Pour Bookstaber, «le message de base est que lorsque le degré de complexité est élevé, vous devez comprendre au fur et à mesure. "

Bookstaber soutient que la modélisation à base d'agents fournit cette agilité. «Nous disposons désormais des mécanismes nécessaires pour comprendre les origines et l'évolution de nombreux types de crises financières, notamment celles qui reposent sur les éléments combinés de l'effet de levier, de la concentration des actifs et de l'illiquidité croissante.»

La fin de la théorie est pertinent pour toute personne travaillant dans le secteur financier. Les praticiens cherchant à mettre en œuvre des modèles basés sur les agents devront chercher ailleurs un guide pratique, mais tous les professionnels de l'investissement obtiendront des informations utiles grâce à ce livre enrichissant.