La théorie microéconomique standard suppose la rationalité des agents, c’est-à-dire que ces derniers vont faire des choix dans le but de maximiser leur utilité. Cependant, dans une situation d’interactions stratégiques, ce qui est optimal pour un agent va dépendre des choix faits par les autres agents. Il est dès lors impossible de considérer le choix d’un agent pris isolément et la résolution du problème passe par l’analyse jointe du problème de décision de tous les agents impliqués. L’analyse des interactions stratégiques a une longue histoire en économie, en probabilités ainsi qu’en sciences politiques. Dès 1713, James Waldegrave discute d’une stratégie mixte dans un jeu de cartes à deux joueurs (Bellhouse, 2007). Plus tard, Augustin Cournot (1838) propose une analyse pionnière de l’interaction de plusieurs firmes en situation d’oligopole. Il considère que chaque firme choisit son niveau de production en considérant le niveau de production des autres comme étant donné et construit une fonction de meilleure réponse aux choix des autres firmes. Il montre ensuite qu’un équilibre stable peut se mettre en place par un processus itératif d’équilibration. Les situations d’interactions stratégiques ont ensuite été modélisées de façon formelle par von Neumann (1928) et von Neumann et Morgenstern (1944) et se sont principalement concentrés sur les jeux à deux joueurs à somme nulle. La publication ultérieure de Nash (1950) de son concept d’équilibre dans les jeux non coopératifs à n joueurs a achevé l’ancrage de la théorie des jeux et de l’analyse des interactions stratégiques dans la science économique. L’équilibre de Nash requiert cependant un fort degré de rationalité de la part des agents. En particulier, ces derniers doivent non seulement être rationnels en donnant une meilleure réponse à leurs croyances, mais la connaissance commune de la rationalité doit également être établie entre les agents, c’est-à-dire que chaque joueur doit savoir que les autres sont également rationnels, que ces derniers savent que les autres sont rationnels, etc. À l’équilibre, puisque les agents choisissent des meilleures réponses qui sont mutuellement compatibles, les croyances doivent être correctes. Le statut positif ou normatif de la théorie des jeux et de l’équilibre de Nash a très tôt fait l’objet de débats et la question de la validité de la théorie des jeux, en tant que corpus à même de décrire le comportement « réel » des agents, a vite été posée. Les premières tentatives de validation empiriques des hypothèses et prédictions de la théorie des jeux par Flood (1952, 1958), bien que critiquables par leur méthodologie, ont permis de conclure que les hypothèses habituelles de la théorie des jeux étaient vraisemblablement trop fortes pour espérer décrire les comportements humains. Par la suite, la montée en puissance de la méthode expérimentale en économie a permis de tester avec plus de rigueur les prémisses et prédictions de la théorie des jeux. Si ces dernières semblent dans certains cas concorder avec les observations empiriques, il suffit parfois d’une petite modification des paramètres pour que cet accord disparaisse (Goeree et Holt, 2001). Dès lors, de nombreux travaux ont cherché à développer des modèles associant puissance explicative des comportements observés et hypothèses moins fortes sur les processus cognitifs des agents. Cet article passe en revue un certain nombre de ces approches, dont le point commun est de supposer une rationalité moins contraignante de la part des agents. Lorsque l’on cherche à expliquer les comportements observés dans des jeux expérimentaux, deux aspects sont à considérer. Le premier concerne les réactions initiales des agents, c’est-à-dire la façon dont ils choisissent leurs actions lorsqu’ils font face à une situation stratégique donnée pour la première fois. Ces modèles se concentrent sur le processus …
Parties annexes
Bibliographie
- Agranov, M., A. Caplin et C. Tergiman (2015), « Naive Play and the Process of Choice in Guessing Games » Journal of the Economic Science Association, 1(2): 146-157
- Agranov, M., E. Potamites, A. Schotter et C. Tergiman (2012), « Beliefs and Endogenous Cognitive Levels: An Experimental Study », Games and Economic Behavior, 75(2) : 449 463.
- Anderson, C. M. et C. F. Camerer (2000), « Experience-Weighted Attraction Learning in Sender-Receiver Signaling Games », Economic Theory, 16(3) : 689-718.
- Anderson, S. P., J. K. Goeree et C. A. Holt (1998), « Rent Seeking with Bounded Rationality: An Analysis of the All-Pay Auction », Journal of Political Economy, 106 (4) : 828-853.
- Anderson, S. P., J. K. Goeree et C. A. Holt (2001), « Minimum-Effort Coordination Games: Stochastic Potential and Logit Equilibrium », Games and Economic Behavior, 34 (2) : 177-199.
- Arad, A. et A. Rubinstein (2012), « The 11-20 Money Request Game: A Level-k Reasoning Study », American Economic Review, 102(7) : 3561-3573.
- Arthur, W. B. (1991), « Designing Economic Agents that Act Like Human Agents: A Behavioral Approach to Bounded Rationality », American Economic Review, 81(2) : 353-359.
- Arthur, W. B. (1994). « On Designing Economic Agents that Behave like Human Agents », Journal of Evolutionary Economics, 3 : 1-22.
- Aumann, R. et A. Brandenburger (1995), « Epistemic Conditions for Nash Equilibrium », Econometrica, 63(5) : 1161-1180.
- Battalio, R., L. Samuelson et J. VanHuyck (2001), « Optimization Incentives and Coordination Failure in Laboratory Stag Hunt Games », Econometrica, 69(3) : 749-764.
- Bellhouse, D. (2007), « The Problem of Waldegrave », Journal Électronique d’Histoire des Probabilités et de la Statistique, 3(2).
- Bernheim, B. D. (1984), « Rationalizable Strategic Behavior », Econometrica, 52(4) : 1007-1028.
- Boylan, R. T. et M. A. El-Gamal (1993), « Fictitious Play: A Statistical Study of Multiple Economic Experiments », Games and Economic Behavior, 5(2) : 205-222.
- Brandts, J. et C. Holt (1996), « Naive Bayesian Learning and Adjustment to Equilibrium in Signaling Games », University of Virginia, Discussion Paper.
- Brown, G. (1951), « Iterative Solution of Games by Fictitious Play », inT. C. Koopmans (éd.), Activity Analysis of Production and Allocation, Cowles Commission for Research in Economics, New York : Wiley, 404 p.
- Burchardi, K. B. et S. P. Penczynski (2014), « Out of your Mind: Eliciting Individual Reasoning in one Shot Games », Games and Economic Behavior, 84(C) : 39-57.
- Burnham, T. C., D. Cesarini, M. Johannesson, P. Lichtenstein et B. Wallace (2009), « Higher Cognitive Ability is Associated with Lower Entries in a p-Beauty Contest », Journal of Economic Behavior and Organization, 72(1) : 171-175.
- Bush, R. R. et F. Mosteller (1955), Stochastic Models for Learning, New York : Wiley.
- Camerer, C. et T.-H. Ho (1998), « EWA Learning in Coordination Games: Probability Rules, Heterogeneity, and Time Variation », Journal of Mathematical Psychology, 42 : 305-326.
- Camerer, C. et T.-H. Ho (1999), « Experience-weighted Attraction Learning in Normal Form Games », Econometrica, 67(4) : 827-874.
- Camerer, C., T.-H. Ho et J.-K. Chong (2002a), « Sophisticated EWA Learning and Strategic Teaching in Repeated Games », Journal of Economic Theory, 104 : 137-188.
- Camerer, C. et R. Karjalainen (1994), « Ambiguity-Aversion and non-Additive Beliefs in non-Cooperative Games: Experimental Evidence », inB. Munier et M. Machina (éds), Models and Experiments on Risk and Rationality, Dordrecht : Kluwer, p. 325-358.
- Camerer, C. F. et K. Weigelt (1988), « Experimental Tests of a Sequential Equilibrium Reputation Model », Econometrica, 56(1) : 1-36.
- Camerer, C.F., T.-H. Ho et J.-K. Chong (2002b), « Sophisticated Experience-Weighted Attraction Learning and Strategic Teaching in Repeated Games », Journal of Economic Theory, 104(1) : 137-188.
- Camerer, C. F., T.-H. Ho et J. K. Chong (2004a), « Behavioral Game Theory: Thinking, Learning, and Teaching » inS. Huck (éd), Advances in Understanding Strategic Behavior, Essays in Honor of Werner Guth, London : Palgrave MacMillan, p. 120-180.
- Camerer, C. F., T.-H. Ho et J. K. Chong (2004b), « A Cognitive Hierarchy Model of Games », The Quarterly Journal of Economics, 119(3) : 861-898.
- Capra, C. M. (1999), « Anomalous Behavior in a Traveler’s Dilemma? », American Economic Review, 89(3) : 678-690.
- Chen, H.-C., J. W. Friedman et J.-F. Thisse (1997), « Boundedly Rational Nash Equilibrium: A Probabilistic Choice Approach », Games and Economic Behavior, 18(1) : 32-54.
- Cheung, Y.-W. et D. Friedman (1997), « Individual Learning in Normal Form Games: Some Laboratory Results », Games and Economic Behavior, 19(1) : 46-76.
- Cooper, D.J., S. Garvin et J.H. Kagel (1997), « Adaptive Learning vs. Equilibrium Refinements in an Entry Limit Pricing Game », Economic Journal, 107(442) : 553-575.
- Coricelli, G. et R. Nagel (2009), « Neural Correlates of Depth of Strategic Reasoning in Medial Prefrontal Cortex », Proceedings of the National Academy of Science, 106(23) : 9163-9168.
- Costa-Gomes, M., V. P. Crawford et B. Broseta (2001), « Cognition and Behavior in Normal-Form Games: An Experimental Study », Econometrica, 69(5) : 1193-1235.
- Costa-Gomes, M. A. et V. P. Crawford (2006), « Cognition and Behavior in Two-Person Guessing Games : An Experimental Study », American Economic Review, 96(5) : 1737-1768.
- Costa-Gomes, M. A., V. P. Crawford et N. Iriberri (2009), « Comparing Models of Strategic Thinking in Van Huyck, Battalio, and Beil’s Coordination Games », Journal of the European Economic Association, 7(2-3) : 365-376.
- Costa-Gomes, M. A. et G. Weizsäcker (2008), « Stated Beliefs and Play in Normal-Form Games », Review of Economic Studies, 75(3) : 729-762.
- Cournot, A. (1838), Recherches sur les principes mathématiques de la théorie des richesses, translated into english by N. Bacon (1960) as Researches in the Mathematical Principles of the Theory of the Wealth, London : Haffner.
- Crawford, V. P., M.A. Costa-Gomes et N. Iriberri (2013), « Structural Models of Nonequilibrium Strategic Thinking: Theory, Evidence, and Applications », Journal of Economic Literature, 51(1) : 5-62.
- Crawford, V. P. et N. Iriberri (2007), « Fatal Attraction: Salience, Naïveté, and Sophistication in Experimental “Hide-and-Seek” Games », American Economic Review, 97(5) : 1731-1750.
- Cross, J. G. (1973), « A Stochastic Learning Model of Economic Behavior », The Quaterly Journal of Economics, 87(2) : 239-266.
- Cross, J. G. (1983), A Theory of Adaptive Economic Behavior, NewYork/London : Cambridge University Press.
- Erev, I. et A. E. Roth (1998), « Predicting How People Play Games: Reinforcement Learning in Experimental Games with Unique, Mixed Strategy Equilibria », American Economic Review, 88(4) : 848-81.
- Flood, M. M. (1952), « Some Experimental Games », Research Memorandum RM-789, RAND Corporation.
- Flood, M. M. (1958), « Some Experimental Games », Management Science, 5(1) : 5-26.
- Foster, D. P. et R. V. Vohra (1997), « Calibrated Learning and Correlated Equilibrium », Games and Economic Behavior, 21(1-2) : 40-55.
- Fudenberg, D. et D. M. Kreps (1993), « Learning Mixed Equilibria », Games and Economic Behavior, 5(3) : 320-367.
- Fudenberg, D. et D. M. Kreps (1995), « Learning in Extensive-Form Games I. Self-confirming Equilibria », Games and Economic Behavior, 8(1) : 20-55.
- Fudenberg, D. et D. Levine (1998), The Theory of Learning in Games, MIT Press, MA : Cambridge.
- Brañas Garza, P., T. García-Muñoz et R. H. González (2012), « Cognitive Effort in the Beauty Contest Game », Journal of Economic Behavior and Organization, 83(2) : 254-260.
- Goeree, J., C. Holt et T. Palfrey (2005), « Regular Quantal Response Equilibrium », Experimental Economics, 8(4) : 347-367.
- Goeree, J. K. et C. A. Holt (2001), « Ten Little Treasures of Game Theory and Ten Intuitive Contradictions », American Economic Review, 91(5) : 1402-1422.
- Goeree, J. K. et C. A. Holt (2004), « A Model of Noisy Introspection », Games and Economic Behavior, 46 (2) : 365-382.
- Goeree, J. K. et C. A. Holt (2005), « An Explanation of Anomalous Behavior in Models of Political Participation », The American Political Science Review, 99(2) : 201-213.
- Goeree, J. K., C. A. Holt et T. R. Palfrey (2002), « Quantal Response Equilibrium and Overbidding in Private-Value Auctions », Journal of Economic Theory, 104(1) : 247-272.
- Haile, P. A., A. Hortaçsu et G. Kosenok (2008), « On the Empirical Content of Quantal Response Equilibrium », American Economic Review, 98(1) : 180-200.
- Harley, C. (1981), « Learning in Evolutionary Stable Strategies », Journal of Theoretical Biology, 13 : 611-633.
- Herrnstein, J. R. (1970), « On the Law of Effect », Journal of Experimental Analysis of Behavior, 13 : 342-366.
- Ho, T. H., C. F. Camerer et J.-K. Chong (2007), « Self-Tuning Experience Weighted Attraction Learning in Games », Journal of Economic Theory, 133(1) : 177-198.
- Ho, T.-H., X. Wang et C. Camerer (2008), « Individual Differences in the EWA Learning with Partial Payoff Information », The Economic Journal, 118 : 37-59.
- Ho, T.-H. et K. Weigelt (1996), « Task Complexity, Equilibrium Selection, and Learning: An Experimental Study », Management Science, 42(5) : 659-679.
- Hyndman, K., E. Y. Ozbay, A. Schotter et W. Z. Ehrblatt (2012), « Convergence: An Experimental Study Of Teaching And Learning In Repeated Games », Journal of the European EconomicAssociation, 10(3) : 573-604.
- Hyndman, K., A. Terracol et J. Vaksmann (2009), « Learning and Sophistication in Coordination Games », Experimental Economics, 12(4) : 450-472.
- Ivanov, A., D. Levin et M. Niederle (2010), « Can Relaxation of Beliefs Rationalize the Winner’s Curse?: An Experimental Study », Econometrica, 78(4) : 1435-1452.
- Keynes, J. M. (1936), The General Theory of Employment, Interest and Money, New York : Harcourt Brace and Co.
- Mc Allister, P. (1991), « Adaptive Approaches to Stochastic Programming », Annals of Operations Research, 30 : 45-62.
- McKelvey, D. R. et R. Page (1990), « Public and Private Information: an Experimental Study of Information Pooling », Econometrica, 58 : 1321-1339.
- McKelvey, D. R. et T. R. Palfrey (1995), « Quantal Response Equilibria for Normal Form Games », Games and Economic Behavior, 10(1) : 6-38.
- McKelvey, D. R. et T. R. Palfrey (1998), « Quantal Response Equilibria for Extensive Form Games », Experimental Economics, 1 : 9-41.
- Moinas, S. et S. Pouget (2013). « The Bubble Game: An Experimental Study of Speculation », Econometrica, 81(4) : 1507-1539.
- Mookherjee, D. et B. Sopher (1994), « Learning Behavior in an Experimental Matching Pennies Game », Games and Economic Behavior, 7(1) : 62-91.
- Mookherjee, D. et B. Sopher (1997), « Learning and Decision Costs in Experimental Constant Sum Games », Games and Economic Behavior, 19(1) : 97-132.
- Nagel, R. (1995), « Unraveling in Guessing Games: An Experimental Study », American Economic Review, 85(5) : 1313-1326.
- Nash, J. F. (1950), « Equilibrium Points in n-Person Games », Proceedings of the National Academy of Science, 36(1) : 48-49.
- von Neumann, J. (1928), « Zur Theorie der Gesellschaftsspiele », Mathematische Annalen, 100(1) : 295-320.
- von Neumann, J. et O. Morgenstern (1944), Theory of Games and Economic Behavior, Princeton University Press.
- Nyarko, Y. et A. Schotter (2002), « An Experimental Study of Belief Learning Using Elicited Beliefs », Econometrica, 70(3) : 971-1005.
- Ostling, R., J. T. Wang, E. Y. Chou et C.F. Camerer, (2011), « Testing Game Theory in the Field: Swedish LUPI Lottery Games », American Economic Journal: Microeconomics, 3(3): 1-33.
- Pearce, D. G. (1984), « Rationalizable Strategic Behavior and the Problem of Perfection », Econometrica, 52(4) : 1029-50.
- Polak, B. (1999), « Epistemic Conditions for Nash Equilibrium, and Common Knowledge of Rationality », Econometrica, 67(3) : 673-676.
- Robinson, J. (1951), « An Iterative Method of Solving a Game », Annals of Mathematics, 54 : 296-301.
- Roth, A. E. et I. Erev (1995), « Learning in Extensive-Form Games: Experimental Data and Simple Dynamic Models in the Intermediate Term », Games and Economic Behavior, 8(1) : 164-212.
- Sargent, T. J. (1999), « A Primer on Monetary and Fiscal Policy », Journal of Banking and Finance, 23(10) : 1463-1482.
- Sarin, R. et F. Vahid (1999), « Payoff Assessments without Probabilities: A Simple Dynamic Model of Choice », Games and Economic Behavior, 28(2) : 294-309.
- Sarin, R. et F. Vahid (2001), « Predicting How People Play Games: A Simple Dynamic Model of Choice », Games and Economic Behavior, 34(1) : 104-122.
- Selten, R. (1991), « Evolution, Learning, and Economic Behavior », Games and Economic Behavior, 3(1) : 3-24.
- Shapley, L. (1964), « Some Topics in Two-Person Games » in M. Dresher, L.S. Shapley et A.W. Tucker (éds), Advances in Game Theory, Annals of Mathematical Studies 52, Princeton University Press, p. 1-28.
- Simon, H. A. (1955), « A Behavioral Model of Rational Choice », The Quarterly Journal of Economics, 64(1) : 99-118.
- Stahl, D. O. et P. W. Wilson (1994), « Experimental Evidence on Players’ Models of other Players », Journal of Economic Behavior and Organization, 25(3) : 309-327.
- Stahl, D. O. et P. W. Wilson (1995), « On Players’ Models of Other Players : Theory and Experimental Evidence », Games and Economic Behavior, 10(1) : 218-254.
- Terracol, A. et J. Vaksmann (2009), « Dumbing Down Rational Players: Learning and Teaching in an Experimental Game », Journal of Economic Behavior and Organization, 70(1-2) : 54-71.
- Thorndike, E. L. (1911), Animal intelligence, New York : Macmillan.
- Weizsäcker, G. (2003), « Ignoring the Rationality of Others : Evidence from Experimental Normal-Form Games », Games and Economic Behavior, 44(1) : 145-171.