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Thèse soutenue

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Auteur / Autrice : Elena Lega Notari
Direction : Jean-Luc Gaffard
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences économiques
Date : Soutenance en 2001
Etablissement(s) : Nice

Résumé

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Le travail concerne l'analyse du modèle néo-autrichien, introduit par Hicks (1973) et reformulé par Amendola et Gaffard (1998). Une des idées de base est la dimension temporelle de la structure de la capacité productive, c'est-à-dire l'aspect séquentiel des évènements de construction et d'utilisation. Le modèle est décrit dans les quatre articles présentés aux Chapitres 2,3,4 et 5, sa description détaillée étant donnée au Chapitre 1. Le modèle de Hicks est écrit en temps discret et lors de l'intégration numérique sur un certain intervalle de temps on peut réduire la durée du pas et étudier les conséquences de ce changement sur l'évolution de l'économie suite à un certain choc (Chapitre 2). Au Chapitre 3, nous étudions les effets d'un choc technologique sur les salaires réels et le taux d'emploi. Grâce à l'utilisation de la méthode Monte-Carlo nous avons pu montrer que la transition à la nouvelle technologie n'est pas lié à la flexibilité des salaires réels mais plutôt aux conditions d'accumulation du capital. Dans le Chapitre 4 nous introduisons une méthode non standard pour l'étude numérique des orbites d'un système dynamique. Les résultats nous montrent que la complexité du modèle n'est pas due seulement aux défauts de coordination mais aussi au caractère définitif de la structure de la capacité productive. La propagation d'un choc technologique et son influence en particulier sur la productivité et le taux de chômage dans des économies caractérisées par différentes choix de politique monétaire est présenté au Chapitre 5. Au Chapitre 6 nous introduisons une nouvelle méthode pour le calcul de l'indicateur de Lyapunov sur des séries expérimentales. Cette méthode est appliquée dans le Chapitre 7 à des séries chaotiques issues du modèle néo-autrichien. Nous retrouvons que les degrés de liberté importants pour la dynamique du modèle sont exactement les variables clés du modèle. Ce résultat nous semble ouvrir une piste pour l'analyse des séries économétriques.