• ECTS

    2 crédits

  • Composante

    Faculté des Sciences

  • Volume horaire

    18h

Description

Ce cours introduit à la modélisation mathématique du comportement d'acteurs cherchant à optimiser un objectif individuel en situation concurrentielle.

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Objectifs

Introduire le formalisme de la maximisation de l'utilité pour un acteur, puis deux en interaction. Établir les principaux résultats d'optimalité et appliquer ce formalisme au contexte économique concurrentiel.

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Pré-requis nécessaires

Cours d'optimisation convexe.

 

 

Pré-requis recommandés : une bonne maîtrise du calcul différentiel et intégral, ainsi que de la résolution de problèmes d'optimisation sous contraintes.

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Syllabus

1.Introduction :

  a) Évolution de la définition de la science économique

  b) Rapide présentation de l’histoire de la Théorie des Jeux.

2.Interaction entre acteurs économiques et éléments de théorie des jeux non-coopératifs :

  a)Description d’un jeu

    a.1) Jeux simultanés et jeux dynamiques

            - Représentation d’un jeu en forme normale

            - Représentation en forme extensive

    a.2) Équilibre en stratégies dominantes.

    a.3) Équilibre de Nash

    a.4) Exemple d’application de modèle à l’économie industrielle : Duopole à la Cournot et à la Bertrand.

  b) Jeux dynamiques

    b.1)Raffinement de l’équilibre de Nash : équilibre parfaits en  sous-jeux et algorithme de résolution vers l'amont (backward induction)

    b.2) Jeux d'entrée sur le marché

3. Théorie de l’information: asymétrie de l’information et incitations:

  a)Modèle principal-agent

    a.1) Asymétrie de l'information : Modèle des « Lemons » d’Akerlof

    a.2) Modèle d’entrée sur le marché en présence d’asymétrie d’informations sur les coûts.

  b) Incitations et mécanismes

    b.1) Design des mécanismes d’incitation

    b.2) Concrétisation en stratégie dominante.

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Informations complémentaires

Volumes horaires :

            CM : 9

            TD : 9

            TP : 

            Terrain :

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