Rationalité Limitée et Bruit : Théorie, Méthodes et Expériences

Economists aim at understanding how agents make decisions in economic situations. The standard approach in the economic literature is to assume that agents are perfectly rational. However, the perfect rationality assumption is highly restrictive and does not perfectly capture how agents behave. Studying how bounded is the rationality of economic agents is thus a matter of prime importance. The present dissertation contributes to this research question in behavioral and experimental economics with a particular focus on behaviors in strategic environments and on noisy (rather than purely deterministic) decisions.The dissertation is composed of four chapters. Chapters 1 and 2 address behaviors in strategic interactions with different angles. Chapters 3 and 4 focus on the issue of noise in experimental tasks.Chapter 1 offers insight into how self-selection could promote rationality in strategic environments. Self-selection has seldom been studied under the scope of bounded rationality. In most experiments, once seated in the lab, subjects are forced to participate in all the tasks they faced. On the contrary, in many economic situations in the field (e.g. auctions, financial markets) agents can choose whether they want to participate. In this regard, understanding the consequences of self-selection is valuable. We assess the evolution of strategies when a self-selection stage is added in experimental games and study the potential drivers of self-selection into games. Chapter 2 proposes and tests a new model in behavioral game theory. The model assumes the existence of two types of players: confused players who do not form any beliefs and thus play randomly or naively, and strategic players who best respond to noisy beliefs regarding the probability of facing a confused or a strategic player. The model has interesting theoretical properties and fits experimental data with a single parameter. Chapter 3 calibrates measurement error in four risk-aversion tasks using a large set of existing test-retest experiments. Since measurement error can have a dramatic impact on statistical analysis, quantifying the noise in experimental measures is of particular importance. We also discuss the consequences of measurement error coupled with discrete approximations and small samples when performing linear regressions. Chapter 4 focuses on tasks aiming at eliciting trust. Using a test-retest experiment, we calibrate measurement error in standard trust measures, namely the behavior in a trust game and survey questions. We then discuss how cognitive skills and attention can drive noise in experimental tasks.La science économique s’intéresse à la façon dont les agents prennent des décisions dans des situations économiques. L'approche standard dans la littérature économique est de supposer que les agents sont parfaitement rationnels. Cependant, l'hypothèse de rationalité parfaite est très restrictive et peine parfois à expliquer le comportement empirique des agents. L'étude de la rationalité limitée des agents est donc une question centrale en économie. Cette thèse contribue à cette question de recherche en économie comportementale et expérimentale, en s’intéressant particulièrement aux comportements dans les environnements stratégiques ainsi qu’aux décisions bruitées (plutôt que purement déterministes).Ce manuscrit est composé de quatre chapitres. Les chapitres 1 et 2 abordent les comportements dans les interactions stratégiques sous différents angles. Les chapitres 3 et 4 s’intéressent à la question du bruit dans les tâches expérimentales.Le chapitre 1 offre un aperçu de la façon dont l'auto-sélection (le fait que les agents décident eux-mêmes s’ils participent à une situation économique) pourrait promouvoir la rationalité dans les environnements stratégiques. L'auto-sélection a rarement été étudiée dans le cadre de la rationalité limitée. Dans la plupart des expériences, une fois assis dans le laboratoire, les sujets sont obligés de participer à toutes les tâches auxquelles ils sont confrontés. Au contraire, dans de nombreuses situations économiques (par exemple les enchères et les marchés financiers), les agents peuvent choisir s'ils veulent participer. À cet égard, il est utile de comprendre les conséquences de l'auto-sélection. Nous évaluons l'évolution des stratégies lorsqu'une étape d'auto-sélection est ajoutée dans des jeux expérimentaux et nous étudions les moteurs potentiels de l'auto-sélection dans les jeux. Le chapitre 2 propose et teste un nouveau modèle de rationalité limitée dans les environnements stratégiques. Le modèle suppose l'existence de deux types de joueurs : les joueurs confus qui ne se forgent aucune croyance et qui jouent donc de manière aléatoire ou naïve, et les joueurs stratégiques qui se forgent des croyances (bruitées) sur la probabilité d'affronter un joueur confus ou stratégique. La stratégie de ces joueurs stratégiques est alors une meilleure réponse à leurs croyances bruitées. Le modèle présente des propriétés théoriques intéressantes. Il est de plus capable de prédire des données expérimentales avec un seul paramètre. Le chapitre 3 calibre l'erreur de mesure dans quatre tâches d'aversion au risque en exploitant un large ensemble d'expériences utilisant un protocole « test-retest » (une même tâche est effectuée plusieurs fois au sein d’une même expérience). Étant donné que l'erreur de mesure peut avoir un impact considérable sur l'analyse statistique, la quantification du bruit dans les mesures expérimentales revêt une importance particulière. Nous examinons également les conséquences de l'erreur de mesure associée à la discrétisation des mesures et aux échantillons de petite taille lors de l'estimation de régressions linéaires. Le chapitre 4 aborde les tâches visant à mesurer la confiance. En utilisant un protocole « test-retest », nous calibrons l'erreur de mesure dans les mesures de confiance standard : le comportement dans un jeu de confiance et les indices de confiance déclaratifs. Nous examinons enfin la façon dont les capacités cognitives et la concentration peuvent avoir un impact sur la quantité de bruit dans ces tâches expérimentales