Les attentes adaptatives sont une hypothèse incluse dans les modèles économiques pour simplifier l'analyse. Son postulat principal est que les agents fondent leurs projections sur des données historiques.
Cette approche s'oppose à celle des anticipations rationnelles où l'on suppose que les gens tirent parti de toutes les informations disponibles lors de la formulation de leurs estimations.
En d'autres termes, sur la base d'attentes adaptatives, les agents ne considèrent que le passé. Cependant, si les individus étaient rationnels, ils incluraient également les événements annoncés pour l'avenir dans leur analyse, par exemple, si le gouvernement ordonnait qu'une mesure prenne effet à partir de l'année prochaine.
Origine des attentes adaptatives
L'origine des anticipations adaptatives remonte à 1956. Cette année-là, Philip Cagan a proposé un modèle où les consommateurs estiment l'inflation sur la base de données historiques.
Il s'agit d'un progrès par rapport aux anticipations exogènes. Selon cette hypothèse, les agents formulent leurs projections uniquement à partir de variables externes, sans lien avec les expériences personnelles de chaque utilisateur.
Cependant, avec l'approche des attentes adaptatives, un concept clé a été introduit : les agents apprennent de leurs erreurs, comme nous l'expliquerons ci-dessous.
Attentes adaptatives comme résultat d'apprentissage
Les attentes adaptatives peuvent être exprimées mathématiquement comme le résultat d'un processus d'apprentissage. Ainsi, la valeur attendue d'une variable est construite en fonction des erreurs commises dans le passé lors de sa projection, comme on peut le voir dans la formule suivante :
Une autre façon d'exprimer cette équation est la suivante :
De ce qui précède, on peut interpréter que l'évolution attendue de X dans le futur dépend de l'erreur enregistrée lors de l'estimation de sa valeur actuelle.
Par exemple, imaginez que nous allons projeter l'inflation pour l'année prochaine. Il faut donc tenir compte de la hausse des prix que nous attendions pour cette année et des données effectivement enregistrées.
Maintenant, trouvons une formule générale, considérant que ce qui précède se répète en plusieurs périodes :
Ensuite, on remplace dans la première équation :
Dans l'équation précédente, plus les données historiques de la variable sont anciennes, moins elle aura de poids dans l'estimation. Ceci, car lambda est un coefficient inférieur à 1.
Avantages et inconvénients des attentes adaptatives
Parmi les avantages des attentes adaptatives figurent :
- Ils peuvent être facilement introduits dans les modèles économétriques.
- Ils sont justifiables dans certains contextes, par exemple, pour l'inflation. Il est possible que face à une augmentation soutenue des prix dans le passé, les utilisateurs s'attendent à ce que cela se poursuive.
- Ils sont cohérents dans le sens où les expériences plus lointaines sont considérées comme moins pertinentes pour les projections.
Cependant, il y a aussi quelques inconvénients à cette théorie :
- Ce n'est pas réaliste si l'on tient compte du fait qu'il y a des gens qui connaissent les effets futurs de certains événements. Par exemple, imaginons que le gouvernement annonce une politique monétaire expansionniste. Ainsi, les analystes s'attendent à ce que les dépenses privées plus élevées, l'inflation plus élevée, indépendamment de ce qui s'est passé dans le passé.
- Les anticipations adaptatives supposent que pour projeter, par exemple, l'inflation, seules les données passées sur les variations de prix sont utilisées. Cependant, en réalité, les agents disposent également d'informations sur d'autres variables connexes.
