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Des outils pour la simulation économique : Jan Tinbergen et l'émergence des modèles structurels (1935–1940)1

Published online by Cambridge University Press:  17 August 2016

Éric Chancellier
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Résumé

Nous proposons d'analyser l'un des premiers outils de simulation en économie au travers les travaux de Tinbergen entre 1935 et 1940 au sein de la Société des Nations. Précisément, Tinbergen développe l'utilisation des modèles structurels destinés à la simulation économique. Nous constaterons dans une première partie la volonté de Tinbergen de simuler le mouvement économique en testant statistiquement les théories économiques des cycles. Ainsi, Tinbergen est à la recherche d'un système de fonctions dont la structure est basée sur des théories économiques. Ce système est considéré par Tinbergen comme faisant office de machine permettant alors un second niveau de simulation développée dans la deuxième partie de l'article. Précisément, la machine ainsi constituée permet des simulations de scénarios de politiques économiques. Tinbergen élabore une machine expérimentale qui lui permet de considérer à la fois des scénarios de politiques conjoncturelles et structurelles.

Summary

Summary

Our aim is to study the first tools of simulation in economy with the works of Tinbergen between 1935 and 1940 within the League of Nations. Precisely, Tinbergen developed the use of the structural models intended for the economic simulation. First, we notice the will of Tinbergen to simulate the economic movement by testing statistically the economic cycles theories. Second, Tinbergen developed an ‘experimental machine’ in order to simulate the scenarios of economic policies. Precisely, the experimental machine allowed to analyse at the same time the scenarios of cyclical and structural policies.

Keywords

Business cycleseconomic simulationhistory of modelsB22B23cycles économiquessimulation économiquehistoire de la modélisationB22B23
Type
Research Article
Information
Recherches Économiques de Louvain/ Louvain Economic Review , Volume 73 , Issue 3 , 2007 , pp. 311 - 336
Copyright
Copyright © Université catholique de Louvain, Institut de recherches économiques et sociales 2007 

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Footnotes

2

Professeur à I'ESG Paris, [email protected]. Je tenais à remercier les deux rapporteurs anonymes pour leurs commentaires instructifs ainsi que Philippe Le Gall et Philippe Adair pour leurs lectures attentives.

1

Une première version a été présentée dans le cadre du colloque europèen Augustin Cournot Doctoral Days à Strasbourg (avril 2004).

References

Bibliographie

Aish, A-M. (2002). “Explanatory Models in Suicide Research : explaining relationships”, in: Franck, R. (ed.), The Explanatory Power of Models. Bridging the gap between empirical and theoretical reseach in the social sciences, Kluwer Academic Publishers, Boston, 51–66.Google Scholar
Armatte, M. (1995). Histoire du modèle linéaire. Formes et usages en statistiques et en économétrie. Thèse de doctorat, EHESS.Google Scholar
Armatte, M. (2001a). « La Statut Changeant de la Corrélation en Econo-métrie (1910–1944) », Revue Economique, 52(3), 617–631.Google Scholar
Armatte, M. et Dahan, Dalmedico A. (2004). « Modèles et Modélisations, 1950–2000. Nouvelles pratiques, nouveaux enjeux », Revue d’Histoire des Sciences, 57(2), 245–305.Google Scholar
Arrow, K.J. (1958). “Tinbergen on Economie Policy”, Journal of the American Statistical Association, 53(281): 89–97.Google Scholar
Bogaard, A. (van den) (1999). “Past Measurement and Future Prediction”, in: Morgan, et Morrison, (ed), Models as Mediators, Cambridge University Press, Cambridge, 282–325.Google Scholar
Boumans, M. (1992). A Case of Limited Physics Transfer. Jan Tinbergen's resources for re-shaping economics. Thèse de doctorat, Université d’Amsterdam. Google Scholar
Bureau International du Travail. (1924). Les Baromètres Economiques. Etudes et Documents Série N, Genève.Google Scholar
Callataÿ, A. (2002). “Computer Simulation Methods to Model Macroeconomics”, in: Franck, R. (ed.), The Explanatory Power of Models. Bridging the gap between empirical and theoretical reseach in the social sciences, Kluwer Academic Publishers, Boston, 105–126.Google Scholar
Cornelisse, C, Dijk, H (van), Don, H. (2004). “Introduction to the Tinbergen Centennial Issue”, De Economist, 152(2), 161–165.Google Scholar
Endres, A.M. et G.A., Fleming (2002). International Organizations and the Analysis of Economic Policy, 1919–1950. Cambridge University Press, Cambridge.Google Scholar
Frisch, R. (1933). “Propagation Problems and Impulse Problems in Dynamic Economics”, in: Economic Essays in Honour of Gustav Cassel. Octobre, 171–205.Google Scholar
Frisch, R. (1938). Statistical versus Theoretical Relations in Economic Macrodynamics. League of Nation Memorandum.Google Scholar
Franck, R. (2002). “Conclusion of Part I. Statistical Modelling and the Need for Theory”, in: Franck, R. (ed.), The Explanatory Power of Models. Bridging the gap between empirical and theoretical reseach in the social sciences, Kluwer Academic Publishers, Boston, 87–100.Google Scholar
Haberler, G. (1937). Prospérité et Dépression. Etude théorique des cycles économiques. Société des Nations, Genève.Google Scholar
Kalecki, M. (1935).“A Macrodynamic Theory of Business Cycles”, Econo-metrica, 3(3), 327–344.Google Scholar
Klein, J.L. (1997). Statistical Visions in Time. A History of Time Series Analysis, 1662–1938. Cambridge University Press.Google Scholar
Le Corbeiller, P. (1933). « Les Systèmes Autoentretenus et les Oscillations de Relaxation », Econometrica, 1(3), 328–332.Google Scholar
Lucas, R.E. JR. (1980). « Methods and Problems in Business Cycle Theory”, Journal of Money, Credit, and Banking, 12(4), 696–715.Google Scholar
Mirowski, P. (1999). “Cyborg Agonistes: economics meets operations research in mild-century”, Social Studies of Science, 29(5), 685–718.Google Scholar
Morgan, M.S. (1990). The History of Econometric Ideas. Cambridge University Press, Cambridge.Google Scholar
Morgan, M.S. et Morrison, M. (éd). (1999). Models as Mediators. Cambridge University Press, Cambridge.Google Scholar
Persons, W.M. (1916). “Construction of a Business Barometer Based Upon Annual Data”, American Economic Review, 6(4), 739–769.Google Scholar
Persons, W.M. (1919a). “Indices of Business Conditions”, The Review of Economic Statistics, 1(1), 5–109.Google Scholar
Persons, W.M. (1919b). “An Index of General Business Conditions”. The Review of Economic Statistics, 1(2), 109–212.Google Scholar
Simon, H.A. (1996). Les Sciences de l’Artificiel. Gallimard, Paris.Google Scholar
Sims, C.A. (1980). “Macroeconomics and Reality”. Econometrica, 48(1) : 1–48.Google Scholar
Tinbergen, J. (1935). “Annual Survey : suggestions on quantitative business cycle theory”, Econometrica, 3(3), 241–308.Google Scholar
Tinbergen, J. (1938). “On the Theory of Business-Cycle Control”, Econometrica, 6, 22–39.Google Scholar
Tinbergen, J. (1939a). Vérification Statistique des Théories des Cycles Economiques. Une méthode et son application au mouvement des inves-tissements. SDN, Genève.Google Scholar
Tinbergen, J. (1939b). Vérification Statistique des Théories des Cycles Economiques. Les cycles économiques aux Etats-Unis d’Amérique de 1919 à 1932. SDN, Genève.Google Scholar
Tinbergen, J. (1939–1940). “Econometric Business Cycle Research”, The Review of Economie Studies, 7, 73–90.Google Scholar