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Novembre est terminé et la première semaine de décembre n’a pas encore ramené l’espoir d’un nouveau sommet Bitcoin qui pourrait pousser la crypto-monnaie à 98 000 $, comme le prédit le pseudonyme de PlanB, le compte Twitter 100TrillionUSD.
Autrefois admiré par les prédictions précises, PlanB fait maintenant face à la colère de quelques milliers de followers sur Twitter qui croyaient à ses antécédents précis, ne montrant aucune curiosité pour comprendre les modèles que l’homme de 100 000 milliards de dollars utilise pour spéculer sur le prix de Bitcoin, l’actif le plus excitant et le plus volatil de tous. temps.
Suivant la citation du célèbre statisticien George Box selon laquelle « tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles », il n’est même pas approprié de blâmer le modèle d’être incorrect ou PlanB de l’échec apparent. Du moins pas avant d’avoir compris la différence entre risque et incertitude d’un point de vue économique. Alors, oublions le modèle pendant un moment et allons droit aux faits.
Il était une fois un Anglais du nom d’Isaac Newton qui, en 1687, publia son ouvrage le plus célèbre, Mathematical Principles of Natural Philosophy. Dans son travail, Newton a exprimé les lois du mouvement par un calcul mathématique robuste. Le livre eut trois autres éditions, la dernière publiée en 1726, l’année de sa mort à 84 ans.
La publication de Newton a résonné au-delà du domaine de la physique pour avoir un impact sur d’autres branches de la connaissance. Elle a influencé toute une légion de penseurs, principalement en raison du remarquable pouvoir explicatif de la méthode newtonienne à une époque où l’Europe était confrontée à des problèmes de quantification, de gestion des ressources et d’efficacité des processus. Ainsi, cette nouvelle approche méthodologique a été la pierre angulaire de la pensée économique moderne. Cependant, l’économie n’a été reconnue comme une science – une science politique – que près d’un demi-siècle plus tard, avec le lancement de The Wealth of Nations d’Adam Smith.
Dans les années qui ont suivi, plusieurs écoles de pensée économique ont émergé et ont structuré leurs idées à travers des récits, parfois soutenus par des modèles mathématiques de plus en plus complexes et sophistiqués. Ainsi, le mot « politique » a été mis de côté et la logique mathématique a pris le relais du discours politique pour dominer le courant économique dominant. L’économie politique a cédé la place à l’économie.
Ce changement d’orientation était fondamental pour la nouvelle structure sociale. Les industries ont augmenté leur production, le commerce international s’est considérablement développé et le marché des capitaux a connu une croissance exponentielle. Cela n’aurait pas été possible sans le raisonnement de Newton et de ses prédécesseurs.
L’erreur des économistes a été de croire que les lois stationnaires universelles découvertes il y a des siècles, qui ont influencé positivement la société, pourraient servir de modèle à une économie non stationnaire pour toujours.
Alors que les lois universelles restent les mêmes pendant des millions d’années, l’économie change d’un trait de plume, d’un discours politique, d’un missile ou même d’un simple tweet. Et la croyance que tout le reste pouvait être mesuré avec un niveau de précision similaire aux modèles stationnaires a rapidement prouvé sa faiblesse.
Du nord au sud, d’est en ouest, les économies mondiales ont subi d’innombrables crises sans que ces modèles puissent corriger voire identifier de telles distorsions. L’économie n’est pas stationnaire, ni une science exacte, tout comme le risque n’est pas synonyme d’incertitude.
Risque, incertitude et modèles
Le Cambridge Dictionary définit le risque comme « la possibilité que quelque chose de mauvais se produise », mais ce n’est qu’une simple définition du risque. En économie, en affaires et en finance, le risque a un double sens et peut faire référence à quelque chose de bénéfique ou de nuisible.
Une entreprise, par exemple, peut offrir un risque favorable (en cas de succès) et un risque défavorable (en cas d’échec) à ses investisseurs. Les risques sont soumis à des probabilités d’occurrence et leurs effets peuvent être évalués. Essentiellement, le risque est une incertitude mesurable.
Mervin Kyng et John Kay, deux économistes britanniques de renom, auteurs de ‘Incertitude radicale : prise de décision pour un avenir inconnu‘, définissent l’incertitude comme « le résultat de notre connaissance incomplète du monde, ou du lien entre nos actions présentes et leurs résultats futurs ».
King et Kay distinguent respectivement le risque et l’incertitude comme incertitude résoluble et incertitude radicale. Et ils mettent en évidence les dimensions de ce qu’ils appellent l’incertitude radicale : « …l’obscurité ; ignorance; imprécision; ambiguïté; problèmes mal définis; et un manque d’informations que dans certains cas, mais pas tous, nous pourrions espérer rectifier à une date future. Ces aspects de l’incertitude font partie de l’expérience quotidienne.
Contrairement au risque, l’incertitude ne peut être conçue par des probabilités et, par conséquent, ses effets ne peuvent pas être spéculés à l’avance. L’incertitude est à l’épreuve des prix.
Les modèles sont des représentations simplifiées de la réalité utilisées pour interpréter des phénomènes socio-économiques. Les modèles sont généralement descriptifs et utilisent des représentations mathématiques et graphiques pour exprimer un concept.
Les industries utilisent des modèles pour vérifier si le processus de production donne les résultats attendus et ainsi évaluer la nécessité d’augmenter ou de réduire la production, de réduire les coûts, d’embaucher plus de personnes ou même de diminuer le nombre d’employés. Le modèle bien connu de l’offre et de la demande explique les fluctuations à court terme de l’activité économique. De nombreux autres modèles sont utilisés en microéconomie ou en macroéconomie à diverses fins.
L’essence d’un modèle est d’établir, à travers une structure mathématique, la preuve d’un phénomène qui peut être observé avec une certaine régularité. Et les modèles de PlanB font exactement cela pour prédire la valeur de Bitcoin.
Mais qu’est-ce qui n’a pas fonctionné avec le modèle Floor de PlanB ?
L’innatendu. Les modèles ne sont que des modèles, avec leurs simplifications et leurs imperfections. Les modèles sont prêts à faire face à autant de risques que possible, mais ne peuvent pas gérer confortablement les incertitudes.
Un « échec » du modèle Floor, le premier en dix ans, tel que rapporté par le Plan B, n’est pas seulement un échec du modèle lui-même mais représente avant tout notre incapacité à faire face à l’incertitude.
Et si « il faut un mannequin pour battre un mannequin », S2F est sur la bonne voie.
Twitter: @GandaraMarcio
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