Institut de Recherche pour la démographie des entreprises

www.irdeme.org > Richesse, emploi et entreprenariat > Extracting economic data from Pareto law distributions

Extracting economic data from Pareto law distributions

PART 4


jeudi 24 novembre 2016, par Bernard Zimmern

Ceci est la suite des articles sur richesse emplois et inégalités mais pour leur diffusion, nous les avons écrits directement en anglais et les publions sur notre site www.firm-demogaphy.org.

La quatrième partie qui va être publiée en deux temps explique d’abord la difficulté à extraire des données répétitives et robustes de bases de données économiques comme celles du SCF (Survey of Consumer Finances) car ces données, notamment les revenus, sont des variables dans la distribution n’est pas de la loi de Gauss mais la loi de Pareto, dit aussi 80-20. La titrisation sur les marchés dérivés est l’une des causes de la crise économique de 2008 car le risque des titres ainsi créés a été évalué avec la loi de Gauss et non la loi de Pareto où les valeurs extrêmes sont beaucoup plus fréquentes. Ceci a été décrit dans le livre « le cygne noir ».

Les deux papiers qui viennent ont été en écrit en anglais puisque c’est maintenant le langage utilisé dans nos universités françaises de formation statistique. Ils montreront qu’il est possible d’établir un lien entre création d’emplois et revenus des entrepreneurs créateurs.

Ils aborderont ensuite la recherche d’un modèle expliquant pourquoi la loi de Pareto est si commune en économie et tenteront de donner un sens à l’index α qui est la grande caractéristique d’une distribution de Pareto et de donner un sens à ses variations.

Un troisième article montrera comment il est possible de retrouver à une certaine stabilité et robustesse dans les données extraites de ces bases statistiques.



 
Plan du site |