nsi:tds:divers:article_reinhart_et_rogoff
Différences
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| nsi:tds:divers:article_reinhart_et_rogoff [2023/01/26 12:41] – supprimée - modification externe (Unknown date) 127.0.0.1 | nsi:tds:divers:article_reinhart_et_rogoff [2023/01/26 12:44] (Version actuelle) – goupillwiki | ||
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| Ligne 1: | Ligne 1: | ||
| + | ====== Growth in time of debt ====== | ||
| + | //Growth in a Time of Debt// est un article économique publié en 2010 dans //American Economic Review//, | ||
| + | une référence de premier plan en économie. | ||
| + | |||
| + | **Keneth Rogoff** et **Carmen Reinhart**, les auteurs de l' | ||
| + | |||
| + | ==== Les données ==== | ||
| + | |||
| + | L' | ||
| + | |||
| + | Voici un aperçu (quelques lignes) du contenu de ce fichier. | ||
| + | |||
| + | <csv delim=;> | ||
| + | Country; | ||
| + | Australia; | ||
| + | Canada; | ||
| + | Finland; | ||
| + | New Zealand; | ||
| + | Norway; | ||
| + | </ | ||
| + | |||
| + | Ce fichier comporte les colonnes suivantes : | ||
| + | * Le nom du pays, | ||
| + | * l' | ||
| + | * la dette exprimée en % du PIB, | ||
| + | * le taux de croissance exprimé aussi en % du PIB. | ||
| + | |||
| + | //PIB = Produit Intérieur Brut, représente en gros la valeur des richesses produites par le pays en une année. On peut voir cela comme le salaire annuel d'un pays.// | ||
| + | |||
| + | Par exemple ici, en première ligne on peut constater qu'en 1946, l' | ||
| + | |||
| + | ==== La théorie de l' | ||
| + | |||
| + | On peut imaginer que la dette d'un pays peut nuire à sa croissance. Plus de dette => moins de croissance. Cette idée est évidemment discutable mais ce n'est pas le point important. | ||
| + | |||
| + | D' | ||
| + | |||
| + | Donc, d' | ||
| + | |||
| + | ==== Argument mis en avant ==== | ||
| + | |||
| + | Pour prouver leur théorie, ils ont regroupé tous les items (// | ||
| + | * dette < 30 %, | ||
| + | * dette entre 30 % et 60 %, | ||
| + | * dette entre 60 % et 90 %, | ||
| + | * dette > 90 %. | ||
| + | |||
| + | Puis ils ont **moyenné** les taux de croissances chacune de ces classes. Ainsi ils obtiennent les résultats suivants : | ||
| + | |||
| + | ^ Classe | ||
| + | | Taux de croissance moyen | +4,1 % | +2,8 % | +2,8 % | -0,1 % | | ||
| + | |||
| + | La conclusion semble s' | ||
| + | |||
| + | Cet argument à été utilisé pour justifier les politiques d' | ||
| + | |||
| + | ==== Faiblesse de l' | ||
| + | |||
| + | Il y a là un gros **biais de confirmation** : Les économistes mettant en avant cet argument son persuadés que la dette est mauvaise et se laissent donc facilement convaincre alors même que la méthode utilisée est très peu convaincante. | ||
| + | |||
| + | En effet, comment choisit-on les seuils ? Et pourquoi moyenner ? Tous les cas moyennés dans chaque classe sont-ils bien comparables ? Si je calcules qu'en moyenne les 1 GEN 3 pèsent 70 kg alors qu'en moyenne les 1 GEN 2 pèsent 65 kg, pourrais-je conclure qu' | ||
| + | |||
| + | Les économistes, | ||
| + | |||
| + | C'est ce que vous allez faire. Cet exercice nous servira de prétexte pour la manipulation du fichier de données. | ||
| + | |||
| + | ==== Votre travail ==== | ||
| + | |||
| + | Vous disposez du {{ .: | ||
| + | |||
| + | <code csv> | ||
| + | Country; | ||
| + | Australia; | ||
| + | Canada; | ||
| + | Finland; | ||
| + | New Zealand; | ||
| + | Norway; | ||
| + | </ | ||
| + | |||
| + | - En utilisant python, récupérer les données dans le fichier, | ||
| + | - représenter les données dans un nuage de points avec la dette en abscisse et la croissance en | ||
| + | ordonnée, | ||
| + | - répartir les données en classe en utilisant les classes de Reinhart et Rogoff | ||
| + | - calculer les croissances moyennes pour chaque classe, | ||
| + | - comparer vos résultats avec ceux de Reinhart et Rogoff. | ||
| + | |||
| + | === Outils que vous pouvez utiliser === | ||
| + | |||
| + | == Tracer un nuage de points == | ||
| + | |||
| + | Utiliser matplotlib. | ||
| + | |||
| + | <Code python> | ||
| + | import matplotlib.pyplot as plt | ||
| + | |||
| + | # mettre les x dans un premier tableau, par exemple xs | ||
| + | # mettre les y dans un second tableau, par exemple ys | ||
| + | plt.scatter(xs, | ||
| + | plt.show() | ||
| + | </ | ||
| + | |||
| + | == Calcul de moyenne == | ||
| + | |||
| + | Utiliser numpy. | ||
| + | |||
| + | <Code python> | ||
| + | import numpy as np | ||
| + | |||
| + | # placer les données à moyenner dans un tableau data | ||
| + | m = np.mean(data) # renvoie la moyenne | ||
| + | </ | ||
| + | |||
| + | ==== Finalement... ==== | ||
| + | |||
| + | Vos résultats sont différents de ceux de Reinhart et Rogoff. Normal : non seulement, toute la méthode, notamment l' | ||
