Simulateur de Cascade d'Information

A Propos de la Theorie de la Cascade d'Information

La Cascade d'Information, proposee par Bikhchandani, Hirshleifer et Welch (1992), decrit comment les individus rationnels ignorent leur information privee et suivent les actions de leurs predecesseurs, creant un effet de 'cascade', meme lorsque le choix majoritaire est errone.

Le modele BHW suppose un etat binaire du monde (Bon/Mauvais). Les individus decident sequentiellement, chacun observant les choix publics precedents et recevant un signal prive. Ils utilisent la mise a jour bayesienne pour calculer la posteriori et choisissent l'option avec la probabilite posteriori la plus elevee.

Mise a jour bayesienne : l'individu i calcule P(G | choix precedents, signal prive). Si la posteriori > 0.5, choisir A ; sinon B. Quand l'avance dans les comptages publics atteint le seuil, aucun signal prive ne peut inverser la decision et la cascade commence.

Fragilite de la cascade : Les cascades d'information sont fragiles. Un petit choc externe, la diffusion d'information publique ou une opinion faisant autorite peut briser une cascade etablie.

Les cascades d'information sont omnipresentes : le comportement moutonnier financier provoque des bulles et des krachs ; les consommateurs choisissent le restaurant le plus frequent ; les tendances sur les reseaux sociaux s'auto-renforcent.

Cascade d'information vs comportement moutonnier : Les cascades mettent l'accent sur des individus rationnels ignorant l'information privee (rationalite bayesienne), tandis que le comportement moutonnier implique une conformite irrationnelle.