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Concept

Théorie de la préférence révélée

La Théorie de la préférence révélée est une théorie économique proposée par Paul Samuelson. Présentation Paul Samuelson a proposé de déduire les préférences des consommateurs en observant leurs choix. Plutôt que de les questionner sur leurs préférences en proposant plusieurs paniers de biens possibles afin d’obtenir des courbes d’indifférence, cette théorie se limite uniquement à l’observation du comportement des consommateurs. En faisant ses achats, le consommateur révèle ses préférences. Supposons que le consommateur achète le panier ou complexe de biens A (1 kg de pain, 1 litre de lait et 100 g de chocolat) plutôt que le panier B (1 steak et 100 g de pommes de terre). Si le panier A coûte plus cher ou est aussi cher que le panier B, alors le consommateur révèle qu’il préfère le panier A au panier B. En supposant que ses préférences ne changent pas, il ne faut pas que lors d’un autre achat il révèle le contraire. Pour que son comportement soit cohérent, Samuelson propos

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The course allows students to get familiarized with the basic tools and concepts of modern microeconomic analysis. Based on graphical reasoning and analytical calculus, it constantly links to real economic issues.

The course introduces non economists to the economic analysis of climate change: economic activity and climate change, estimation of climate impacts, optimal mitigation and adaptation, national and international climate policy, instruments for climate policy.

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Microéconomie

La microéconomie (ou micro-économie) est la branche de l'économie qui modélise le comportement des agents économiques (consommateurs, ménages, entreprises) et leurs interactions notamment sur les ma

Théorie du consommateur (microéconomie)

La théorie du consommateur est une théorie économique néoclassique ayant comme objectif de modéliser le comportement d'un agent économique en tant que consommateur de biens et de services. En applicat

Preference (economics)

In economics and other social sciences, preference refers to the order in which an agent ranks alternatives based on their relative utility. The process results in an "optimal choice" (whether real o

A revealed preference analysis of PhD students’ choices over employment outcomes

Annamaria Conti, Fabiana Visentin

We develop a revealed preference approach to elicit science and engineering PhDs’ preferences over employment outcomes, exploiting cohort size variations. Depending on whether pecuniary and non-pecuniary rewards are sticky or not, increments in the PhDs’ cohort size decrease either the availability of their ideal employment categories or the related compensations. In both cases, the PhDs’ preferred employment categories are revealed to be the ones that are relatively less chosen when the PhDs’ cohort is large and relatively more so when it is small. Examining two major European universities, we find that PhDs equally value employment in highly-ranked universities and R&D-intensive companies. Moreover, these employment categories are preferred to low-ranked universities, non-R&D-intensive firms, and public administration. There is preference heterogeneity across PhDs depending on their research field.

Elsevier2015

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Revisiting the Route Choice Problem: A Modeling Framework Based on Mental Representations

Michel Bierlaire, Evanthia Kazagli

We present a new approach for modeling and analyzing route choice behavior. It is motivated by the need to reduce the complexity of the state-of-the-art models. It is inspired by the simplifications actually done by the people, using representations of their surrounding space. The proposed framework is based on elements designed to mimic the mental representations used by travelers, denoted as Mental Representation Items (MRIs). This paper describes how operational models based on MRIs can be derived and discusses the applications of these models to traffic assignment and route guidance systems. We report estimation results using revealed preferences data to demonstrate the applicability and validity of the approach.

2015

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We present a new approach for modeling and analyzing route choice behavior. It is motivated by the need to reduce the complexity of the state-of-the-art choice models. It is inspired by the simplifications done by the travelers, using representations of their surrounding space. The proposed framework is based on elements designed to mimic the mental representations used by travelers, denoted as Mental Representation Items (MRIs). It allows the modeler to adjust the level of complexity according to the needs of the specific application. This paper describes how operational models based on MRIs can be derived and discusses the applications of these models to traffic assignment and route guidance systems. We report estimation results using revealed preference data to demonstrate the applicability and validity of the approach. (C) 2016 Published by Elsevier Ltd.

2015

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