MODELE INDIVIDUEL PREDICTIF

MODELE INDIVIDUEL PREDICTIF

Rappel du modèle

Le modèle individuel prédictif précédemment introduit dans le chapitre de modélisation a vocation à prédire les choix d’un individu dont on connaît la structure de préférence. Cette structure de préférence individualisée paramètre le modèle individuel, dérivant directement du modèle structurel, simplifié par hypothèse et dont on récupère les coefficients estimés d’après les données de l’expérimentation. Le modèle individuel prédictif constitue une implémentation de la théorie de matching affectif, appliquée au cas particulier de l’investissement en equity crowdfunding70 . 1.1. Détermination de l’ordre à priori des projets L’ordre des projets choisis à priori est prédit par la ‘distance affective’ entre chaque projet en compétition et le décideur (investisseur). La distance affective est définie comme l’inverse de l’’Intensité du choix d’investissement’ prédite. L’’Intensité du choix d’investissement’ prédite est calculée comme une combinaison linéaire des variables de congruence à priori : l’’Intérêt’ et la ‘Congruence aux valeurs de base’71. Les coefficients de l’équation sont directement issus de l’estimation du modèle explicatif. Les deux variables de congruence à priori sont calculées par le premier temps du matching, soit la fonction qui prend pour paramètre deux structures de préférence déclaratives (la première pour l’’Intérêt’ et la seconde pour la ‘Congruence aux valeurs de base’) ainsi que la valeur et le domaine d’activité associés au projet évalué. Illustrons la détermination de l’ordre à priori des projets sur un exemple. Prenons le cas de deux projets en compétition A et B pour un investisseur I 70 La feuille Excel d’implémentation du modèle est disponible sur simple demande 71 Le construit ‘Familiarité’ est exclu car il n’a pas d’effet significatif sur l’Intensité du choix d’investissement’  La théorie du matching affectif stipule que certains projets nous correspondent davantage, ils ont naturellement notre préférence avant tout jugement évaluatif. Sous certaines conditions, le projet qui nous correspond le plus, soit le plus attractif sera choisi. Aussi l’investisseur I choisira le projet A ou B qui lui correspond le plus. Dans le cas de l’equity crowdfunding, notre étude a permis de dégager deux variables affectives de correspondance non évaluatives : les valeurs (variable ‘Congruence aux valeurs de base’) et les centres d’intérêt (variable ‘Intérêt’). L’investisseur I devrait donc choisir le projet (A ou B) qui correspond le plus à ses valeurs et à ses centres d’intérêt, cette correspondance étant d’autant plus forte que la distance affective est faible. De façon équivalente, cette correspondance est d’autant plus forte que l’Intensité du choix d’investissement prédite est grande puisque par définition, la distance affective est l’inverse de l’Intensité du choix d’investissement prédite.

Résultats du modèle individuel prédictif

Dans la sous-section précédente, nous avons présenté une implémentation possible de la théorie du matching affectif pour le cas de l’investissement en equity crowdfunding. Nous avons d’abord exposé la méthode de détermination des préférences à priori sur les projets puis une mesure de la qualité de la prédiction des choix à priori pour un individu ayant préalablement révélé sa structure de préférence. Nous présentons maintenant les résultats obtenus avec le modèle individuel prédictif sur les données de l’expérimentation. Le taux de prédictions exactes des projets préférés pour l’ensemble des 100 sujets de l’échantillon est d’abord rapporté (2.1), ensuite, nous comparons les mesures d’erreur des prédictions du matching affectif avec celles de tirages aléatoires (2.3), enfin nous montrons comment la théorie du matching affectif peut apporter un élément de réponse complémentaire à la question centrale de cette recherche.