Loi de Gibrat
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Cet article est une ébauche concernant les probabilités et la statistique.
Dans le domaine des probabilités et plus particulièrement de l'économétrie, la loi de Gibrat (parfois dite Règle de croissance proportionnelle de Gibrat ou Loi de l'effet proportionnel ou encore loi log-normale à 3 paramètres), est une loi de probabilité énoncée par le français Robert Gibrat, polytechnicien, enseignant à l'École des Mines, dans un article dans un Bulletin de la SGF[1], puis dans sa thèse sur les inégalités économiques, soutenue à Lyon en 1931, et qu'il a nommée loi de l'effet proportionnel[2].
Pour l’essentiel, elle est issue de la loi log-normale et sa formulation ne diffère que par une translation.
Cette loi dispose que la croissance des unités (entreprise…) est proportionnelle à (indépendamment de) sa taille (Gibrat, 1931) ; ainsi la croissance en pourcentage […] des entreprises serait indépendante de la taille initiale de l'entreprise ce qui a ensuite été contesté ou discuté pour certains types d'entreprises (petites entreprises, startup, entreprise de l'économie sociale et solidaire…)[3].
Cette loi intéresse rapidement les statisticiens, d'autant qu'elle est proposée par Gibrat peu après la crise de 1929 qui selon Michel Armatte (1995) « a consacré la faillite de méthodes statistiques de prévision fondés sur de simples descriptions du cycle des affaires à l’aide d’indicateurs combinés en des baromètres économiques »[2].
Cette loi permet de passer des statistiques descriptives sans modèle et sans aléa, vers les modèles stochastiques recommandés par la Cowles Commission[2].
