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Bibliographie

Résumé. Liste consolidée de toutes les références citées sur le site (méthodologie, cycles, analyses). Style auteur-année. Les ancres #auteur-annee sont stables et utilisées par les liens internes des autres pages.

A

Abrams & Strogatz (2004)

Abrams, D. M., & Strogatz, S. H. (2004). Chimera states for coupled oscillators. Physical Review Letters, 93(17), 174102. Découverte que sur un anneau d'oscillateurs identiques, des sous-domaines synchronisés peuvent coexister stablement avec des sous-domaines désordonnés — les chimera states. Phénomène nommé d'après les chimères mythologiques. Métaphore directe pour l'observation CPV : pourquoi certains agrégats montrent un signal apparent alors que d'autres voisins ne montrent rien. "Famille U — synchronisation partielle".

Aguiar-Conraria & Soares (2014)

Aguiar-Conraria, L., & Soares, M. J. (2014). The continuous wavelet transform: moving beyond uni- and bivariate analysis. Journal of Economic Surveys, 28(2), 344–375.

Akerlof & Shiller (2009)

Akerlof, G. A., & Shiller, R. J. (2009). Animal spirits: how human psychology drives the economy, and why it matters for global capitalism. Princeton University Press. Reprise et formalisation contemporaine des "animal spirits" keynésiens. Les comportements collectifs (confiance, équité, illusion monétaire, histoires partagées) ne sont pas du bruit secondaire mais des moteurs primaires des fluctuations macro. Cadre de référence pour la "Famille S — réflexivité et anticipations" et la composante transversale.

B

Baillie (1996)

Baillie, R. T. (1996). Long memory processes and fractional integration in econometrics. Journal of Econometrics, 73(1), 5–59. Survey de référence sur les processus ARFIMA en économétrie. Justification de l'usage du null ARFIMA(0, d̂_GPH, 0) en V3 sur séries macro.

Baaquie (2004)

Baaquie, B. E. (2004). Quantum finance: path integrals and Hamiltonians for options and interest rates. Cambridge University Press. Application des intégrales de chemin de la mécanique quantique au pricing d'options et à la modélisation de la structure par terme. Cadre méthodologique "Famille M — quantum analogies" du panorama au-delà des cycles.

Bacry, Muzy & Delour (2001)

Bacry, E., Muzy, J. F., & Delour, J. (2001). Multifractal random walk. Physical Review E, 64(2), 026103. Modèle stochastique multifractal avec mémoire log-normale. Reproduit les faits stylisés des séries financières (queues lourdes, agglomération de la volatilité, scaling multifractal) sans aucune périodicité. Cadre principal de la "Famille B — multifractalité".

Bak (1996)

Bak, P. (1996). How nature works: the science of self-organized criticality. Copernicus. Manifeste vulgarisé de la criticité auto-organisée. Les systèmes physiques, biologiques et économiques évoluent spontanément vers des états critiques caractérisés par des avalanches de toutes tailles (loi de puissance), sans périodicité. Cadre principal de la "Famille A — SOC".

Bak, Tang & Wiesenfeld (1987)

Bak, P., Tang, C., & Wiesenfeld, K. (1987). Self-organized criticality: an explanation of 1/f noise. Physical Review Letters, 59(4), 381–384. Article fondateur de la SOC. Le modèle du tas de sable (sandpile) produit naturellement du bruit 1/f et des avalanches scale-free — exactement la signature spectrale qu'on observe sur de nombreuses séries macro après échec du test de cycle.

Bandt & Pompe (2002)

Bandt, C., & Pompe, B. (2002). Permutation entropy: a natural complexity measure for time series. Physical Review Letters, 88(17), 174102. Mesure de complexité basée sur les motifs ordinaux (ordres de rangs locaux). Robuste au bruit, n'exige pas de stationarité. Diagnostic de choix pour la "Famille I — théorie de l'information".

Beran (1994)

Beran, J. (1994). Statistics for long-memory processes. Chapman & Hall. Manuel textbook canonique des processus à longue mémoire : ARFIMA, fractional Gaussian noise, estimation Whittle/Geweke- Porter-Hudak, tests pour la mémoire fractionnaire. Référence de base pour l'item Roadmap #20 (benchmark ARFIMA+RS).

Bhardwaj & Swanson (2006)

Bhardwaj, G., & Swanson, N. R. (2006). An empirical investigation of the usefulness of ARFIMA models for predicting macroeconomic and financial time series. Journal of Econometrics, 131(1-2), 539–578. Test exhaustif d'ARFIMA sur 21 datasets macro. Conclusion : ARFIMA domine les modèles short-memory aux horizons médians et longs (6+ mois), pas aux horizons courts. Justification empirique du périmètre de Roadmap #20.

Bolt & van Zanden (2024)

Voir Maddison Project Database (2023).

Bouchaud & Potters (2003)

Bouchaud, J.-P., & Potters, M. (2003). Theory of financial risk and derivative pricing: from statistical physics to risk management (2nd ed.). Cambridge University Press. Manuel fondateur de l'econophysique appliquée au risque. Théorie des matrices aléatoires, filtrage des corrélations spurieuses, queues lourdes. Cadre principal de la "Famille G — RMT".

Brock, Dechert & Scheinkman (1996)

Brock, W. A., Dechert, W. D., Scheinkman, J. A., & LeBaron, B. (1996). A test for independence based on the correlation dimension. Econometric Reviews, 15(3), 197–235. Test BDS pour la non-linéarité et la non-indépendance d'une série temporelle. Détecte le chaos déterministe, les modèles ARCH, et toute structure non-IID. Outil-clé de la "Famille D — chaos déterministe".

Burns & Mitchell (1946)

Burns, A. F., & Mitchell, W. C. (1946). Measuring business cycles. NBER. Le manuel fondateur du NBER business-cycle dating ; ils définissent le cycle comme une oscillation de 1 à 12 ans sur l'activité agrégée, sans isoler de période canonique fixe — implicitement, ni Juglar ni Kuznets ni Kondratieff comme objets quantifiables.

Borio & Drehmann (2009)

Borio, C., & Drehmann, M. (2009). Assessing the risk of banking crises — revisited. BIS Quarterly Review, March 2009, 29–46.

Borio (2014)

Borio, C. (2014). The financial cycle and macroeconomics: what have we learnt? Journal of Banking & Finance, 45, 182–198. Article de référence sur le cycle financier (credit + housing prices), distinct du cycle d'activité (Burns-Mitchell). Pose le credit-to-GDP gap comme indicateur opérationnel. Référence pour l'implication Bâle IV de Roadmap #19 §4.2 — un Hurst-based credit cycle serait une mesure fidèle au cluster picture.

Brock & Hommes (1998)

Brock, W. A., & Hommes, C. H. (1998). Heterogeneous beliefs and routes to chaos in a simple asset pricing model. Journal of Economic Dynamics & Control, 22(8-9), 1235–1274. Modèle d'agents hétérogènes à croyances révisables (chartistes vs fondamentalistes). Génère endogénement la longue mémoire, les queues lourdes, la volatility clustering. Bridge avec réflexivité (S) : les agents révisent leurs croyances en fonction de la performance observée.

Bry & Boschan (1971)

Bry, G., & Boschan, C. (1971). Cyclical analysis of time series: selected procedures and computer programs. NBER Technical Paper 20.

C

Calvet & Fisher (2002)

Calvet, L. E., & Fisher, A. J. (2002). Multifractality in asset returns: theory and evidence. Review of Economics and Statistics, 84(3), 381–406. (Et version étendue : Calvet & Fisher (2004), How to forecast long-run volatility: regime switching and the estimation of multifractal processes, NBER WP 9839.) Le modèle canonique combinant multifractalité et regime-switching (MSM). Outperforme GARCH(1,1) et FIGARCH en out-of-sample sur les rendements financiers. Référence centrale pour l'item Roadmap #20 (benchmark de modélisation). Cadre principal de la "Famille B + Famille S" en modélisation paramétrique.

Calvet & Fisher (2004)

Calvet, L. E., & Fisher, A. J. (2004). Regime-switching and the estimation of multifractal processes. Journal of Financial Econometrics, 2(1), 49–83. Méthodologie complète d'estimation GMM et Simulated Maximum Likelihood pour le MSM. Templates pour l'implémentation Python de l'item Roadmap #20.

Calvet & Fisher (2008)

Calvet, L. E., & Fisher, A. J. (2008). Multifractal volatility: theory, forecasting, and pricing. Academic Press. Manuel textbook de référence pour le MSM. Chapitre 3 contient la dérivation analytique complète pour l'implémentation de Roadmap #20.

Christiano & Fitzgerald (2003)

Christiano, L. J., & Fitzgerald, T. J. (2003). The band pass filter. International Economic Review, 44(2), 435–465.

Corsi (2009)

Corsi, F. (2009). A simple approximate long-memory model of realized volatility. Journal of Financial Econometrics, 7(2), 174–196. Le modèle HAR (Heterogeneous Autoregressive), workhorse de la prévision de volatilité réalisée. Cascade daily/weekly/monthly approxime la longue mémoire par agrégation, sans paramètre fractionnaire. Très simple à estimer (OLS) et très compétitif en out-of-sample. Baseline pratique pour l'item Roadmap #20.

Crutchfield & Young (1989)

Crutchfield, J. P., & Young, K. (1989). Inferring statistical complexity. Physical Review Letters, 63(2), 105–108. Distingue complexité "intéressante" (structurée) de l'aléatoire pur ET de l'ordre périodique trivial. Définit l'ε-machine minimale. Fondement théorique de la "Famille I — théorie de l'information & complexité".

D

Dickey & Fuller (1979)

Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366a), 427–431. Test ADF de référence pour la racine unitaire. Diagnostic par cellule V3.

Dakos et al. (2008)

Dakos, V., Scheffer, M., van Nes, E. H., Brovkin, V., Petoukhov, V., & Held, H. (2008). Slowing down as an early warning signal for abrupt climate change. PNAS, 105(38), 14308–14312. Démontre empiriquement que la variance et l'autocorrélation lag-1 croissent avant 8 transitions climatiques majeures du Quaternaire. Méthode directement transposable aux séries macro pour détecter l'approche d'une tipping point. Cadre principal de la "Famille E — critical slowing down".

De Gennes (1974)

De Gennes, P.-G. (1974). The physics of liquid crystals. Oxford University Press. Manuel fondateur de la physique des cristaux liquides. Phases nématique, smectique, cholestérique. Défauts topologiques persistants comme métaphore d'ordres partiels macroéconomiques. Cadre suggéré pour la "Famille K — soft matter".

Diebolt & Doliger (2008)

Diebolt, C., & Doliger, C. (2008). New international evidence on the cyclical behaviour of output: Kondratieff and beyond. Applied Economics, 40(13), 1675–1684.

Drehmann, Borio & Tsatsaronis (2012)

Drehmann, M., Borio, C., & Tsatsaronis, K. (2012). Characterising the financial cycle: don't lose sight of the medium term! BIS Working Paper 380. Caractérisation empirique du cycle financier comme oscillation de 8-20 ans (vs business cycle 2-8 ans). Identifie 5 features clés : amplitude > business cycle, fréquence < business cycle, corrélé aux crises bancaires, asymétrique, country-specific. Référence centrale pour l'analyse macroprudentielle.

F

Frisch (1995)

Frisch, U. (1995). Turbulence: the legacy of A. N. Kolmogorov. Cambridge University Press. Manuel synthétique de la turbulence hydrodynamique avec l'angle Kolmogorov K41 + corrections multifractales. Cascades multi-échelle d'énergie, intermittence, lois de Kolmogorov-Obukhov. Cadre du mécanisme générateur de la multifractalité — distinct de la simple description statistique. "Famille P".

Friston (2010)

Friston, K. (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience, 11(2), 127–138. Principe d'énergie libre variationnelle : les systèmes biologiques (cerveaux, organismes) minimisent leur énergie libre — équivalente à la borne supérieure de la surprise bayésienne. Unifie inférence bayésienne, contrôle, perception, action (active inference). Transférable à la modélisation d'agents économiques qui inférent et anticipent. Pilier de la "Famille S" (avec Soros).

G

Geweke & Porter-Hudak (1983)

Geweke, J., & Porter-Hudak, S. (1983). The estimation and application of long memory time series models. Journal of Time Series Analysis, 4(4), 221–238. Estimateur GPH du paramètre d de différenciation fractionnaire par régression log-périodogramme. Utilisé en V3 pour alimenter le null ARFIMA(0, d̂_GPH, 0) et comme diagnostic par cellule.

Granger & Joyeux (1980)

Granger, C. W. J., & Joyeux, R. (1980). An introduction to long-memory time series models and fractional differencing. Journal of Time Series Analysis, 1(1), 15–29. Article fondateur des modèles ARFIMA(p, d, q). Distinction long-memory stationnaire vs. unit-root. Cadre du null ARFIMA V3.

Garvy (1943)

Garvy, G. (1943). Kondratieff's theory of long cycles. Review of Economics and Statistics, 25(4), 203–220. Démolition systématique contemporaine de Kondratieff (1925). Garvy montre que les "cycles longs" de prix résultent de chocs exogènes (guerres, découvertes d'or) et non d'un mécanisme endogène ; le seul cycle dont l'évidence statistique résiste est le cycle court (Kitchin).

Gneiting & Raftery (2007)

Gneiting, T., & Raftery, A. E. (2007). Strictly proper scoring rules, prediction, and estimation. Journal of the American Statistical Association, 102(477), 359–378. Référence canonique sur les proper scoring rules (CRPS, log score, Brier). Démonstration que CRPS est strictement propre et sensible aux queues. Métrique recommandée pour évaluer les forecasts à queues lourdes (cluster J + T + Hill). Métrique standard pour l'item Roadmap #20.

Ghashghaie et al. (1996)

Ghashghaie, S., Breymann, W., Peinke, J., Talkner, P., & Dodge, Y. (1996). Turbulent cascades in foreign exchange markets. Nature, 381(6585), 767–770. Application des cascades Kolmogorov K41 aux taux de change. Démontre empiriquement que la volatilité financière obéit aux mêmes lois multi-échelle que la turbulence fluide. Pont entre mécanisme physique identifié et données économiques observées. "Famille P".

Goldstein (1988)

Goldstein, J. S. (1988). Long cycles: prosperity and war in the modern age. Yale University Press.

Gould & Eldredge (1972)

Gould, S. J., & Eldredge, N. (1972). Punctuated equilibria: an alternative to phyletic gradualism. In T. J. M. Schopf (Ed.), Models in paleobiology (pp. 82–115). Freeman, Cooper. Théorie des équilibres ponctués : stases longues + ruptures rapides. Analogue paléontologique de la "creative destruction" schumpetérienne et des transitions économiques abruptes. Cadre principal de la "Famille L — biologie évolutionniste".

Grassberger & Procaccia (1983)

Grassberger, P., & Procaccia, I. (1983). Characterization of strange attractors. Physical Review Letters, 50(5), 346–349. Dimension de corrélation pour caractériser les attracteurs étranges. Outil canonique de la "Famille D — chaos déterministe".

Gordon (2016)

Gordon, R. J. (2016). The rise and fall of American growth: the U.S. standard of living since the Civil War. Princeton University Press.

Grinsted, Moore & Jevrejeva (2004)

Grinsted, A., Moore, J. C., & Jevrejeva, S. (2004). Application of the cross wavelet transform and wavelet coherence to geophysical time series. Nonlinear Processes in Geophysics, 11, 561–566.

H

Hamilton (1989)

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Hamilton (2018)

Hamilton, J. D. (2018). Why you should never use the Hodrick-Prescott filter. Review of Economics and Statistics, 100(5), 831–843.

Harding & Pagan (2002)

Harding, D., & Pagan, A. (2002). Dissecting the cycle: a methodological investigation. Journal of Monetary Economics, 49(2), 365–381.

Hurst (1951)

Hurst, H. E. (1951). Long-term storage capacity of reservoirs. Transactions of the American Society of Civil Engineers, 116, 770–808. Découverte de la longue mémoire (Hurst exponent H ≠ 0.5) sur les crues du Nil. H > 0.5 = persistance ; H < 0.5 = anti-persistance. Cadre fondateur de la "Famille C — longue mémoire" — directement applicable aux séries macro avec ACF lag-1 ≈ 1.000 observées sur CPV.

Hommes (2006)

Hommes, C. H. (2006). Heterogeneous agent models in economics and finance. In Handbook of Computational Economics, vol. 2 (pp. 1109–1186). North-Holland. Review systématique des modèles d'agents hétérogènes (HABM) : génèrent endogénement la longue mémoire, les queues lourdes, la volatility clustering par agrégation d'agents à mémoires/croyances différentes. Bridge avec réflexivité (S). Référence pour l'item Roadmap #20 (HABM en réserve V3).

Hosking (1981)

Hosking, J. R. M. (1981). Fractional differencing. Biometrika, 68(1), 165–176. Définition et propriétés mathématiques du fractional differencing (1-B)^d pour d ∈ ℝ. Base théorique d'ARFIMA. Formule récursive d'implémentation directement utilisable pour Roadmap #20 (composante longue mémoire).

Hodrick & Prescott (1997)

Hodrick, R. J., & Prescott, E. C. (1997). Postwar U.S. business cycles: an empirical investigation. Journal of Money, Credit and Banking, 29(1), 1–16. Le filtre HP devient le standard RBC pour isoler la composante "cycle" sans s'engager sur une période canonique : implicit agnosticisme sur l'existence de Juglar/Kuznets/Kondratieff comme objets distincts. Cf. Hamilton (2018) pour la critique du filtre.

J

Jaynes (1957)

Jaynes, E. T. (1957). Information theory and statistical mechanics. Physical Review, 106(4), 620–630. Reformulation de la mécanique statistique comme inférence sous contraintes : la distribution la moins informative compatible avec les contraintes observées maximise l'entropie de Shannon. Méta-cadre de choix de modèle — particulièrement utile pour départager les 21 familles candidates du panorama au-delà des cycles. "Famille Q".

Jordà, Schularick & Taylor (2017)

Jordà, Ò., Schularick, M., & Taylor, A. M. (2017). Macrofinancial history and the new business cycle facts. NBER Macroeconomics Annual, 31(1), 213–263. Dataset : Jordà-Schularick-Taylor Macrohistory Database, release 6 (2024).

Juglar (1862)

Juglar, C. (1862). Des crises commerciales et de leur retour périodique en France, en Angleterre et aux États-Unis. Guillaumin.

K

Kwiatkowski, Phillips, Schmidt & Shin (1992)

Kwiatkowski, D., Phillips, P. C. B., Schmidt, P., & Shin, Y. (1992). Testing the null hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root. Journal of Econometrics, 54(1-3), 159–178. Test KPSS dual de l'ADF (nulle = stationnaire, alternative = unit-root). Diagnostic par cellule V3.

Killick, Fearnhead & Eckley (2012)

Killick, R., Fearnhead, P., & Eckley, I. A. (2012). Optimal detection of changepoints with a linear computational cost. Journal of the American Statistical Association, 107(500), 1590–1598.

Klotz & Neal (1973)

Klotz, B. P., & Neal, L. (1973). Spectral and cross-spectral analysis of the long-swing hypothesis. Review of Economics and Statistics, 55(3), 291–298. Analyse spectrale formelle des séries Kuznets (1930) : les "long swings" 15-25 ans n'apparaissent pas comme pics distincts du spectre — l'apparente périodicité résulte d'un lissage statistique arbitraire des séries originales de Kuznets.

Kantelhardt et al. (2002)

Kantelhardt, J. W., Zschiegner, S. A., Koscielny-Bunde, E., Havlin, S., Bunde, A., & Stanley, H. E. (2002). Multifractal detrended fluctuation analysis of nonstationary time series. Physica A, 316(1–4), 87–114. MF-DFA — extension multifractale du DFA de Peng et al. (1994). Estime le spectre multifractal f(α) sur séries non-stationnaires. Outil principal de la "Famille B — multifractalité".

Kitchin (1923)

Kitchin, J. (1923). Cycles and trends in economic factors. Review of Economics and Statistics, 5(1), 10–16.

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Kondratieff (1925)

Kondratieff, N. D. (1925). The major economic cycles. Voprosy Konjunktury, 1, 28–79. (Réédition anglaise : Review of Economic Statistics, 17(6), 1935, 105–115.)

Korotayev & Tsirel (2010)

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Kose, M. A., Otrok, C., & Whiteman, C. H. (2003). International business cycles: world, region, and country-specific factors. American Economic Review, 93(4), 1216–1239.

Kuramoto (1984)

Kuramoto, Y. (1984). Chemical oscillations, waves, and turbulence. Springer. Modèle des oscillateurs couplés (Kuramoto model) : N oscillateurs avec fréquences naturelles distribuées, couplés globalement, montrent une transition de phase ordre-désordre vers la synchronisation collective. Cadre principal de la "Famille F — oscillateurs couplés". Analogue mathématique des pendules multiples suggérés par sge.

Kuramoto & Battogtokh (2002)

Kuramoto, Y., & Battogtokh, D. (2002). Coexistence of coherence and incoherence in nonlocally coupled phase oscillators. Nonlinear Phenomena in Complex Systems, 5(4), 380–385. Découverte théorique des chimera states : sur un anneau d'oscillateurs identiques avec couplage non-local, des sous-domaines synchronisés coexistent avec des sous-domaines désordonnés. Formalisme original ; voir aussi Abrams-Strogatz (2004). "Famille U".

Kuznets (1930)

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L

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Laloux et al. (1999)

Laloux, L., Cizeau, P., Bouchaud, J.-P., & Potters, M. (1999). Noise dressing of financial correlation matrices. Physical Review Letters, 83(7), 1467–1470. Application opérationnelle de la théorie des matrices aléatoires aux corrélations financières. La majorité du spectre eigenvalues correspond à du bruit (Marchenko-Pastur) ; seules quelques eigenvalues "bulk-deviating" portent du signal réel. "Famille G — RMT".

Lo (2017)

Lo, A. W. (2017). Adaptive markets: financial evolution at the speed of thought. Princeton University Press. Cadre conceptuel englobant : marchés = écosystèmes évolutifs d'agents bornés rationnels avec adaptation sélective. Sous AMH, les régimes cognitifs (S) sont des équilibres temporaires dans la fitness landscape ; la multifractalité (B) reflète l'hétérogénéité des stratégies ; la longue mémoire (C) reflète la persistance des stratégies adaptées. Méta-cadre unifiant le cluster CPV.

Lux & Marchesi (1999)

Lux, T., & Marchesi, M. (1999). Scaling and criticality in a stochastic multi-agent model of a financial market. Nature, 397(6719), 498–500. Modèle d'agents hétérogènes générant endogénement des stylized facts (queues lourdes, volatility clustering, scaling). Pose les fondations des HABM appliqués à la finance. Référence pour Roadmap #20 (HABM extensions).

Lenton & Williams (2013)

Lenton, T. M., & Williams, H. T. P. (2013). On the origin of planetary- scale tipping points. Trends in Ecology & Evolution, 28(7), 380–382. Cascades de tipping points : un système qui bascule peut déclencher le basculement d'un autre. Transposable aux crises financières systémiques. "Famille E — critical slowing down + tipping cascades".

M

Mandelbrot (1997)

Mandelbrot, B. B. (1997). Fractals and scaling in finance: discontinuity, concentration, risk. Springer. Manuel synthétique de la finance fractale par son fondateur. Modèles multifractaux, queues lourdes Lévy, agglomération de la volatilité. Cadre fondateur des familles B (multifractalité), C (longue mémoire) et J (Lévy flights).

Mantegna & Stanley (1999)

Mantegna, R. N., & Stanley, H. E. (1999). An introduction to econophysics: correlations and complexity in finance. Cambridge University Press. Manuel fondateur de l'econophysique. Applications des distributions Lévy stables, lois d'échelle, RMT aux séries financières. Cadre transversal touchant aux familles A, B, C, G, J.

Marchenko & Pastur (1967)

Marchenko, V. A., & Pastur, L. A. (1967). Distribution of eigenvalues for some sets of random matrices. Matematicheskii Sbornik, 72(4), 507–536. Distribution théorique des valeurs propres d'une matrice de covariance échantillonnée à partir de bruit. Pierre angulaire de la RMT financière (Bouchaud-Potters, Laloux). "Famille G".

Maddison Project Database (2023)

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Maddison (1991)

Maddison, A. (1991). Dynamic forces in capitalist development: a long-run comparative view. Oxford University Press. Rejette explicitement la lecture Kondratieff : Maddison datant 1820-1989 identifie quatre phases distinctes de croissance dont les durées (45, 23, 28, 18 ans) ne respectent pas la périodicité K-wave de 40-60 ans. Les phases sont expliquées par des chocs technologiques et politiques exogènes, pas par un cycle endogène.

Mansfield (1983)

Mansfield, E. (1983). Long waves and technological innovation. American Economic Review, 73(2), 141–145. Met à mal le pilier techno-économique de Kondratieff/Schumpeter : l'analyse des grappes d'innovations 1837-1972 ne révèle aucune périodicité à 40-60 ans, les "vagues d'innovation" suivent une logique sectorielle aléatoire.

Mézard, Parisi & Virasoro (1987)

Mézard, M., Parisi, G., & Virasoro, M. A. (1987). Spin glass theory and beyond. World Scientific. Manuel canonique des verres de spin et systèmes désordonnés. Frustration, replica symmetry breaking, multitude d'états métastables. Méthode théorique pour traiter l'hétérogénéité des agents économiques. "Famille H — verres de spin".

Metzler & Klafter (2000)

Metzler, R., & Klafter, J. (2000). The random walk's guide to anomalous diffusion: a fractional dynamics approach. Physics Reports, 339(1), 1–77. Article de revue sur la diffusion anormale : MSD ~ t^α avec α ≠ 1. Sub-diffusion (α<1) liée au piégeage / mémoire ; super-diffusion (α>1) liée aux longs sauts. Formalisme des équations de diffusion fractionnaires. Cadre principal de la "Famille R".

Mensch (1979)

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Modelski (1987)

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P

Peng et al. (1994)

Peng, C.-K., Buldyrev, S. V., Havlin, S., Simons, M., Stanley, H. E., & Goldberger, A. L. (1994). Mosaic organization of DNA nucleotides. Physical Review E, 49(2), 1685–1689. Detrended Fluctuation Analysis (DFA) — méthode pour estimer le Hurst exponent sur séries non- stationnaires. Diagnostic de base de la "Famille C — longue mémoire" et "Famille B — multifractalité" (via MF-DFA, Kantelhardt 2002).

Perez (2002)

Perez, C. (2002). Technological revolutions and financial capital: the dynamics of bubbles and golden ages. Edward Elgar.

Q

Quah (1992)

Quah, D. (1992). The relative importance of permanent and transitory components: identification and some theoretical bounds. Econometrica, 60(1), 107–118. Décomposition de l'output en composantes permanente et transitoire : le poids du "cycle" (toutes périodicités confondues) est faible vs. la composante permanente ; remet en cause la pertinence empirique des Juglar/Kuznets comme phénomènes économiques majeurs.

R

Reinhart & Rogoff (2009)

Reinhart, C. M., & Rogoff, K. S. (2009). This time is different: eight centuries of financial folly. Princeton University Press.

Romer (1999)

Romer, C. D. (1999). Changes in business cycles: evidence and explanations. Journal of Economic Perspectives, 13(2), 23–44. Montre que la volatilité du cycle d'activité a fortement décliné après 1945 ("Great Moderation") : les régularités cycliques d'avant-guerre, sur lesquelles s'appuient Juglar et Kitchin, ne se reproduisent pas en post-guerre. Le cycle est donc historiquement instable, pas une constante structurelle.

S

Scheffer (2009)

Scheffer, M., Bascompte, J., Brock, W. A., Brovkin, V., Carpenter, S. R., Dakos, V., Held, H., van Nes, E. H., Rietkerk, M., & Sugihara, G. (2009). Early-warning signals for critical transitions. Nature, 461(7260), 53–59. Article de référence sur les signaux précurseurs des transitions critiques en systèmes dynamiques. Critical slowing down comme indicateur générique. "Famille E".

Schreiber (2000)

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Schumpeter (1939)

Schumpeter, J. A. (1939). Business cycles: a theoretical, historical and statistical analysis of the capitalist process. McGraw-Hill.

Sornette (2003)

Sornette, D. (2003). Why stock markets crash: critical events in complex financial systems. Princeton University Press. Manuel fondateur des marchés financiers vus comme systèmes critiques avec précurseurs log-périodiques. Lois de puissance distributionnelles des crashes, dragon kings. "Famille A — SOC + lois de puissance".

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Sornette, D., Johansen, A., & Bouchaud, J.-P. (1996). Stock market crashes, precursors and replicas. Journal de Physique I, 6(1), 167–175. Article fondateur de l'analyse log-périodique des précurseurs de crashs. Démontre une signature scale-invariante avec oscillations log-périodiques avant les grandes corrections. Pose le cadre de la LPPL (Log-Periodic Power Law) singularity développée plus tard. Référence pour la discussion Roadmap #19 §3 et §5.4 du working paper.

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Soros (1987 / 2008)

Soros, G. (1987). The alchemy of finance. Simon & Schuster. Soros, G. (2008). The new paradigm for financial markets: the credit crisis of 2008 and what it means. PublicAffairs. Théorie de la réflexivité : les marchés financiers ne sont pas seulement le reflet passif d'une réalité économique sous-jacente — les croyances et anticipations des participants influencent la réalité qu'ils prétendent observer. Boucle de rétroaction qui rend le système fondamentalement non-stationnaire. Pilier conceptuel de la "Famille S" et composante transversale de tout le panorama.

Solomou (1987)

Solomou, S. (1987). Phases of economic growth, 1850–1973: Kondratieff waves and Kuznets swings. Cambridge University Press. Tour de force critique : Solomou applique l'analyse spectrale, le filtrage band-pass et les tests de racine unitaire aux séries de Kondratieff (1925) et Kuznets (1930) sur 1850-1973. Ni les K-waves ni les K-swings ne survivent comme phénomènes statistiquement distincts d'un bruit stochastique. Référence canonique de la critique empirique des cycles longs. Précurseur direct du protocole CPV.

Strogatz (2003)

Strogatz, S. H. (2003). Sync: how order emerges from chaos in the universe, nature, and daily life. Hyperion. Vulgarisation synthétique des modèles de synchronisation (Kuramoto, oscillateurs couplés). Présente la synchronisation comme phénomène émergent universel — analogue mathématique aux "cycles économiques" sans en imposer la périodicité. Compagnon accessible à Kuramoto 1984 pour la "Famille F".

Stock & Watson (2003)

Stock, J. H., & Watson, M. W. (2003). Has the business cycle changed? Evidence and explanations. Federal Reserve Bank of Kansas City Jackson Hole Symposium. Documente que le cycle d'activité (Juglar) post-1984 ressemble peu à celui d'avant : amplitude réduite, durée moins prévisible. Renforce le constat de Romer (1999) — la stabilité d'une périodicité Juglar canonique est une vue trompeuse.

Stock & Watson (2005)

Stock, J. H., & Watson, M. W. (2005). Understanding changes in international business cycle dynamics. Journal of the European Economic Association, 3(5), 968–1006.

Summers (2014)

Summers, L. H. (2014). U.S. economic prospects: secular stagnation, hysteresis, and the zero lower bound. Business Economics, 49(2), 65–73.

T

Toutain (1997)

Toutain, J.-C. (1997). Le produit intérieur brut de la France de 1789 à 1990. Economies et Sociétés, Série Histoire Économique Quantitative, HEQ 1, INSEE / ISMEA. Reconstruction historique du PIB français 1789-1990 et de séries fiscales associées. Source candidate pour l'extension cross-country du verdict V3 sur la chronologie Reinhart-Rogoff de dette de guerre (hors UK).

Takens (1981)

Takens, F. (1981). Detecting strange attractors in turbulence. In Dynamical systems and turbulence, Warwick 1980 (pp. 366–381). Springer. Théorème d'embedding : à partir d'une seule série temporelle scalaire et de ses lags, on peut reconstruire l'attracteur de l'espace de phase original (sous conditions de régularité). Outil canonique de la "Famille D — chaos déterministe".

Theiler, Eubank, Longtin, Galdrikian & Farmer (1992)

Theiler, J., Eubank, S., Longtin, A., Galdrikian, B., & Farmer, J. D. (1992). Testing for nonlinearity in time series: the method of surrogate data. Physica D, 58(1–4), 77–94.

Tsallis (1988)

Tsallis, C. (1988). Possible generalization of Boltzmann-Gibbs statistics. Journal of Statistical Physics, 52(1), 479–487. Généralisation non-extensive de l'entropie de Boltzmann-Gibbs avec paramètre q : S_q = (1 - Σ p_i^q) / (q-1). Pour q→1 on retrouve Boltzmann-Gibbs ; pour q≠1 on obtient des distributions à queues en loi de puissance comme stations d'équilibre. Cadre unifié pour systèmes à longue mémoire, fractalité, interactions à longue portée — directement applicable aux séries macro. "Famille T".

Torrence & Compo (1998)

Torrence, C., & Compo, G. P. (1998). A practical guide to wavelet analysis. Bulletin of the American Meteorological Society, 79(1), 61–78.

W

Wilson (1971)

Wilson, K. G. (1971). Renormalization group and critical phenomena. Physical Review B, 4(9), 3174–3205. Théorie du groupe de renormalisation. Explique pourquoi des systèmes microscopiquement très différents présentent les mêmes exposants critiques près des transitions de phase — phénomène d'universalité. Cadre méta-théorique pour comprendre pourquoi tant de séries macro hétérogènes (UK 1700, US 1860, BIS-EM 1970) montrent des signatures statistiques similaires (queues lourdes, ACF persistante). Prix Nobel 1982. "Famille Q".

West, Brown & Enquist (1997)

West, G. B., Brown, J. H., & Enquist, B. J. (1997). A general model for the origin of allometric scaling laws in biology. Science, 276(5309), 122–126. Modèle universel des lois d'échelle allométriques (Kleiber). Cadre théorique pour les lois d'échelle universelles en systèmes complexes — applicable aux distributions de tailles d'entreprises, métropoles, crises. "Famille L — biologie / écosystèmes".

Wolfram (2002)

Wolfram, S. (2002). A new kind of science. Wolfram Media. Manifeste des automates cellulaires comme modèles universels. Class IV behavior : computation universelle à la frontière entre ordre et chaos. Cadre méthodologique de la "Famille O — cellular automata".

Wen (2005)

Wen, Y. (2005). Understanding the inventory cycle. Journal of Monetary Economics, 52(8), 1533–1555. Reformule le cycle Kitchin (1923) dans un cadre RBC moderne : la périodicité 3-5 ans de l'inventaire est confirmée empiriquement sur séries américaines post-1947, mais uniquement sur des variables sectorielles spécifiques (stocks d'inventaire, production manufacturière) — invisible sur des agrégats macro composites. Cite par CPV pour justifier la défaite du Kitchin sur G7Q-composite vs sa survie sur JPN-Q-composite tiré par l'industrie.**

Critiques et scepticisme empirique par cycle

Thèse centrale du protocole CPV. Le fait que Gate 1 rejette fréquemment les cycles canoniques sur de nombreux agrégats n'est pas une défaillance méthodologique — c'est la reproduction d'un consensus déjà solidement établi dans la littérature empirique moderne. Les découvreurs originaux (Kitchin, Juglar, Kuznets, Kondratieff) ont identifié leurs cycles à l'œil, sur des séries spécifiques, sans test statistique formel contre un bruit auto-corrélé. Quatre vagues de critiques (1943, 1973-1987, 1997-1999, 2005-2008) ont successivement déconstruit la portée universelle de ces régularités. CPV se positionne dans cette filiation falsifiabiliste — il publie ses échecs parce que le programme de recherche moderne l'a déjà fait avant lui.

Kitchin (3-5 ans)

Référence Argument Verdict sur Kitchin
Wen (2005) Le cycle d'inventaire existe sur les séries sectorielles (stocks, production manufacturière) mais pas sur des agrégats macro composites Cycle réel, mais étroit
Diebolt & Doliger (2008) Analyse spectrale sur séries internationales 1820-2000 : Kitchin émerge faiblement, dépendant fortement de la mesure Évidence faible-modérée
Burns & Mitchell (1946) Le NBER dating refuse d'isoler une périodicité 3-5 ans canonique, définit le cycle de 1 à 12 ans Cycle pas distinct du business cycle

Cohérence CPV : Kitchin survit sur WLD-WB (p=0.002), BRICS-WB, JPN-Q, mais est rejeté sur G7Q-Q, OECDQ-Q, USA-Q (composites multi-pays diluent le signal sectoriel — cf. Wen 2005). Les survies correspondent aux agrégats où l'industrie/inventaire pèse le plus.

Juglar (7-11 ans)

Référence Argument Verdict sur Juglar
Hodrick & Prescott (1997) Le filtre HP, devenu standard RBC, isole "le cycle" sans s'engager sur une période canonique — agnosticisme implicite Pas d'objet quantifiable distinct
Romer (1999) La volatilité du cycle d'activité a chuté post-1945 ("Great Moderation") — les régularités d'avant-guerre ne se reproduisent pas Cycle historiquement instable
Stock & Watson (2003) Le cycle post-1984 ressemble peu à celui d'avant : amplitude réduite, durée erratique Périodicité Juglar trompeuse

Cohérence CPV : Juglar rejeté sur tous les agrégats WB (p > 0.20 sauf UMC à p=0.041), survit principalement sur l'horizon long-history (G7-long p=0.005, ANGLO-long p=0.001) où 152 ans capturent les cycles d'avant-1945 (cf. Romer 1999) — sur WB post-1960 le signal est noyé par la Great Moderation.

Kuznets (15-25 ans)

Référence Argument Verdict sur Kuznets
Klotz & Neal (1973) Analyse spectrale formelle : pas de pic distinct à 15-25 ans sur les séries originales de Kuznets Cycle inexistant
Solomou (1987) Filtrage band-pass + tests racine unitaire sur 1850-1973 : Kuznets ne se distingue pas d'un bruit stochastique Cycle empiriquement non-falsifiable
Quah (1992) Le poids de la composante "cycle" (toutes périodicités) est faible vs. composante permanente Phénomène mineur même s'il existe

Cohérence CPV : Kuznets rejeté sur tous les agrégats WB (p > 0.20, sauf WLD à p=0.054 — borderline 🟠) ; survit sur USA-Q (p=0.001, nourri par les swings résidentiels post-1960), GBR-Q (p=0.004) et sur long-history G7/EU4/ADV18 (p ≤ 0.017). Confirme Solomou : sur l'agrégat global annuel WB, pas de cycle Kuznets distinct.

Kondratieff (40-60 ans)

Référence Argument Verdict sur Kondratieff
Garvy (1943) Les "cycles longs" de prix de Kondratieff résultent de chocs exogènes (guerres, or), pas d'un mécanisme endogène Pas de cycle endogène
Mansfield (1983) Les "grappes d'innovations" qui sous-tendent K (Mensch, Perez) ne montrent aucune périodicité à 40-60 ans Pilier techno-économique détruit
Solomou (1987) Comme pour Kuznets : pas d'évidence statistique distincte d'un bruit Cycle non-falsifiable
Maddison (1991) Les quatre phases 1820-1989 ont des durées (45, 23, 28, 18 ans) qui ne respectent pas la périodicité K-wave Phases exogènes, pas un cycle

Cohérence CPV : Kondratieff rejeté sur BRICS-WB (p=0.999), LIC-WB (p=0.506), UMC-WB (p=0.380), mais survit sur WLD-WB (p=0.001), HIC-WB (p=0.001), OECD-WB (p=0.001) avec ~1.3 cycle dans l'échantillon de 65 ans. La survie sur l'agrégat monde est cohérente avec le post-WWII rising K en cours, mais la statistique reste limitée (Maddison 1991 reconnaîtrait ces phases comme exogènes, pas comme un cycle endogène).

Au-delà des cycles — références par famille

Cartographie des cadres physiques alternatifs au paradigme du cycle, détaillée dans Au-delà des cycles — cadres physiques alternatifs. Chaque famille regroupe ses 2–5 références-clé ; la page méthodologique discute pour chacune la signature statistique attendue et l'applicabilité aux données CPV.

Famille A — Criticité auto-organisée et lois de puissance

Bak (1996) · Bak, Tang & Wiesenfeld (1987) · Sornette (2003) · Sornette & Johansen (1999)

Famille B — Géométrie fractale et multifractalité

Bacry, Muzy & Delour (2001) · Kantelhardt et al. (2002) · Mandelbrot (1997) · Peng et al. (1994)

Famille C — Longue mémoire et processus fractionnaires

Hurst (1951) · Mandelbrot (1997) · Peng et al. (1994)

Famille D — Chaos déterministe et attracteurs étranges

Brock, Dechert & Scheinkman (1996) · Grassberger & Procaccia (1983) · Takens (1981)

Famille E — Critical slowing down et tipping points

Dakos et al. (2008) · Lenton & Williams (2013) · Scheffer (2009)

Famille F — Synchronisation et oscillateurs couplés (Kuramoto, KAM, pendules multiples)

Kuramoto (1984) · Strogatz (2003)

Famille G — Théorie des matrices aléatoires

Bouchaud & Potters (2003) · Laloux et al. (1999) · Marchenko & Pastur (1967)

Famille H — Verres de spin et systèmes désordonnés

Mézard, Parisi & Virasoro (1987)

Famille I — Théorie de l'information et complexité

Bandt & Pompe (2002) · Crutchfield & Young (1989) · Schreiber (2000)

Famille J — Lévy flights et processus à sauts

Mandelbrot (1997) · Mantegna & Stanley (1999)

Famille K — Soft matter, cristaux liquides, topologie

De Gennes (1974)

Famille L — Biologie évolutionniste et écologie

Gould & Eldredge (1972) · West, Brown & Enquist (1997)

Famille M — Quantum analogies

Baaquie (2004)

Famille N — Cybernétique, bifurcations, catastrophes

(Références théoriques classiques non détaillées ici : Thom 1972, Zeeman 1977, Hopf 1942 ; voir la page méthodologique.)

Famille O — Cellular automata et calcul universel

Wolfram (2002)

Famille P — Cascades multi-échelle et turbulence (Kolmogorov)

Frisch (1995) · Ghashghaie et al. (1996) · Kolmogorov (1941)

Famille Q — Universalité et choix de modèle (renormalisation, MaxEnt)

Jaynes (1957) · Wilson (1971)

Famille R — Diffusion anormale

Metzler & Klafter (2000)

Famille S — Réflexivité et anticipation des agents (transversale)

Akerlof & Shiller (2009) · Friston (2010) · Soros (1987 / 2008)

Famille T — Thermodynamique non-extensive

Tsallis (1988)

Famille U — Synchronisation partielle (chimera states)

Abrams & Strogatz (2004) · Kuramoto & Battogtokh (2002)

Bases de données externes