La calibration et l’étude de la plausibilité de modèles aussi stylisés que le modèle post-kaleckien fait débat. Dans cet article, nous présentons une méthode de simulation numérique permettant d'étudier les propriétés de stabilité d'un modèle qui dépendent de sa calibration. Plutôt que de calibrer un modèle en retenant les valeurs des paramètres non-observables qui produisent des valeurs « réalistes » des variables d'équilibre, nous proposons de regarder ce qui arrive dans un modèle quand on estime les paramètres non-observables et qu'on les combine: le modèle produit-il alors des valeurs plausibles pour les variables d'équilibre? Nous utilisons cette méthode au modèle de Bhaduri et Marglin avec ajustement des prix. Nous montrons que le modèle peine à produire un nombre satisfaisant de valeurs d'équilibres plausibles. Nous étudions également les conditions de stabilité du modèle (en dimension et en proportion), et nous démontrons que des configurations théoriquement envisageables n'ont pas de contrepartie numériquement plausibles pour des valeurs réalistes des paramètres composant le modèle. L'étude fine d'un calibrage ainsi pensé permet de relativiser la probabilité de rencontrer l'ensemble des dynamiques possibles sur le plan analytique.