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不确定性、学习和理性预期
理性预期假设假设——主要是出于一致性的原因——代理完全了解所有相关的概率分布函数。当试图将学习纳入这些模型时——试图将一些针对它的批评热潮带到最新状态——它总是 […]
来源:Lars P Syll不确定性、学习和理性预期
2024 年 12 月 3 日 10:06 | 发表于经济学 | 2 条评论 经济学 2 条评论理性预期假设假设——基本上是出于一致性的原因——代理完全了解所有相关的概率分布函数。当试图将学习纳入这些模型时——试图将一些针对它的批评热度降至最低——人们总是认为这是一种非常有限的学习。在这种学习中，真正出乎意料、令人惊讶的新事物永远不会发生，而只是机械更新——提高现有信息集的精度——现有概率函数。
在这些遍历模型中，没有什么真正新的事情发生，其中学习和信息的统计表示只不过是现实世界目标系统中发生的事情的讽刺画。这是因为人们理所当然地认为，人们的决策可以基于现有的概率分布，而概率分布的定义意味着人们了解可能发生的每一个事件（否则，从严格的数学统计意义上讲，它实际上并不是一个概率分布）。
但在现实世界中，行为经济学和实验经济学一再证明，人们常常将条件分布误认为概率分布。主流经济学家如此坚定地宣传建立在理性预期假设基础上的经济分析，这种分析不可能出错。平均而言，理性预期的主体总是正确的。但真正新的信息不仅会减少估计误差，而且实际上会改变整个估计，从而可能改变所做的决策。要成为真正的新信息，信息必须是出乎意料的。如果不是，它只是从已经存在的信息集中推断出来的。