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理性的期望模型和有限的记忆。 (英语) Zbl 0646.90016号

许多作者研究了理性预期模型解集的性质。本文研究了具有“有界记忆”模型的解集:给定K的(I_t={u_t,u{t-1},…,u{t-K+1}),其中(I_t)表示t时刻可用的信息集。每次t增加时,信息集中会出现新的u观察值,最早的一个观察值消失;信息集(I_t)有一些移动。关联模型为\[(1) 四y_t=a_t\ tilde y_t+1}+u_t=aE[y_t+1}/u_t,…,u_{t-K+1}]+u_t,\]其中,\(E(y_{t+1}/u_t…u_{t-K+1})\)是给定\(u_t,…,u_{t+1}\)的\(y_}t+1}\)线性预测值。研究这样一个模型的价值是什么?一般情况下,引入具有无限内存的模型作为极限情况。当K趋于无穷大时,它可以被视为(1)给出的模型的极限,考察极限模型的性质是否与有界记忆模型的性质有关是很有趣的。如将在下一节中看到的,过程u是平稳的并且具有上述ARMA(p,q)表示的模型(Phi(B)u_t=Theta(B)\epsilon_t)的解集的不期望性质,其中B是滞后算子,(epsilon)是独立的白噪声\)是分别具有阶数p和q的滞后多项式:\[\Phi(B)=1-\Phi_ 1B--\phi_ pB^p,\quad\phi_ p\neq 0,\qua2\Theta(B)=1-\Theta_ 1B-\θ_qB^q,\quad\theta_q\neq 0,\]如果内存有限,则消失。例如,在第2节中,我们证明了对于任何a,解都具有初始条件的特征。在第三节中,证明了模型(1)具有唯一的平稳解。如果K趋于无穷大(第4节),该解只能收敛到正解或逆解,这取决于a的值。这个性质可以看作是在具有无限内存的模型中选择解的一种方法。

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91B62型 经济增长模型
62第20页 统计学在经济学中的应用
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