¿Cuál es la diferencia entre un equilibrio de previsión perfecta y un equilibrio de expectativas racionales?
¿Por qué es lo mismo en el caso de un modelo no estocástico?
¿Puede haber un equilibrio de previsión perfecta en un modelo estocástico?
¿Cuál es la diferencia entre un equilibrio de previsión perfecta y un equilibrio de expectativas racionales?
¿Por qué es lo mismo en el caso de un modelo no estocástico?
¿Puede haber un equilibrio de previsión perfecta en un modelo estocástico?
No se trata de una definición formal, sino de una útil intuición. Creo que la mejor manera de pensar en ello es que cuando hay incertidumbre en un modelo, ésta surge principalmente de dos formas: o bien hay información que algunos agentes tienen, pero no todos los agentes la tienen (información privada), o bien hay eventos verdaderamente aleatorios que nadie conoce (en la jerga de la teoría de los juegos, son jugadas por naturaleza).
Esta diferencia es clave porque la información privada afecta a las decisiones de los agentes. Así, por ejemplo, si el modelo predice que la gente actuará de forma diferente en función de su información privada, un equilibrio de expectativas racionales supone que todo el mundo lo entiende y, por tanto, al observar las acciones de la gente, puede inferir su información privada. Si el "resultado relevante" que los agentes tienen que predecir. depende sólo de toda la información privada dispersa entre la gente, probablemente se puede ver cómo se puede conseguir que la gente se comporte como si tuviera una previsión perfecta.
Contrasta la suposición de expectativas racionales con una suposición de que los agentes son agnósticos sobre cómo otros agentes utilizan su información privada para tomar decisiones, o con la suposición de que los agentes predicen el "resultado relevante" sólo utilizando su propia información privada y las tendencias pasadas del resultado relevante. En estos casos, no deberíamos esperar un equilibrio de previsión perfecta.
¿Cómo se relaciona esto con los modelos estocásticos?
Si la fuente de incertidumbre no es sólo la existencia de información privada, sino también la "verdadera aleatoriedad", entonces incluso un equilibrio de expectativas racionales no tendrá una previsión perfecta (excepto quizás por coincidencia). En términos generales, si el modelo es estocástico, entonces predecirá muchos resultados posibles (cada uno de ellos con cierta probabilidad, quizás), y los agentes también esperarán estos resultados en un equilibrio de expectativas racionales. Por lo tanto, puede que los agentes tomen una decisión basándose en el resultado más probable, pero este resultado puede ocurrir o no (es decir, no hay una previsión perfecta).
(Otras lecturas)
En la entrada de Wikipedia sobre este tema, aquí En el caso de que el modelo no sea estocástico (tiene una única predicción), los agentes se anticipan a él, de ahí la previsión perfecta. Pero por lo demás, estos dos conceptos no coinciden.
En mi opinión, el mejor libro sobre expectativas racionales en general que también responde específicamente a su pregunta ( y a otras) es este libro: amazon.com/Limits-Rational-Expectations-Hashem-Pesaran/dp/
En cierto modo entiendo cómo explicas las expectativas racionales con información privada, sin embargo este es un contexto/descripción muy atípico para las ER, creo. Típicamente los agentes son homogéneos y se trata más bien de que hagan expectativas consistentes con el modelo, conozcan la verdadera ley de movimiento de la economía, tengan información completa, etc.
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Esta es una gran pregunta, pero para estar seguro de que puedo hablar exactamente de su punto, ¿le importaría compartir la fuente donde vio la definición de PFE, y REE, así como la afirmación de que estos conceptos de solución coinciden cuando el modelo es no estocástico.
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Gracias. Leí estas afirmaciones en Evans y Honkapohja (2001), expectations and learning in macroeconimcs, creo. Utilizan estos términos sin explicarlos realmente. Mira el siguiente enlace de google books : books.google.be/
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Eso tiene sentido, estos conceptos pueden adoptar diversas formas dependiendo del tipo de modelo en el que se trabaje, así que probablemente por eso decidieron tratar los conceptos de manera menos formal. Intentaré responder a su pregunta.