Czy wysoka moc obliczeniowa zastąpi założenie pewności-równoważności?

Bloom w najnowszym artykule JEP uważa, że ​​„wzrost mocy obliczeniowej umożliwił bezpośrednie uwzględnienie szoków niepewności w szerokiej gamie modeli, umożliwiając ekonomistom porzucenie założeń opartych na„ równoważności pewności ”, która odnosi się do kwoty pieniędzy, które byłoby wymagane jako rekompensata za ryzyko ”. (Drugi akapit na stronie 154, trzeci punkt).

Moje rozumienie punktu Blooma polega na tym, że dzięki mocy obliczeniowej możemy leczyć i wykorzystywać heterogeniczność danych. Możemy wykorzystać dane o wysokiej częstotliwości i / lub dużej skali, w połączeniu z mocą obliczeniową, do określenia roli szoku niepewności w wynikach gospodarczych.

Domyślam się, że punktem Blooma może być ukryta krytyka teorii oczekiwanej użyteczności, biorąc pod uwagę znaczenie koncepcji równoważności pewności i związanej z nią koncepcji premii za ryzyko w tych ramach. Czy to zgadywanie / interpretacja jest słuszna?

Być może jest to dobra okazja, aby wskazać, że koncepcja „równoważności pewności” oznacza jedną rzecz w mikroekonomii / wyborze w teorii niepewności, podczas gdy w makroekonomii oznacza coś innego.

Mikroekonomia / wybór w niepewności
Ekwiwalent pewności loterii / hazardu to ilość bogactwa, która - jeśli zostanie podana z pewnością - zapewnia taką samą użyteczność jak loteria / hazard. Patrz na przykład „Zaawansowana teoria mikroekonomiczna” Jehle & Reny (2011, wyd. 3d), str. 113.

Makroekonomia
„Równoważność pewności” jest sytuacją w modelu stochastycznym, w którym optymalne reguły decyzyjne okazują się identyczne z tymi, które zostałyby wyprowadzone w deterministycznych ramach (patrz na przykład „Recursive Macroeconomic Theory” Lungqvista i Sargenta z 2004 r., Wyd. 113–115). Nieformalnie jest to czasami opisywane jako „czynniki zachowują się tak, jakby procesy stochastyczne nie były stochastyczne”, lub „zmienność stochastyczna nie wpływa na zasadę decyzji”.

To zabawny zbieg okoliczności, że oba odniesienia traktują temat na tym samym numerze strony ...

Pojęcia są najwyraźniej połączone przez kąt „jakby nie było żadnej niepewności”, ale różnią się pod względem istotnych aspektów: mikrokoncepcja jest „wykupem” niepewności, zapewniając pewną alternatywę, w stosunku do której agent stojący naprzeciwko hazard jest obojętny pod względem użyteczności, podczas gdy makro-koncepcja pojawia się jako właściwość rozwiązania (i tylko w ramach restrykcyjnych struktur modelowych lub ich liniowych przybliżeń).

Oczekiwana teoria użyteczności oparta jest na wycenie oczekiwań. Jest w tym coś więcej niż niepewność.

Po pierwsze, ryzykowna inwestycja różni się od niepewnej inwestycji. Ryzyko jest zwykle definiowane jako przyszłe zdarzenia występujące tylko z mierzalnym prawdopodobieństwem , natomiast niepewność jest wywoływana, gdy prawdopodobieństwo przyszłych zdarzeń jest nieokreślone lub nieobliczalne , ale tylko samo w sobie oszacowane (jest jak ryzyko na ryzyko). To, co mówię tutaj, jest faktycznie uzgodnione przez autora. Należy zauważyć, że pierwsza definicja oczekiwanych modeli użytkowych nie obejmowała żadnych innych czynników, które mogą stanowić ryzyko. Część „premii za ryzyko” to… premia za ryzyko, a nie premia za niepewność, i nie powinna być modyfikowana przez lepsze zrozumienie niepewności.

Kolejną częścią premii za ryzyko jest fakt, że zwykle jest ona ustalana poza modelem mikroekonomicznym, zwykle w momencie pozyskiwania kapitału. Brak należytej staranności nie może dać inwestorowi „wewnętrznego” spojrzenia na model, dlatego zawsze będzie koszt pożyczania pieniędzy, który należy wziąć pod uwagę w premii za ryzyko dla każdego projektu, który wymaga pieniędzy w czasie.

To, co omawiam w tym artykule, wydaje mi się bardziej motywacją do zmniejszenia wpływu niepewności, a więc premii za ryzyko, niż do zmiany naszego spojrzenia. Możliwość przełożenia niepewności na ryzyko jest świetna, ale sama nie spowoduje, że ryzyko zniknie. W przypadku niektórych projektów prawdopodobne jest zwiększenie premii za ryzyko, ponieważ podejmowane ryzyko jest lepiej kwantyfikowane, ponieważ premia za niepewność ma na celu pokrycie średnio tylko ukrytej / nieznanej premii za ryzyko.