政策不変ではないのに、なぜ経験的マクロ経済モデルを使用するのか（ルーカス批評）？

高い確率で、この質問は重複しており、コミュニティに既にあるものを見つけようとしましたが、失敗しました。

ルーカス批評によれば、より一般的な用語では、経験的マクロ経済モデルの問題は、それらが政策変更に不変ではないことであり、したがって、それらから政策結論を引き出すことはできません。

私の質問は、なぜそれらをまだ使用するのですか？

任意の助けをいただければ幸いです。

ルーカス批評への反応は、RBCおよびDSGEモデルの出現でした。マクロモデルのミクロ経済的基盤を使用して、ポリシーが変更された場合の動作の変化をシミュレートし、ポリシーバリアントではない「深い」構造パラメータのみを推定できます。ミクロファウンデーションの前に、私たちは推定に人々の行動が含まれるモデルを推定していました。今日、マイクロファウンドモデルを使用して、アクションを分離しようとしています。これは、古いモデルでは不可能でした。実際、私たちは人々がどのように行動または反応するかを考慮していなかったのに対し、ミクロファンデーションは、人々がどのように反応するかを教えてくれます。

しかし、これは困難な作業です。行動を積極的に考えるエージェントを紹介すると、未知の将来の期待を考慮に入れる必要があります。これに対処する1つの方法は、合理的な期待です。

さらなる問題は、そのようなモデルがデータよりも速い反応を予測することです。エージェントが完全に合理的であり、完全な先見性とすべての情報を持っている場合、エージェントは迅速かつ完全に反応します。これに対する今日の解決策は、これらの反応を遅くする摩擦を加えることです。しかし、私たちが推定に使用した古いモデル（IS-LMおよび特にAS-ADモデルについて考える）には、人々があまりにも愚かであるという大きな問題もあります（適応（後方視）の期待のみ、期待を形成するときに情報を考慮しない、将来何が起こるかについて考えないでください）、これは部分的にルーカス批評の一部です。今、私たちは人々があまりにも頭がいい、または超合理的であるという問題を抱えています。一部のモデル（エージェントの一部が「経験則の消費者」であるモデルを参照）

合理性の批評に関して：多くの実験的ミクロ研究では、合理性は失敗します。しかし、これは、合理性の集合からのわずかな偏差、つまりマクロが関心を持っているものを教えてくれません。

さらに、合理的な期待から逸脱するためのアプローチが現在開発されています。これらを解決するのは非常に困難です。興味深い方法の1つは、人々は合理的であるが、すべての情報を持っているわけではないと想定することです。これが、ほとんどの人々が間違いを犯す理由です。これらは情報摩擦のモデルです。キーワード：合理的な不注意（例：シム）と不注意（例：レイス）。別の関連するアプローチには、学習モデルが含まれます。

要約すると、Lucas Critiqueの影響を受けないモデルを作成しようとしています。これらはしばしば合理的な期待を解決する必要がありますが、他のアプローチも開発されています。

最も明白な答えは、代替手段は何ですか？何もしない？できる限り最善を尽くすと、その時点で得られた最高の知識があれば、人々がより良くできると思う何かを変えたいと思うことをfaultすることは困難です。

第二部-ルーカス批評が発表されたとき-それはミクロ経済モデルへの動きの一部でした-それは素晴らしいです。ただし、これらのモデルでは、すべて/ほとんどが合理性の仮定に基づいています。行動経済学が示すように、ホモ経済学は実際の人間の行動をモデル化する恐ろしい方法です。

基本的に、合理的な仮定を使用して、最も単純な設定でモデルがどのように動作するかを確認する必要があります。その後、実際の動作がモデルに影響を与えるようになったときに何が起こるかを段階的に確認します。

これはルーカス批評の目的ではありませんでした。しかし、そうだったはずです。

また、経済の世界には非常に大きなinertia性があります。現在の教授のほとんどは70〜80年代に教育を受けており、ほとんどの経済学の学生は、厳格な合理的仮定以外の何かを満たす前に何年も勉強しなければならないようです。または、実際の世界につまずく必要があります:)

そして現実の世界では、政治家から、経済について実際に何かをするよう圧力がかかっています。おそらくあなたの質問に対する本当の答えでしょう。