Dynamic Concern for Misspecification
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对模型误设的动态担忧
- 研究问题
- 当决策者担心真实模型不在其候选模型集合中，并随历史证据调整担忧时，这种机制如何塑造长期偏好及行为周期？
- 方法与思路
- 作者建立带有模型集合及先验的决策模型，让误设担忧随已有模型对观察的解释能力变化，并分析长期偏好和行动频率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，对未解释证据的不满速度决定长期出现的不同不确定性偏好；内生误设担忧产生行为周期，并可刻画极限行动频率。
- 阅读关注点
- 应核对担忧更新规则、不满速度的形式化含义、长期偏好的收敛条件，以及货币政策和复杂税制应用如何对应模型。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断长期结果的具体条件或应用中的经验支持；理论行为周期不能直接视为已识别的现实机制。
原文摘要
I consider an agent who posits a set of probabilistic models for the payoff‐relevant outcomes. The agent has a prior over this set but fears the actual model is omitted and hedges against this possibility. The concern for misspecification is endogenous: If a model explains the previous observations well, the concern attenuates. I show that different static preferences under uncertainty (subjective expected utility, maxmin, robust control) arise in the long run, depending on how quickly the agent becomes unsatisfied with unexplained evidence. The misspecification concern's endogeneity naturally induces behavior cycles, and I characterize the limit action frequency. I apply the model to monetary policy cycles and choices in the face of complex tax schedules.