Rationalizing rational expectations: Characterizations and tests
理性预期的相容性：刻画与检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以结果与信念的边际分布、保均值扩散及分布约束为检验核心，直接关联分布分析。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
理性预期的相容性：刻画与检验
- 研究问题
- 当实际结果与主观信念来自无法匹配的两个数据集时，能否仅利用边际分布检验它们是否与理性预期相容？
- 方法与思路
- 作者用实际结果分布是否为信念分布的保均值扩散刻画相容性，将原假设写为矩等式与不等式，并应用于未来收入预期。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法无需个体匹配，可在一定限制下处理测量误差并扩展至总量冲击；收入应用中平均准确仍伴随理性预期被拒绝。
- 阅读关注点
- 应核对分布刻画与理性预期相容性的等价条件、矩约束检验的实施，以及测量误差和总量冲击扩展的限制。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref摘要，无法判断测量误差限制和检验功效；收入应用的拒绝结论不能直接推广到其他人群或预期变量。
原文摘要
In this paper, we build a new test of rational expectations based on the marginal distributions of realizations and subjective beliefs. This test is widely applicable, including in the common situation where realizations and beliefs are observed in two different data sets that cannot be matched. We show that whether one can rationalize rational expectations is equivalent to the distribution of realizations being a mean‐preserving spread of the distribution of beliefs. The null hypothesis can then be rewritten as a system of many moment inequality and equality constraints, for which tests have been recently developed in the literature. The test is robust to measurement errors under some restrictions and can be extended to account for aggregate shocks. Finally, we apply our methodology to test for rational expectations about future earnings. While individuals tend to be right on average about their future earnings, our test strongly rejects rational expectations.