Learning Rational Expectations Under Computability Constraints
可计算性约束下的理性预期学习AI 解读 ↓
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可计算性约束下的理性预期学习
- 研究问题
- 当均衡价格函数和未来价格预测必须可计算时，有限理性主体能否学会理性预期均衡，信息是否完全如何影响答案？
- 方法与思路
- 作者比较完全与不完全状态信息两种学习环境，分别使用机器推断理论和哥德尔不完备定理的某种版本分析可学习性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称一大类可计算经济在完全信息下可通过归纳推断学习均衡，而所考察的不完全信息环境出现无法学习均衡的结果。
- 阅读关注点
- 应核对可计算经济、学习成功和信息集合的形式定义，尤其是不可能性结论针对的环境及其与定理条件之间的关系。
- 阅读边界
- 仅依据所给 RePEc 出版社摘要，不能推断其他版本变化。摘要未列形式条件，不能把不可能性结论推广到所有学习环境。
原文摘要
In this paper, the author considers how boundedly rational agents learn rational expectations when all equilibrium price functions or forecasts of future equilibrium prices are required to be computable. The paper examines two learning environments. In the first, agents have perfect information about the state of nature. In this case, the theory of machine inference can be applied to show that there is a broad class of computable economies whose rational expectations equilibria can be learned by inductive inference. In the second environment, agents do not have perfect information about the state of nature. In this case, a version of Godel's incompleteness theorem implies that rational expectations equilibria cannot be learned. Copyright 1989 by The Econometric Society.