The role of beliefs in inference for rational expectations models
信念在理性预期模型推断中的作用AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确以股票溢价谜题为应用，但一般理性预期推断理论不限于金融。
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信念在理性预期模型推断中的作用
- 研究问题
- 通过最小距离估计理性预期模型时，满足给定矩条件意味着哪些数据生成过程信念，拒绝理性预期有何经济含义？
- 方法与思路
- 作者刻画与矩条件相容的概率信念，并从假想半参数贝叶斯学习者的视角分析以扭曲信念为备择的推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这一解释为大样本估计、检验统计量和置信区域提供不同视角，尤其帮助理解理性预期拒绝的经济意义。
- 阅读关注点
- 应核对相容信念集合如何构造、扭曲信念备择如何定义，以及贝叶斯解释与原有最小距离推断之间的关系。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要；股票溢价谜题应用仅被描述为启发性分析，不能据此认定解释了该谜题或识别了实际主观信念。
原文摘要
This paper discusses inference for rational expectations models estimated via minimum distance methods by characterizing the probability beliefs regarding the data generating process (DGP) that are compatible with given moment conditions. The null hypothesis is taken to be rational expectations and the alternative hypothesis to be distorted beliefs. This distorted beliefs alternative is analyzed from the perspective of a hypothetical semiparametric Bayesian who believes the model and uses it to learn about the DGP. This interpretation provides a different perspective on estimates, test statistics, and confidence regions in large samples, particularly regarding the economic significance of rejections in rational expectations models. A suggestive application to the equity premium puzzle is examined.