О чем думают экономисты. Моделей, что было неправдой

моделей, что было неправдой. (Внутренняя логика функции правдоподобия

как полной модели должна была прояснить этот вопрос, но в то время все

было иначе!) Проверка также была способом продолжения процесса пс-

лучения опыта в согласовании моделей рациональных ожиданий и данных

путем снижения уровня наших стандартов в отношении максимального

правдоподобия и акцента на те характеристики данных, которые наши

модели могли фиксировать. Вместо того чтобы говорить о провалах с точ-

ки зрения мрачной статистики отношения правдоподобия, заявляйте о

характеристиках, которые они могли бы фиксировать, и делайте акцент

на последующей необъясненной характеристике, которая требует объяс-

нения. Кто-то может сказать, что это была логичная реакция на подобные

тесты отношения правдоподобия. Это также была реакция на нехватку

ресурсов, которые были в нашем распоряжении. И создание макротеорий

динамического равновесия, и построение эконометрических моделей

временных рядов для их оценки — это были важные и сложные задачи.

Кто-то сказал, что пришло время для специализации и использования по-

следовательного плана «атаки»: давайте сначала бросим все ресурсы на

то, чтобы понять, как нам создать ряд убедительных моделей равновесия,

чтобы соединить интересные, с нашей точки зрения, механизмы. Позднее

мы будем осторожны в своих оценках, после того как овладеем техноло-

гией моделирования.

Эванс и Хонкапохья: Не кажется ли вам, что использование различных

методов, основанных на правдоподобии, становится вновь популярным

в макроэкономике?

Сарджент: Да, вы правы. Это результат того, что, конечно, равновесие

рациональных ожиданий представляет собой функцию правдоподобия,

поэтому ее невозможно было бы вечно игнорировать. В 1980-х гг. бывали

ситуации, когда имело смысл сказать, что «слишком трудно максимизиро-

вать функцию правдоподобия и, кроме того, если мы это сделаем, то никто

не знает, что произойдет с нашей моделью». В 2000-х гг. стало меньше

ситуаций, когда можно так сказать. Во-первых, компьютеры стали намного

мощнее, а алгоритм марковских цепей Монте-Карло (МСМС), который может

рассматриваться как один из умных алгоритмов случайного поиска для

поднятия функции правдоподобия или построения следующей, теперь яв-

ляется утилитарным. Кроме того, ряд ученых-исследователей создали мо-

дели рациональных ожиданий с достаточным количеством шоков и «кли-

ньев», которые, на их взгляд, хорошо совмещают данные и готовые про-

цедуры, основанные на правдоподобии. Например, последние модели

Отрока, Сметса и Вутерса. С помощью логарифмических аппроксимаций

они могут использовать то же самое рекурсивное представление гауссов-

ской функции правдоподобия, которую мы использовали в конце 1970-х-

начале 1980-х гг.