こちらのEconlogエントリ経由でトーマス・サージェントのインタビューを読んで、これは1年前にカリブレーションを巡ってクルーグマンとStephen Williamsonが議論するきっかけとなったインタビュー*1であることに気付いた。インタビュアーは、適応的学習の研究で有名なGeorge W. EvansとSeppo Honkapohjaのコンビ*2で、インタビュー記事の日付は2005年1月11日。
以下はそのインタビューからの引用。
Evans and Honkapohja: What were the profession’s most important responses to the Lucas Critique?
Sargent: There were two. The first and most optimistic response was complete rational expectations econometrics. A rational expectations equilibrium is a likelihood function. Maximize it.
Evans and Honkapohja: Why optimistic?
Sargent: You have to believe in your model to use the likelihood function. It provides a coherent way to estimate objects of interest (preferences, technologies, information sets, measurement processes) within the context of a trusted model.
Evans and Honkapohja: What was the second response?
Sargent: Various types of calibration. Calibration is less optimistic about what your theory can accomplish because you’d only use it if you didn’t fully trust your entire model, meaning that you think your model is partly misspecified or incompletely specified, or if you trusted someone else’s model and data set more than your own. My recollection is that Bob Lucas and Ed Prescott were initially very enthusiastic about rational expectations econometrics. After all, it simply involved imposing on ourselves the same high standards we had criticized the Keynesians for failing to live up to. But after about five years of doing likelihood ratio tests on rational expectations models, I recall Bob Lucas and Ed Prescott
both telling me that those tests were rejecting too many good models. The idea of calibration is to ignore some of the probabilistic implications of your model but to retain others. Somehow, calibration was intended as a balanced response to professing that your model, though not correct, is still worthy as a vehicle for quantitative policy analysis.
（拙訳）
- Evans and Honkapohja
- ルーカス批判に対する学界の最も重要な対応は何でしたか？
- サージェント
- 2つありました。一つ目の最も楽観主義的な対応は、合理的期待的な計量経済学を完成させよう、というものでした。合理的期待均衡は尤度関数である、よって最大化せよ、というわけです。
- Evans and Honkapohja
- なぜそれが楽観主義的なのですか？
- サージェント
- 尤度関数を使うには、自分のモデルを信頼する必要があります。尤度関数は、その信頼したモデルの枠内で、分析対象（選好、技術、情報集合、測定過程）を推計する一貫した手法を提供します。
- Evans and Honkapohja
- 二番目の対応というのは？
- サージェント
- 各種のカリブレーションです。カリブレーションを使うのは、自分のモデル全体を完全に信頼していない場合、即ち、自分のモデルが部分的に定式化を誤っている、ないし、定式化が不完全であると思っている場合か、他人のモデルとデータを自分のものより信頼している場合に限られるので、自分の理論が達成できることについてそれほど楽観主義的では無いことになります。私の記憶によれば、ボブ・ルーカスとエド・プレスコットは、当初は合理的期待的な計量経済学に非常に熱心でした。結局のところ、ケインジアンが満たせなかったとして我々が批判したのと同じ高い基準を自分たち自身に課そう、というだけの話でしたから。しかし、およそ5年間に亘って尤度比検定を合理的期待モデルに掛けた挙句、ボブ・ルーカスとエド・プレスコットが揃って、そうした検定はあまりに多くの良いモデルを棄却し過ぎる、と私に言ったことを覚えています。カリブレーションの考え方は、モデルの確率論的な意味合いを一部は無視しよう、ただし残りは維持しよう、というものでした。兎にも角にもカリブレーションは、自分のモデルは正しくはないが、定量的な政策分析に使う価値は依然として存在する、と言明することについてのバランスの取れた対応を意図していました。
