引き続きリージョン誌のハンセンインタビューから。昨日引用した部分のさらに前段でハンセンは以下のように述べている。
Region: Let me turn to a related topic, robust control theory. You and Tom Sargent pioneered its application in economics, and in your 2007 book with Tom, you wrote that there’s been a long tradition in economics of framing macro policy rules “in light of doubts about model specification.”
Robust control theory, as I understand it, is about designing rules that will work under a range of alternately specified models because policymakers, or econometricians themselves, are uncertain about those models. Is robust control theory an effort to address those doubts about model specification?
Hansen: The term “robust control theory” comes out of control theory in engineering. In my work with Tom and in work by other economists, we find it very handy to build on insights that have come out of the control theory engineering literature. This work has been targeted toward solving practical problems, where you have to develop methods that are numerically attractive as well as revealing—that is, that we can attach meaningful interpretations to them. We’ve also found guidance coming out of decision theory within economics and out of statistical decision theory. Robust Bayesian methods, for instance, have a very similar flavor to them.
I find it interesting to draw insights from all these different literatures and try to make connections and then build on them. Economic models are different from standard engineering models, so it’s not as if we can just take their models, put in economic data and turn the crank, but they’ve had some very insightful ways to look at problems.
Robustness becomes relevant when we put multiple models on the table. We may not trust any of the given models that we have, but they are our best guesses. So how do we use models without taking them too literally or too seriously and still make them serve as useful guides? Many policymakers, once they’re outside the public realm, actually go through informal exercises similar to the following: “This is one view or model of the world. Or it might be another model. Suppose we consider a course of action; how might it work under the different models? Does one course of action seem to work pretty well across different economic models?”
This, I believe, is a reasonable alternative approach to presuming, “This is the model, I know it to be right and I’m going to go with the answer from this model.” Of course, we may wish to weight the alternative models as suggested by Bayesian decision theory, but there is still a challenge as to what weights to use and how sensitive the policy prescription is to this weighting.
（拙訳）
- インタビュアー
- 関連する話として、ロバスト制御理論の話をさせてください。貴兄とトム・サージェントはその経済学への応用の先駆者でした*1。2007年の共著本で貴兄は、「モデルの定式化に関する疑念に照らして」マクロ政策ルールを捉える長い伝統が経済学にはある、と書きました。
私の理解する限りでは、ロバスト制御理論は、政策当局者、ないし計量経済学者自身が各モデルに確信を持っていないため、相異なる定式化がなされた様々なモデルの下で機能するルールを設計する、ということかと思います。ロバスト制御理論はモデルの定式化に関するそうした疑念に取り組む試みだと言ってよろしいでしょうか？- ハンセン
- 「ロバスト制御理論」という用語は工学の制御理論から出てきました。私とトムの研究や、他の経済学者の研究において、制御工学の分野から出てきた洞察を基にするのが非常に手頃であることに気付いたのです。そうした研究では、実際的な問題を解くことを目的としていました。その際には、数値解法として魅力的であると同時に、何かを明らかにする手法を開発する必要がありました。つまり、意味のある解釈が付与できる手法、ということです。我々はまた、経済学の決定理論や統計的決定理論からも指針を見い出しました。例えばロバストベイズ手法は、前述の手法と非常に似通っています。
そうした様々な研究分野から洞察を引き出し、関連付け、それを基に展開することは、私にとって興味深いことなのです。経済モデルは普通の工学モデルとは違いますので、単に工学分野のモデルを引っ張ってきて経済データを放り込んでクランクを回す、というわけにはいきませんが、問題を調べる上で非常に洞察に満ちた方法が工学分野にはあります。
テーブルの上に複数のモデルを広げた際には、頑健性は重要です。手持ちのモデルのどれも信頼できないかもしれませんが、それらは我々の最善の推測なのです。となると、モデルをあまりにも額面通りないし真剣に受け止めることなく、かつ、それらを有用な指針として活用するにはどうすれば良いでしょうか？ 多くの政策当局者は、公的な領域から離れた場所で、実際には概ね以下のような頭の体操を非公式にやっています：「これは世界についての一つの観点ないしモデルだ。あるいは別のモデルがあるのかもしれない。我々がある行動計画を検討するものとしよう。そうした計画は相異なるモデルにおいてどのように機能するだろうか？ ある行動計画が、相異なる経済モデルを通じて非常に上手く機能する、ということはあるのだろうか？」
そうしたやり方は、「これこそがモデルだ。私はそれが正しいことを知っているし、このモデルから出てくる解答と心中するつもりだ」と決め込むことに比べると合理的な別法だと私は思います。もちろん、ベイズ決定理論に従って各モデルにウエイト付けするというやり方もありますが、ただ、その場合、どのようなウエイトを使うか、および、政策的処方がそのウエイト付けにどれだけ敏感か、という点が課題となります。
