ブランシャールが、これで打ち止めにしたい、としてDSGEに関する3回目の論考をピーターソン研究所のブログに上げている（1回目はここ、2回目はここ参照）。
以下は同論考からの引用。
It would be nice if a model did both, namely have a tight, elegant, theoretical structure and fit the data well. But this is a pipe dream. Perhaps one of the main lessons of empirical work (at least in macro, and in my experience) is how messy the evidence typically is, how difficult aggregate dynamics are to rationalize, and how unstable many relations are over time. This may not be too surprising. We know, for example, that aggregation can make aggregate relations bear little resemblance to underlying individual behavior.
So, models that aim at achieving both tasks are doomed to fail, in both dimensions.2
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So what should be done? My suggestion is that the two classes should go their separate ways.
DSGE modelers should accept the fact that theoretical models cannot, and thus should not, fit reality closely. The models should capture what we believe are the macro-essential characteristics of the behavior of firms and people, and not try to capture all relevant dynamics. Only then can they serve their purpose, remain simple enough, and provide a platform for theoretical discussions.4
Policy modelers should accept the fact that equations that truly fit the data can have only a loose theoretical justification. In that, the early macroeconomic models had it right: The permanent income theory, the life cycle theory, the Q theory provided guidance for the specification of consumption and investment behavior, but the data then determined the final specification.5
Both classes should clearly interact and benefit from each other. To use an expression suggested by Ricardo Reis, there should be scientific cointegration. But the goal of full integration has, I believe, proven counterproductive. No model can be all things to all people.
（拙訳）
一つのモデルで両方のことができたら、即ち、堅固で洗練された理論的構造を持ちつつデータに上手く適合できたら素晴らしいことだろう。しかしそれは夢物語である。（少なくともマクロにおいて、および、私の経験に照らすと）おそらく実証研究の主要な教訓の一つは、大抵の場合において実証データが如何に扱いにくいか、集計的な動学の合理化が如何に難しいか、そして多くの関係が時系列的に如何に不安定であるか、ということである。それはあまり驚くべきことではないだろう。例えば我々は、集計による総体的な関係が、その基となる個別の関係と似ても似つかぬものとなり得ることを知っている。
従って、両方の課題を達成しようとするモデルは、二兎を追う者は一兎をも得ず、の結果に終わる運命にある*1。
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ではどうすべきか？ 私の提案は、両者は別々の道を行くべき、というものである。
DSGEのモデル家たちは、理論モデルは現実にぴったり適合することはできず、従ってそうすべきではない、という事実を受け入れるべきである。モデルは、企業や人々の行動のマクロ的に本質的な特性を捉えるべきであり、関連する動学をすべて捉えようとすべきではない。その場合のみ、モデルは本来の目的を達成し、十分な簡明さを維持し、理論上の議論のプラットフォームを提供できるのである*2。
政策モデルのモデル家たちは、データに本当に適合する方程式では、理論的な正当化はざっくりとしかできない、という事実を受け入れるべきである。その点で、初期のマクロ経済モデルは正しかった。恒常所得仮説、ライフサイクル理論、Q理論は、消費や投資の行動の定式化の指針を与えてくれたが、その後の最終的な定式化はデータが決定していた*3。
両者が相互作用をしてお互いから恩恵を受けるべきことは明らかである。リカルド・ライスが提示した表現を使うならば、科学的な共和分（cointegration）はあって然るべきである。しかし完全な統合（integration）という目標は反生産的であることが明らかになった、と私は受け止めている。すべての人にとってすべてのものとなるようなモデルは存在しない。
*1:原注：The French have an apt expression to describe such contraptions: “The marriage of a carp and a rabbit. ”（［拙訳］フランス語にはそうしたモデルを描写するのに相応しい表現がある：「鯉と兎の結婚」。）
*2:原注：Ironically, I find myself fairly close to my interpretation of Ed Prescott’s position on this issue, and his dislike of econometrics for those purposes.（［拙訳］皮肉なことに、私が解釈するところのこの問題に関するエド・プレスコットの立場、ならびに、そうした目的のために計量経済学を利用することへの彼の嫌悪感を、私自身がかなり共有していることに気付いた。）
*3:原注：As Ray Fair (link is external) has shown, there is no incompatibility between doing this and allowing for forward-looking, rational expectations.（［拙訳］レイ・フェア（外部リンク）が示したように、それをすることと、フォワードルッキングな合理的期待を取り入れることは両立可能である。）
