というNBER論文をコチャラコタが上げている（ungated版、原題は「Practical Policy Evaluation」）。以下はその要旨。
In the wake of the Lucas Critique, the study of appropriate macroeconomic policy has largely focused on the comparison of different regimes/rules. In practice, few policymakers are faced with making those kinds of choices. In this paper, I examine the problem of a policymaker making but one in a long sequence of similar decisions (like to raise or cut interest rates by a quarter percentage point). I model the policymaker as playing a dynamic game against a forward-looking private sector. My main result is that, under relatively weak conditions, the policymaker's optimal within-equilibrium response to the current state can be found by applying statistical regression methods to past macroeconomic data. Theory is only useful as a source of information about credible functional form restrictions on these regressions. Based on this result, I argue that macroeconomic policy evaluation intended to be of practical value should rely considerably less on putatively structural macroeconomic models and considerably more on regression-based approaches.
（拙訳）
ルーカス批判後、適切なマクロ経済政策に関する研究は、異なるレジームないしルールの比較に概ね焦点を当ててきた。実際には、政策担当者がそうした選択を迫られることはまずない。本稿では、政策担当者が、一連の同じような決定のうちの一つだけを実施する（金利を0.25ポイント上げるもしくは下げるなど）、という問題を研究した。ここでは、政策担当者を、フォワードルッキングな民間部門を相手に動学ゲームをプレイする、という形でモデル化した。主要な結果は、比較的弱い条件の下で、現状に対する政策担当者の最適な均衡内反応は、過去のマクロ経済データに統計的な回帰手法を適用することで得られる、というものである。理論は、そうした回帰に対して信頼できる関数形の制約についての情報を提供する、という形でのみ有用である。この結果に基づき、実務的な価値を持つことを狙ったマクロ経済政策の評価は、いわゆる構造的マクロ経済モデルへの依存をもっと減らし、回帰ベースの手法にもっと頼るべき、と論じる。
