というNBER論文が上がっている（ungated版）。原題は「Learning and the Emergence of Nonlinearity in Financial Markets」で、著者はIan Dew-Becker（シカゴ連銀）、Stefano Giglio（イェール大）、Pooya Molavi（ノースウエスタン大）。
以下はその要旨。
Financial markets (and more generally the real economy) display a wide range of important nonlinearities. This paper focuses on stock returns, which are skewed left – generating crashes – and whose volatility moves over time, is itself skewed, is strongly related to the level of prices, and displays long memory. This paper shows that such behavior is almost inevitable when prices are formed by investors acquiring information about the true, but latent, value of stocks. It studies a general model of filtering in which agents receive signals about the fundamental value of the stock market and dynamically update their beliefs (potentially with biases). When those beliefs are non-normal and investors believe crashes can happen, prices generically display the range of nonlinearities observed in the data. While the model does not explain where crashes come from, it shows that investors believing that prices can crash is sufficient to generate the rich higher-order dynamics observed empirically. In a simple calibration with iid shocks to fundamentals, the model fits well quantitatively, and regression-based tests support the model’s mechanism.
（拙訳）
金融市場（そして実体経済一般）は、幅広く重要な非線形性を示す。本稿は、株式のリターンに焦点を当てる。株式のリターンは左に歪んでおり、それが暴落をもたらす。また、そのボラティリティは時間とともに変動し、それ自体が歪んでおり、株価水準と強い相関があり、長期記憶を示す。本稿は、投資家が株式の真ではあるが潜在的な価値に関する情報を得ることで株価が形成される場合、そうした振る舞いはほぼ不可避であることを示す。本稿は、主体が株式市場のファンダメンタルバリューに関するシグナルを受け取り、自分の考えを（おそらくはバイアスを以って）動的に更新するというフィルタリングの一般モデルを調べる。そうした考えが正規分布ではなく投資家が暴落が起き得ると考えているならば、株価はデータで観測される各種の非線形性を一般に示す。モデルは暴落の原因を説明しないが、株価が暴落し得ると信じている投資家が、実証的に観測される豊富な高次の動学を生成するのに十分であることを示す。ファンダメンタルズに独立同分布に従うショックを与える単純なカリブレーションで、モデルは定量的に良く当てはまり、また回帰ベースの検証はモデルのメカニズムを支持する。
結論部では、情報獲得の問題は経済学で一般的な話で、正規性の仮定がデータの良い近似になるとは限らない、と指摘し、例としてインフレを上げている。従って、ここでの分析は、歪みが大きくボラティリティが水準と相関しているインフレ予想の推移の理解に役立つかもしれない、とのことである。
