我们如何了解长跑？

N O . 1150APRIL 2 0 2 5 Richard K. Crump|Stefano Eusepi|Emanuel MoenchBruce Preston 我们如何了解长期？Richard K. Crump, Stefano Eusepi, Emanuel Moench, and BrucePreston纽约联邦储备银行员工报告, 第1150号，2025年4月 https://doi.org/10.59576/sr.1150 摘要 利用一个新颖且独特的短、中及超长期个体层面专业预测面板数据集，我们提供了关于调查预测的新特征事实。我们直接证明了预测者在信息不完全的当前状态环境中使用多元模型，导致长期预期具有异质性非平稳性。我们表明预测修订与多元未观测趋势与周期模型的预测相符。我们的结果表明，单变量、平稳或两者的预期形成模型本质上存在设定偏差，宏观经济建模应重新审视代理人操作于充分理解的平稳环境这一传统假设。 JEL分类：D83, D84关键词：预期形成，转换端点模型，不完善信息，调查预测 Crump：纽约联邦储备银行（邮箱：richard.crump@ny.frb.org）。Eusepi：布朗大学（邮箱：stefano_eusepi@brown.edu）。Moench：法兰克福金融与管理学院、CEPR（邮箱：e.moench@fs.de）。Preston：新南威尔士大学（邮箱：bruce.preston@unsw.edu.au）。作者感谢Katerina Petrova提供的有益评论和讨论，以及第9届宏观经济计量持续教育会议的参会者。Oliver Kim、Nick Ritter和Ignacio Lopez Gaffney提供了优秀的研究助理支持。Eusepi和Preston感谢澳大利亚研究委员会在DP210103427资助项目下的资金支持。 This paper presents preliminary findings and is being distributed to economists and other interested：仅供读者激发讨论并征集评论。本文表达的看法是作者(s)并不一定反映纽约联邦储备银行的观点。：美联储系统，或澳大利亚研究委员会。任何错误或遗漏均属作者的责任。 要查看作者的披露声明，请访问https://www.newyorkfed.org/research/staff_reports/sr1150.html. 1 引言 Muth(1961)主张对预期进行更复杂的处理，而不是简单或适应性预期。他提出了这样一种观点，即企业预期应该被理解为由描述决策者所处环境的相关经济理论所决定。在20世纪70年代的理性预期革命中，这一观点被解释为模型一致性预期。但穆斯警告说，他的提议不应被解释为企业实际应该采取的理论，并承认测量的行业预期明显与理论预测不一致，对当代经济发展反应不足。模型一致性预期需要进行调整。 本文提供了直接证据，表明个体层面的预期确实具有复杂性，长期预期依赖于该变量自身的短期发展以及实际产出、失业率、通货膨胀和名义利率等宏观经济时间序列的短期发展。但尽管多变量预测模型具有复杂性，长期预期不太可能与一个稳定经济环境的完全信息一致，而这正是当代宏观经济模型的特点。长期预期在个体层面表现出频繁的修订和变化。我们证明这些特性是多变量未观察到的趋势和周期模型的固有属性，并认为这种不完美信息的模型代表了与传统完全信息模型一致预期的一种有前景的转折。 为得出这些结论，我们利用了来自Blue Chip Economic Indicators的一个新颖且独特的面板数据集。该数据集包含个体专业预测涵盖了短期、中期和超长期。数据集涵盖1998年至2016年期间，包含16个美国宏观经济变量，预测期从一个季度到六至十一年不等。追踪每位预测者对不同宏观经济变量的预测演变，使我们能够研究在缺乏对长期经济行为完美认识的情况下，预期形成的机制。该数据集的丰富性为预期形成动态及其对经济结果的影响提供了新的见解。 我们建立了三个新的典型事实： F1. 基于短期和长期预测的预测者横截面排名只有微弱的相关性。例如，对下一季度GDP增长最为乐观的预测者未必是对长期增长最为乐观的预测者。相反，基于更长预测期的预测者排名高度相关，其排名基本保持不变。 F2. 长期和短期预测修正系统性地共同变化，长期预测表现出显著的时间变异性且频繁修正。 F3. 代理人预测宏观经济变量作为联合随机过程大多数变量的长期预测修订取决于该变量短期预期的修订，以及实际产出、通货膨胀、名义利率和失业率的衡量指标。 我们证明了多变量未观测成分预测模型可以解释这些典型事实。预测者假设数据由两个成分决定：一个永久的“趋势”和一个暂时的“周期”。预测者存在两类特定异质性来源：i) 不同的模型参数；以及 ii) 不同的真实潜在数据的噪声信号。这些关于预测者异质性本质和不完美信息的最小假设，嵌套了现有模型，例如帕顿和蒂默曼(2010) 和Andrade, Crump, Eusepi, and Moench(2016), 是产生异质时变长期预期的充分条件。重要的是，我们对预测者的理性程度不作假设，也不假设预测者拥有正确的经济运动规律。这是重要的让步，因为理性预期的引入在平稳经济环境中最为自然 (Lucas,1986). 该模型提供了可检验的预测，我们利用这些预测来建立典型事实。 i. 因为预测是由一个平稳和永久分量决定的，随着预测期的延长，平稳分量变得越来越可以忽略不计。因此，从最乐观到最悲观，预测者跨预测期的排名相关性对于越来越长的预测期对（几乎完全由持续分量决定）更强，这解释了事实1。 ii. 由于预测者对当前状态的信息不完善，短期预测误差会导致永久性和暂时性组成部分的估计值根据卡尔曼增益进行调整。这表明个体长期预测会响应新信息，并非被某些外生的长期基本因素所固定。这些调整会引发整个预期期限结构的更新，从而使得短期预期和长期预期的调整相互关联。我们估计到一个显著的关联性。这解释了事实2； iii. 由于预测者使用信息不完善的多元模型，长期预测的修订必须与所有变量的短期预测修订相关。数据显示，对于大多数宏观经济变量，长期预测修订与GDP、通货膨胀、失业率和短期利率预测的短期预测修订不共同变动，这否定了零假设。这是反对预测者使用单变量模型的假设的有力证据，因为给定变量的长期预测修订只能与该特定变量的短期预测修订共同变动。这解释了事实3。 这些发现与其他调查证据一致，这些证据表明经济和金融变量的长期预期随时间变化。例如，《专业预测者调查》每年都会调查参与者对非加速通货膨胀失业率的估计，而纽约联邦储备银行的《一级交易商调查》则包括关于产出、通胀和目标利率等经济变量“长期”值的问题。此外，政策制定者对经济长期演变看法也可能随时间变化，这一点由联邦公开市场委员会的经济展望调查所证明。这些变化在 长期预期凸显了经济决策的动态性质以及需要能够解释其行为的宏观经济模型，然而，这些调查仅提供了关于个人长期预期分布的汇总统计数据，与我们丰富的个人预期数据集形成对比。 这些结果对我们应如何构建长期预期形成模型具有重要意义，并对“相关的经济理论”提出了质疑。我们的证据强烈表明，要么是平稳的、要么是单变量的预期形成模型，要么两者兼具，都是根本性错误的设定。特别是，单变量平稳模型遗漏了关于预期行为的关键机制。这表明在解读旨在识别特定类型信息摩擦（Coibion and Gorodnichenko(2015) 和Bordalo, Gennaioli, Ma, andShleifer(2020)). 那些预测模型的多变量性质表明，需要采用更结构化的方法来识别预期的动态特性。Angeletos, Huo, and Sastry(2020) 是近期关于预测对新信息的反应不足和过度反应的文献中所需方法的一个示例。 现代理性预期经济理论通常假设家庭和企业在一个理解良好且稳定的环境中做出决策，并拥有关于经济状况的全部信息，并且在形成预期时能够最优地处理其信息。受实证证据挑战理性预期假设的驱动，越来越多的文献引入了各种形式的信息摩擦和有限理性。1但无论具体偏离完全信息理性预期的程度如何，这些分析最终都聚焦于短期动态影响，因为它们同样假设人们在稳定环境中做决策，长期预期锚定在一个充分理解的均衡状态。我们的结果呼吁建立信息摩擦对短期和长期预期都产生影响的模型。 从实际角度而言，家庭、企业和政策制定者在做决策时，对于长期前景可能都缺乏完善的信息。非同寻常的大规模且持久的冲击、政策体制的偶发式转变、生产力增长的长周期波动、金融创新以及其他结构性变动，均会模糊经济长期前景。将此类不确定性来源纳入考量，不仅能够解释本论文的典型事实，还能对我们对宏观经济理解产生首要影响。放宽理性预期均衡分析中的方程间约束，并允许长期信念偏离稳态，使得一类模型展现出比理性预期更丰富的动态特征。这不仅有望在理性预期均衡分析视角下被视为谜题的定量问题上取得进展，还能促进解决某些该类模型无法处理，或处理效果不佳的问题。 例如，了解长期趋势可以减少对临时持续性来源的需求——例如习惯形成和价格指数化——并提供一个冲击放大的来源（例如 Milani(2007),Eusepi和Preston(2011)). 在资产定价模型中，学习会重新权衡收入效应和替代效应，以解决一系列谜题，包括回报可预测性和过度波动性（例如，Sinha(2016),亚当，马克雷特和贝特尔(2017),Eusepi和Preston(2018),Farmer, Nakamura, and Steinsson(2024), 和Crump, Eusepi, and Moench(2024)). 在货币政策分析中，偏离理性预期允许发展出央行沟通和通胀预期锚定的协调模型（例如，Eusepi和Preston(2010) 和Carvalho, Eusepi, Moench, and Preston(2023)). 最后，长期预期的波动可能会使在正常时期 和危机时期控制通胀都变得更加困难，因为此时政策受到名义利率零下限的制约，而且公共债务较高（例如，Eusepi, Giannoni, and Preston(2024),Eusepi, Gibbs, 和 Preston(2025) 和Eusepi和Preston(2018)). 2 与文献的关系 绝大多数关于调查预期指标的早期实证研究主要集中于短期经济发展——例如，Angeletos, Huo, and Sastry(2020). 这种选择部分源于可用的数据，因为关于长期预测的信息存在显著不足。但它也反映了宏观经济模型中一个普遍的假设，即经济主体在一个稳定的环境中运作，因此他们能够快速有效地理解经济的长期行为。任何可能对预期形成过程相关的信息摩擦，仅与短期经济动态相关。 我们的论文为日益增长的文献做出了贡献，该文献强调专业预测者表现得好像数据具有短期和长期成分，这些成分必须被分离出来。Kozicki和Tinsley(2001),Andrade, Crump, Eusepi, and Moench(2016),Crump, Eusepi, Moench, and Prest on(2023),Crump, Eusepi, and Moench(2022) 和Farmer, Nakamura, and Steinsson(2024)).趋势-周期分解在经济理论和实证宏观研究中具有悠久传统。例如，开创性的实际商业周期模型坎德兰和普雷斯克特(1982) 假设代理人无法完美地观察技术进步的短期和长期组成部分。Stock and Watson(1989) 和Stock and Watson(2007将模型通胀分解为具有趋势成分和暂时性成分。这种方法也已广泛应用于无数关于通胀动态的结构模型，其中Cogley、Primiceri和Sargent(2010)是一个突出的例子。各种研究将趋势