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Biased Bayesian learning with an application to the risk-free rate puzzle

机译：有偏贝叶斯学习及其在无风险利率难题中的应用

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Based on the axiomatic framework of Choquet decision theory, we develop a closed-form model of Bayesian learning with ambiguous beliefs about the mean of a normal distribution. In contrast to rational models of Bayesian learning the resulting Choquet Bayesian estimator results in a long-run bias that reflects the agent's ambiguity attitudes. By calibrating the standard equilibrium conditions of the consumption based asset pricing model we illustrate that our approach contributes towards a resolution of the risk-free rate puzzle. For a plausible parameterization we obtain a risk-free rate in the range of 3.5-5%. This is 1-2.5% closer to the empirical risk-free rate than according calibrations of the rational expectations model.
机译：基于Choquet决策理论的公理框架，我们开发了一个贝叶斯学习的封闭形式模型，该模型具有对正态分布均值的模棱两可的信念。与贝叶斯学习的理性模型相反，最终的Choquet贝叶斯估计量导致长期的偏差，反映了代理人的歧义态度。通过校准基于消耗的资产定价模型的标准均衡条件，我们说明了我们的方法有助于解决无风险利率难题。对于合理的参数设置，我们获得3.5-5％的无风险率。与无理性预期模型的校准相比，这比经验无风险利率高1-2.5％。

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