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Learning in a misspecified multivariate self-referential linear stochastic model

机译：在错误指定的多元自指线性随机模型中学习

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This paper introduces a general method to study learnability of equilibria resulting from agents using misspecified forecasting models. One can represent the actual and perceived laws of motion (PLM) as seemingly unrelated regressions and then linearly project the actual law of motion into the same class as the PLM. I present an application using the New Keynesian IS-AS model with inertia under several simple Taylor policy rules. It turns out that the results presented in Bullard and Mitra [2002. Learning about monetary policy rules. Journal of Monetary Economics 49, 1105-1129; 2005. Determinacy, Learnability, and Monetary Policy Inertia. Journal of Money, Credit, and Banking, forthcoming] are robust when agents do not include all the state variables in their forecasting models.
机译：本文介绍了一种使用错误指定的预测模型来研究由代理商产生的均衡的可学习性的一般方法。可以将实际的和感知的运动定律（PLM）表示为看似无关的回归，然后将实际的运动定律线性投影到与PLM相同的类别中。我提出了一种使用新凯恩斯主义IS-AS模型并在几个简单的泰勒政策规则下具有惯性的应用程序。事实证明，结果在Bullard和Mitra [2002年。了解货币政策规则。货币经济学杂志49，1105-1129; 2005。确定性，可学习性和货币政策惯性。当代理商未将所有状态变量都包括在其预测模型中时，[货币，信贷和银行杂志]（即将推出）将非常可靠。

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