Permiteți-mi să vă explic de ce cred că economia modernă este un instrument atât de puternic pentru înțelegerea lumii. Voi face acest lucru discutând o lucrare excelentă a lui Simone Cerreia-Vioglio, @UncertainLars, Fabio Maccheroni și Massimo Marinacci, "Making Decisions Under Model Misspecification", publicată în Review of Economic Studies acum câteva luni. Imaginați-vă că vreau să conduc de la UC San Diego la UCLA, dar nu am mai condus niciodată pe acel traseu până acum. Trebuie să construiesc un "model al lumii" care să mă ghideze, pe care îl numim de obicei hartă. Hărțile sunt reprezentări simplificate ale realității. Nu pot include fiecare detaliu dacă vor fi utile. Borges, în povestirea sa Despre exactitude în știință, subliniază frumos acest lucru. (În practică, nu desenez harta singur – folosesc o aplicație – dar cineva trebuia să o facă.) Pentru că hărțile simplifică, nu mă pot baza pe deplin pe ele. Poate că furtuna de aseară a doborât un copac și a închis o stradă, sau există construcții și rampa de pe autostradă din Los Angeles este închisă. Această incertitudine contează. Să presupunem că conduc la UCLA pentru o discuție importantă la ora 11 dimineața. Dacă rampa este închisă, s-ar putea să am nevoie de 15 minute în plus. Când ar trebui să-mi setez alarma să ajungă la timp, în timp ce dormi suficient pentru a ține un discurs bun? Problema este că nu pot atribui probabilități precise tuturor acestor contingențe. Cât de probabil este copacul căzut? Sau noi lucrări rutiere? Chiar și cele mai bune aplicații de trafic nu pot surprinde fiecare întrerupere, iar unele s-ar putea întâmpla după ce am plecat deja. În termeni economici, "modelul lumii" (harta) este greșit specificat – și oricât de mult aș încerca, nu pot rezolva complet asta. Dar să stau jos și să plângi pentru specificații greșite nu răspunde la întrebarea mea de bază: când setez alarma? Prea devreme și sunt epuizat. Prea târziu și am întârziat. Simone și co-autorii săi oferă o modalitate de a gândi la asta. Ele pornesc de la ideea că avem adesea mai multe modele structurate ale unui fenomen economic, bazate pe teorie. De exemplu, o bancă centrală ar putea folosi un model standard nou keynesian și un model de căutare și potrivire a banilor. Cu toate acestea, conștientă de faptul că fiecare model este specificat greșit prin design, banca adaugă o centură de protecție de modele nestructurate – construcții statistice care o ajută să evalueze consecințele specificării greșite. Frumusețea lucrării este că oferă o bază axiomatică pentru această centură de protecție (și chiar o generalizează pentru a include o abordare bayesiană). Arată că, dacă preferințele unui factor de decizie îndeplinesc anumite condiții – reflectând atât trăsăturile raționale, cât și cele comportamentale – atunci acele preferințe pot fi reprezentate de o funcție de utilitate augmentată care explică în mod formal specificarea greșită. În mod crucial, nu presupunem că funcția de utilitate augmentată; îl derivăm. Începem cu proprietățile generale, plauzibile ale preferințelor și dovedim că acestea implică o astfel de reprezentare. Acesta este un progres real. În loc să scriem critici nesfârșite ale utilității așteptate sau ale așteptărilor raționale (așa cum mulți au făcut de zeci de ani, cu puține de arătat), acum avem o modalitate formală de a raționa despre specificații greșite – definiții precise, limite clare de validitate și conștientizarea a ceea ce încă nu știm. Să luăm, de exemplu, un student absolvent strălucit al Penn de pe piață, Alfonso Maselli Lucrarea sa de piață a muncii împinge această frontieră mai departe. El studiază cazurile în care un factor de decizie nu numai că se confruntă cu specificarea greșită a modelului, dar nu este sigur care model se potrivește cel mai bine datelor și nu le poate atribui probabilități – ceea ce numim ambiguitate a modelului. În exemplul meu, banca centrală nu este sigură dacă modelul nou keynesian sau modelul de căutare și potrivire se potrivește mai bine și se teme că ambele ar putea fi incorecte. Dacă citiți lucrarea lui Simone et al. sau a lui Alfonso, veți vedea cât de greșite – și, sincer, caricaturale – au fost multe dintre criticile recente ale economiei despre X. ...