The Effect of Uncertainty on Optimal Control Models in the Neighbourhood of a Steady State.
The Effect of Uncertainty on Optimal Control Models in the Neighbourhood of a Steady State.
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DOI：
10.1057/grir.2014.4
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发表时间：
2014-03
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Kimball MS
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Kimball MS
对于离散时间和连续时间，本文推导出泰勒近似的不确定性（在简单意义上的风险，而不是Baughtian的不确定性）的预期效用和随机控制模型中的最优行为的影响时，不确定性是足够小的，人们可以专注于只涉及不确定性的第一项。在离散时间和连续时间的结果之间有着密切的和启发性的关系。分析使得有可能拼出的动态随机一般均衡模型和相应的完美预见模型的行为之间的紧密联系。然而，局部的确定性模型的随机模型的定量分析要求附近的确定性模型比通常进行更彻底的调查。
For both discrete and continuous time this paper derives the Taylor approximation to the effect of uncertainty (in the simple sense of risk, not Knightian uncertainty) on expected utility and optimal behaviour in stochastic control models when the uncertainty is small enough that one can focus on only the first term that involves uncertainty. There is a close and illuminating relationship between the discrete-time and continuous-time results. The analysis makes it possible to spell out a tight connection between the behaviour of a dynamic stochastic general equilibrium model and the corresponding perfect foresight model. However, the quantitative analytics of the stochastic model local to a certainty model calls for a more thorough investigation of the nearby certainty model than is typically undertaken.
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