宏觀經濟學
如何處理宏觀經濟學中模型的錯誤指定？
我想知道經濟學中使用了哪些方法，特別是在宏觀中，來處理模型錯誤指定。
我已經在網上搜尋過，但我可能缺少一些方法。因此，我請你幫忙。
Thomas Sargent 和 Lars Peter Hansen 有一系列關於“穩健性”的工作，這是一種在宏觀背景下直接處理潛在模型錯誤規範的理論（和技術）。[術語“強韌性”源自強韌控制理論]。
Sargent 的網站有一個專門討論這個主題的頁面。兩人還出版了一本書《強韌性》，其中包含了他們迄今為止工作的主要成果。以下是發布者的描述：
不確定性下的決策標準理論建議決策者形成一個將結果與決策聯繫起來的統計模型，然後選擇結果的最佳分佈。這假設決策者完全信任模型。但是，如果模型不可信，決策者應該怎麼做？
兩位主要的宏觀經濟學家拉爾斯·漢森和托馬斯·薩金特在著手回答這個問題時推動了這一領域的發展。他們採用穩健的控制技術並將其應用於經濟學。通過使用這一理論讓決策者承認經濟建模中的錯誤規範，作者開發了對動態宏觀經濟學中各種問題的應用。
本書技術性強、嚴謹且自成體系，對尋求提高決策過程穩健性的宏觀經濟學家很有用。
我認為這實際上取決於您對模型錯誤指定的看法。您如何確定您的模型是否指定錯誤？在宏觀經濟學中越來越普遍的貝氏框架中進行測試並不真正可行，當您擁有基於結構或基於理論的模型時，也不會真正考慮它。通常，最接近處理這個問題的人是使用 HAC 標準誤差來處理異變異數和自相關。在經驗 VAR 中，主要方法是滯後選擇以解決自相關問題，以及在解決非平穩問題之前差分或使用明尼蘇達類型（或採用也解決非平穩問題的協整路線）。