高計算能力會取代確定性等價假設嗎？
Bloom 在最近的 JEP論文中認為，“計算能力的提高使得將不確定性衝擊直接包含在廣泛的模型中成為可能，從而使經濟學家能夠放棄基於“確定性等價”的假設，即將被要求作為風險補償。” （第 154 頁的第 2 段，第三點）。
我對 Bloom 觀點的理解是，通過計算能力，我們可以處理和利用數據的異構性。我們可以結合計算能力使用高頻和/或大規模數據來確定不確定性衝擊對經濟結果的作用。
我的猜測是，鑑於在這個框架中確定性等價概念和風險溢價的相關概念的重要性，布魯姆的觀點可能是對預期效用理論的隱含批評。這個猜測/解釋正確嗎？
這也許是一個很好的機會來指出**“確定性等價”**概念在不確定性理論下的微觀經濟學/選擇中意味著一件事，而在宏觀經濟學中意味著不同的東西。
不確定性下的微觀經濟學/選擇
彩票/賭博的確定性等價物是指財富的數量，如果確定地給出，則提供與彩票/賭博相同的效用。例如，參見 Jehle & Reny 的“高級微觀經濟理論”（2011 年，第 3 版），第 113 頁。
宏觀經濟學
“確定性等價”是隨機模型中的情況，其中最優決策規則被證明與在確定性框架中推導出的規則相同（例如，參見 Lungqvist & Sargent 的“遞歸宏觀經濟理論”2004，第 2 版，p . 113-115)。非正式地，這有時被描述為“代理表現得好像隨機過程不是隨機的”，或者“決策規則不受隨機可變性的影響”。
兩個參考文獻都在同一頁碼中處理主題，這是一個有趣的巧合……
這些概念顯然是通過“好像沒有不確定性”的角度聯繫在一起的，但它們在本質方面是不同的：微觀概念是對不確定性的“買斷”，為面對不確定性的代理人提供了某種選擇。 gamble 在效用方面無關緊要，而宏觀概念作為解決方案的屬性出現（並且僅在限制性模型結構或其線性近似下）。
期望效用理論是基於對期望的估價。這不僅僅是不確定性。
首先，風險投資不同於不確定性投資。風險通常被定義為僅以可測量的機率發生的未來事件，而當未來事件的可能性是不確定的或無法計算的，但只能在其本身進行估計（就像風險中的風險一樣）時，就會呼叫不確定性。我這裡說的其實是作者同意的。請注意，預期實用新型的第一個定義不包括任何其他有風險的考慮。“風險溢價”的一部分是……風險溢價，而不是不確定性溢價，不應該通過更好地理解不確定性來修改。
風險溢價的另一部分是它通常設置在微觀經濟模型之外，通常是在籌集資金的那一刻。任何盡職調查都無法讓投資者了解模型的“內部”視圖，因此總會有借貸成本，這將在任何需要資金的項目的風險溢價中考慮在內。
在我看來，這篇文章所討論的更多是為了減少不確定性的影響以及風險溢價，而不是改變我們看待它的方式。能夠將不確定性轉化為風險固然很好，但不會讓風險本身消失。因此，對於某些項目，風險溢價可能會增加，因為所承擔的風險得到了更好的量化，因為不確定性溢價旨在平均覆蓋隱藏/未知的風險溢價。