উচ্চ সম্ভাবনার সাথে এই প্রশ্নটি সদৃশ, এবং আমি ইতিমধ্যে সম্প্রদায়ের মধ্যে একটি সন্ধানের চেষ্টা করেছি, তবে আমি ব্যর্থ হয়েছিলাম।
মতে লুকাস সমালোচনা, তার আরও সাধারণ ভাষায় বলতে গেলে, গবেষণামূলক বৃহদাকার অর্থনৈতিক মডেলের সঙ্গে সমস্যা হল তারা নীতি পরিবর্তনের পরিবর্তিত হয় না, এবং অত: পর আমরা তাদের যে কোনো নীতি সিদ্ধান্তে নিতে পারবেন না।
আমার প্রশ্নটি হ'ল আমরা কেন এখনও তাদের ব্যবহার করি?
কোন সাহায্য প্রশংসা করা হবে।
উত্তর:
লুকাস সমালোচনার প্রতিক্রিয়া ছিল আরবিসি এবং ডিএসজিই মডেলগুলির উত্থান। ম্যাক্রো মডেলগুলির মাইক্রোকোনমিক ভিত্তি ব্যবহার করে আমরা নীতি পরিবর্তিত হলে আচরণ কীভাবে পরিবর্তিত হয় তা অনুকরণ করতে পারি এবং কেবল "গভীর" কাঠামোগত প্যারামেটেরগুলি অনুমান করতে পারি যা নীতি বৈকল্পিক নয়। মাইক্রোফাউন্ডেশনের আগে আমরা এমন মডেলগুলি অনুমান করছিলাম যেখানে অনুমানগুলি মানুষের ক্রিয়াগুলি অন্তর্ভুক্ত করে। মাইক্রোফাউন্ডেড মডেলগুলির সাথে আজ আমরা ক্রিয়াগুলি আলাদা করার চেষ্টা করি। পুরানো মডেলগুলিতে এটি সম্ভব ছিল না কারণ আমরা প্রকৃতপক্ষে লোকেরা কীভাবে আচরণ বা প্রতিক্রিয়া দেখায় তা বিবেচনা করি নি, অন্যদিকে মাইক্রোফান্ডেশনগুলি আপনাকে কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানায় তা বলে।
তবে এটি একটি কঠিন কাজ হিসাবে আপনি একবার এজেন্টদের পরিচয় করিয়ে দেন যা তাদের ক্রিয়া সম্পর্কে সক্রিয়ভাবে চিন্তা করে আপনার ভবিষ্যতের প্রত্যাশাগুলি অবশ্যই মজুত করতে হবে, যা অজানা। এর সাথে মোকাবিলা করার একটি উপায় হ'ল যুক্তিযুক্ত প্রত্যাশা।
আরও একটি বিষয় হ'ল এই জাতীয় মডেলগুলি প্রতিক্রিয়ার পূর্বাভাস দেয় যা ডেটাগুলির চেয়ে দ্রুত। যদি এজেন্টগুলি পুরোপুরি যুক্তিযুক্ত হয়, নিখুঁত দূরদৃষ্টি এবং সমস্ত তথ্য রাখে তবে তারা দ্রুত এবং নিখুঁতভাবে প্রতিক্রিয়া দেখায়। আজকের সমাধান হ'ল এই ঘর্ষণগুলিকে যুক্ত করা যা এই প্রতিক্রিয়াগুলিকে কমিয়ে দেয়। তবে পুরাতন মডেলগুলি যা আমরা অনুমান করতাম (আইএস-এলএম এবং বিশেষত এএস-এডি মডেলগুলি সম্পর্কে ভাবেন) এরও বিশাল সমস্যা রয়েছে যে লোকেরা খুব বোকা (কেবল অভিযোজিত (পশ্চাৎ সন্ধানী) প্রত্যাশা, প্রত্যাশা গঠনের সময় তথ্যকে বিবেচনায় না নেয়, ভবিষ্যতে কী আসতে পারে সে সম্পর্কে ভাবেন না) এবং এটি আংশিকভাবে লুকাস সমালোচনার একটি অংশ। এখন আমাদের সমস্যাটি রয়েছে যে লোকেরা খুব স্মার্ট বা অতি যৌক্তিক are কিছু মডেল (এমন মডেলগুলি দেখুন যেখানে কিছু অংশের এজেন্টগুলি "থাম্ব গ্রাহকদের বিধি"
যৌক্তিকতার সমালোচনা হিসাবে: অনেক পরীক্ষামূলক মাইক্রো স্টাডিতে যৌক্তিকতা ব্যর্থ হয়। তবে এটি আমাদেরকে যৌক্তিকতার সমষ্টি থেকে কতগুলি ছোট বিচ্যুতি, তা ম্যাক্রোতে আগ্রহী তা বলে দেয় না It এটি হতে পারে যে বিভিন্ন দিক থেকে বিভিন্ন বিচ্যুতি থেকে দেখা যায় যে সামগ্রিক যৌক্তিকতায় এখনও একটি ভাল আনুমানিকতা is
যুক্তিযুক্ত প্রত্যাশা থেকে বিচ্যুত করার জন্য এখন আরও পদ্ধতির বিকাশ করা হয়েছে। যদিও এগুলি সমাধান করা খুব কঠিন। একটি আকর্ষণীয় উপায় হ'ল লোককে যৌক্তিক বলে ধরে নেওয়া, তবে সমস্ত তথ্য নেই, যা বেশিরভাগ লোক ভুল করার কারণ is এগুলি হ'ল তথ্য ঘর্ষণ মডেল। মূল শব্দ: যুক্তিযুক্ত মনোযোগ (উদাঃ সিমস) এবং অমনোযোগিতা (যেমন রেইস)। অন্য একটি সম্পর্কিত পদ্ধতির মধ্যে শেখার মডেলগুলি অন্তর্ভুক্ত।
সংক্ষিপ্তসার হিসাবে: আমরা এমন মডেলগুলি চেষ্টা করি যা লুকাস সমালোচনার প্রতিরোধী। এগুলির সমাধান করার জন্য প্রায়শই যৌক্তিক প্রত্যাশাগুলির প্রয়োজন হয়, তবে অন্যান্য পদ্ধতিরও বিকাশ করা হচ্ছে।
সর্বাধিক সুস্পষ্ট উত্তর: বিকল্প কি? কিছু করার নেই? আপনি যদি যথাসাধ্য সেরা করতে পারেন - আপনার কাছে সেই সময়ের সেরা জ্ঞানের সাথে, লোকেরা আরও ভাল কিছু করতে পারে বলে তাদের কিছু বদলাতে চায় বলে দোষ দেওয়া শক্ত is
দ্বিতীয় অংশ - যখন লুকাস সমালোচনা প্রকাশিত হয়েছিল - এটি মাইক্রো-ইকোনমিক মডেলগুলির দিকে আন্দোলনের অংশ ছিল - যা দুর্দান্ত which তবে এই মডেলগুলি যেখানে সমস্ত / বেশিরভাগই যৌক্তিকতার অনুমানের উপর ভিত্তি করে। আচরণগত অর্থনীতিতে যেমন প্রদর্শিত হয়েছে - হোমো ইকোনমিকাস হ'ল প্রকৃত মানুষের আচরণের মডেল করার একটি ভয়ঙ্কর উপায়।
মূলত, আপনার মডেলটি সর্বাধিক সাধারণ সেটিংসে কীভাবে আচরণ করে তা দেখতে আপনার যুক্তিসঙ্গত অনুমানগুলি ব্যবহার করা উচিত। তারপরে কী হবে তা দেখুন - ধাপে ধাপে - যখন আপনি বাস্তব-আচরণ আচরণকে আপনার মডেলগুলিকে প্রভাবিত করতে দেন।
এটি লুকাস সমালোচনার লক্ষ্য ছিল না। তবে এটা হওয়া উচিত ছিল।
এছাড়াও, অর্থনৈতিক বিশ্বে অনেক জড়তা রয়েছে। দেখে মনে হয় যে বর্তমানের অধ্যাপকদের বেশিরভাগ যেখানে 70-80 এর দশকে শিক্ষিত হয়েছিল এবং বেশিরভাগ অর্থনৈতিক শিক্ষার্থীদের কঠোর যুক্তিবাদী অনুমানের চেয়ে অন্য কোনও কিছুর আগে অনেক বছর পড়াশোনা করতে হয়েছিল। বা প্রকৃতকে কেবল আসল বিশ্বে হোঁচট খেতে হবে :)
এবং আসল বিশ্বে রাজনীতিবিদদের দ্বারা অর্থনীতি সম্পর্কে বাস্তবিক কিছু করার চাপ রয়েছে - সম্ভবত আপনার প্রশ্নের আসল উত্তর।