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拉尔斯-彼得-汉森（Lars Peter Hansen），芝加哥大学教授，国际著名经济学家（宏观经济学和动态经济学）。他因为对“资产定价理论的杰出贡献”而被授予2013年度诺贝尔经济学奖。他是美国国家科学院和美国金融学会的会员，且是世界计量经济学会前任主席。汉森教授的著作研究了经济决策者在不确定性下的行为及其动态模型，他的主要贡献在于设计了与经济模型的概率结构相一致的计量经济学方法，并将该方法应用于消费、储蓄和资产定价理论。
托马斯-萨金特（Thomas J. Sargent），纽约大学经济学教授。由于其对“宏观经济学中因果分析的实证研究”而被授予2011年度诺贝尔经济学奖。他目前是美国国家科学院、世界计量经济学会的会员，并曾任美国经济学会、世界计量经济学会以及动态经济学会的主席。在诺贝尔奖颁奖典礼上，萨金特教授将自己的工作形容为使用经济学和统计学来理解市场和政府如何改进人们的福利。
汪川，经济学博士、博士后，现为中国社会科学院财经战略研究院副研究员，主要研究方向为宏观经济学。汪川博士长期跟踪分析宏观经济和金融形势，主持国家自然基金和国家部委多项课题，参与国家社科基金重大项目、国家自然科学基金应急项目以及中国社会科学院院创新工程项目；在核心期刊发表论文数十篇，多次获得中国社会科学院优秀信息对策奖和优秀论文奖。
第1章 概论
1.1 有关模型不确定性的问题
1.2 有关模型不确定性的十篇论文
第2章 线性指数二次高斯贴现控制
2.1 成本公式
2.2 成本递归函数和综合函数
2.3 无限期下的成本
2.4 时不变的线性控制过程
2.5 对于无限期贴现问题的求解
2.6 结束语
第3章 稳健的持久收入和定价
3.1 引言
3.2 递归风险敏感性控制
3.3 稳健持久收入理论
3.4 估计
3.5 资产定价
3.6 从市场风险价格中量化稳健性
3.7 跨期平均风险权衡
3.8 结束语
附录
第4章 模型设定、稳健性、风险价格和模型检测的四个半群
4.1 导论
4.2 概述
4.3 数学预备知识
4.4 对四个半群的研究
4.5 模型误设及稳健性控制
4.6 投资组合分配
4.7 风险要求权定价
4.8 统计性判别
4.9 熵与不确定性市场价格
4.10 结束语
附录
第5章 稳健控制和模型不确定性
5.1 引言
5.2 基准资源分配问题
5.3 模型误设
5.4 双稳健控制问题
5.5 乘积公式的递归性
5.6 两个偏好排序
5.7 偏好次序的递归性
5.8 结束语
第6章 稳健控制和模型误设
6.1 引言
6.2 概述
6.3 三个普通控制问题
6.4 对于模型误设的担忧
6.5 概率测度集合上的双稳健控制问题
6.6 固定概率空间上的博弈
6.7 序贯时间规则下的惩罚性问题
6.8 序贯时间规则下的约束设定
6.9 递归多元先验分布
6.10 结束语
附录
第7章 置疑或波动性
7.1 概述
7.2 股票溢价和无风险利率之谜
7.3 选择设定
7.4 类型1主体：Kreps- Porteus - Epstein - Zin - Tallarini
7.5 高风险厌恶的类型1主体经济
7.6 重新阐释
7.7 重新阐释Tallarini
7.8 消除不确定性的福利收益
7.9 贝叶斯方法和学习
7.10 结束语
附录
第8章 稳健性估计和无承诺控制
8.1 概述
8.2 无模型不确定性的控制问题
8.3 使用鞅表示模型误设
8.4 两类算子
8.5 模型不确定性的控制问题
8.6 兹1= 兹2的例子
8.7 信号扭曲隐含的最坏情形模型
8.8 递归的多元先验概率模型
8.9 风险敏感和复合型彩票
8.10 其他的例子
8.11 结束语
第9章 脆弱的信念和不确定性价格
9.1 概述
9.2 随机贴现和风险
9.3 三种信息结构
9.4 风险价格
9.5 完全信息下的学习
9.6 稳健性担忧的价格效应
9.7 机制说明
9.8 结束语
附录
第10章 信念、怀疑和学习：评估宏观经济风险
10.1 概述
10.2 理性预期和计量经济学家
10.3 统计精度
10.4 风险价格和统计模糊
10.5 统计挑战
10.6 学习
10.7 信念与偏好
10.8 学习和不确定性溢价
10.9 扩展
10.10 结束语
第11章 模糊的三种类型
11.1 说明性模型
11.2 无稳健性模型
11.3 概率扭曲表示
11.4 模糊的第一种类型
11.5 无稳健性的异质性信念
11.6 第二种模糊类型
11.7 模糊的第三种类型
11.8 比较
11.9 数值例子
11.10 结束语
附录
参考文献
序言
作为宏观经济学家，我们已将职业生涯的大部分时间贡献于理性预期宏观经济学和计量经济学的完善和应用工作。与理性预期宏观经济学不同，本书体现了我们近年来对模型误设概念的理解，并分析了其对于宏观模型的意义。我们认为，模型误设是理性预期经济学所忽视的重要概念。
理性预期是处理宏观经济数据的重要工具：它不仅通过消除自由参数从而限制了信念的内生性，同时还对模型中所有主体赋予了共同的信念,这里的经济主体不仅包括模型中的代表性经济人，还包括外部的观测者以及估计模型的计量经济学家，甚至生成实际数据的“自然环境冶（我们可以将其视为“上帝”）。宏观经济学和计量经济学家以极大似然估计和矩匹配等方法将这种共同的信念应用于理性预期均衡的计算以及构建性质良好的统计估计量等方面。
然而，理性预期计量经济学所流行的三十余年也见证了对其的指责以及重构。其中，构成理性预期概念基石的交叉方程约束已经被证实其实证结果与公认的理论模型相悖。
对于这一问题，我们的好友Robert Lucas回应道：“早在20世纪80年代，宏观计量经济学所使用的极大似然估计和矩匹配方法就与很多完美的模型不符。冶他认为，所有的模型都是对现实世界的近似，并且应将其与Kydland和Prescott所倡导的校准方法相比对。事实上，很多宏观计量经济学家也正是遵循了Lucas的教诲。
不同于上述辩解，对于误设定的研究摒弃了理性预期计量经济学中共同信念的设定。近年来，有关误设定文献研究了多种理性预期均衡，其中每一个都存在自身的共同信念，该共同信念消除了模型中的经济主体关于误设的疑虑。但其中理性预期假定不能适用于对模型本身误设的分析。
作为宏观计量经济学家和时间序列计量经济学家，我们不得不一再面对理性预期模型失误的现实。但作为本书的两位作者，我们都很幸运地曾经在20世纪70年代的明尼苏达大学工作和学习，当时，明尼苏达大学的Christopher A. Sims教授已经开始了对模型误设的研究。在一系列有关非理性预期的文献中，Sims教授描述了不同类型模型误设的后果，并对如何进行数据滤波和重新设计近似模型以消除模型误设的干扰提出了建议。同时，Sims的论文还创造性地引入了相对熵这一概念，即误设联合分布相对于实际联合分布的对数似然比的期望。通过引入这一概念，Sims教授描述了在大样本情况下一族性质良好的统计估计量如何实现最小化相对熵，在频域分析中也有相应的结论成立。Sims教授使用该近似准则来调整近似模型的设定并进行数据滤波，以改进模型的估计特征。在本书中，我们以稳健性分析改进了Sims的研究，后者的研究提供了较好的方案，但其中经济主体的模型仅仅是一个近似模型。
直到20世纪90年代早期，我们仍致力于将数学工具应用在动态优化和预测当中，而这些领域早在20世纪五六十年代就被数学家所完善。这些数学工具假定决策者完全信任模型的随机设定，这使得模型更适于理性预期范式的分析。与此同时，我们对于是否应在模型中引入误设定犹豫不决，因此，我们仍维持了模型中的理性预期设定。使用数学上更为成熟的工具，其代价就是牺牲了模型误设。
大约在1992年，通过阅读Jacobson(1973)和Whittle(1990)的两篇文献，我们意识到当宏观经济学家至今仍致力于应用20 世纪五六十年代的控制和预测理论工具来分析完全可信的理性预期模型时，数学家和工程师于七八十年代就使用了“后现代冶的控制和预测理论来分析决策者对模型存在质疑的情形。这种分析工具有一系列不同的名称，如稳健性控制、H无限控制或最小最大熵控制。由于之前对模型误设性的一再质疑，我们立即意识到稳健性控制和预测工具将有助于宏观经济学的重构，从而可以将现有理论扩展至模型误设定情形。这就是我们写作本书的动机所在。
装 帧：平塑护封
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