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Die neoklassische Arbitragetheorie setzt voraus, daß alle Marktteilnehmer identische Erwartungen bezüglich der künftigen zustandsabhängigen Auszahlungen von risikobehafteten Wertpapieren bilden. Die Unsicherheit besteht dann im Eintritt des Zustandes selber, jedoch nicht in dessen Ausprägung.
In diesem Artikel wird untersucht, wie eine zusätzliche Unsicherheit in Form des Unwissens über die genaue Ausprägung eines Umweltzustandes modelliert werden kann. Dazu werden die klassischen Finanzwirtschaftstheorien mit der Fuzzy Set Theorie (Theorie unscharfer Mengen) verbunden.
Ziel ist es, sowohl eine einperiodige als auch eine mehrperiodige Arbitragebewertung so zu modifizieren, daß vage Erwartungen der Marktteilnehmer unterstellt werden können.
This paper examines to what extent the build-up of 'global imbalances' since the mid-1990s can be explained in a purely real open-economy DSGE model in which agents' perceptions of long-run growth are based on filtering observed changes in productivity. We show that long-run growth estimates based on filtering U.S. productivity data comove strongly with long-horizon survey expectations. By simulating the model in which agents filter data on U.S. productivity growth, we closely match the U.S. current account evolution. Moreover, with household preferences that control the wealth effect on labor supply, we can generate output movements in line with the data.
This paper examines to what extent the build-up of "global imbalances" since the mid-1990s can be explained in a purely real open-economy DSGE model in which agents’ perceptions of long-run growth are based on filtering observed changes in productivity. We show that long-run growth estimates based on filtering U.S. productivity data comove strongly with long-horizon survey expectations. By simulating the model in which agents filter data on U.S. productivity growth, we closely match the U.S. current account evolution. Moreover, with household preferences that control the wealth effect on labor supply, we can generate output movements in line with the data. JEL Classification: E13, E32, D83, O40