Begrenzte Aufmerksamkeit erklärt US-Daten besser als Rationalität
Kognitive Diskontierung passt im Modell besser zu US-Daten als rationale Erwartungen. Das zeigt Junior Maih im Forschungspapier 9/2026 der norwegischen Zentralbank, veröffentlicht am 15. Oktober 2026.
Aufmerksamkeit fällt je Variable anders aus
Junior Maih schätzt ein nichtlineares neukeynesianisches Modell mit Wachstum und zeitweise bindender Zinsuntergrenze anhand von sieben US-Zeitreihen vom ersten Quartal 1985 bis zum vierten Quartal 2019.
Bei variablenspezifischer Aufmerksamkeit liegt die logarithmierte marginale Likelihood 14,2 Punkte über jener rationaler Erwartungen; über alle Aufmerksamkeitsstrukturen beträgt der Vorsprung 12,8 bis 14,6 Punkte.
Die posterioren Mittelwerte betragen 0,89 für Konsum, 0,76 für Grenznutzen, 0,91 für Preisinflation und 0,79 für Lohninflation.
Für Referenzpreis- und Referenzlohninflation liegen sie bei 0,52 und 0,45, bei breiten Posteriorverteilungen.
Aufmerksamkeit für Preisniveau und Produktion ist in erster Ordnung nicht identifiziert.
Weniger Zukunft heißt weniger Risikogewicht
Der Operator zieht ausgewählte Zukunftsvariablen in jeder Gleichung einheitlich zu Referenzpunkten zurück.
Er erweitert Xavier Gabaix’ Ansatz von 2020 auf nichtlineare Modelle mit Wachstum und Regimewechseln.
Bei gleicher Aufmerksamkeit ρ skaliert er das direkte Risikogewicht mit ρ²: Bei 0,8 bleiben 64 Prozent.
Eine dauerhafte Zinsbindung an der Untergrenze ist lokal nur unterhalb einer Schwelle von 0,720 bis 0,736 eindeutig bestimmt.
Der gemeinsame Schätzwert 0,897 beseitigt die zunehmende Wirkung längerer Zinsversprechen dort nicht.
Modellbefund, kein allgemeines Urteil
Maih begrenzt die empirischen Aussagen auf ein Modell und einen Datensatz.
Die Rangfolge beruht auf einem approximativen Filter und einer Schätzung erster Ordnung, nicht auf einem empirischen Test des Risikokanals.
Kognitive Diskontierung ergänzt numerische Stabilisierungsverfahren, ersetzt sie aber nicht.
Quelle: Behavioral Expectations in Nonlinear DSGE Models
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