Adaptieve verwachtingen zijn een aanname die in economische modellen is opgenomen om de analyse te vereenvoudigen. Het belangrijkste uitgangspunt is dat agenten hun prognoses baseren op historische gegevens.
Deze benadering staat haaks op die van rationele verwachtingen waarbij wordt aangenomen dat mensen profiteren van alle beschikbare informatie bij het formuleren van hun schattingen.
Met andere woorden, op basis van adaptieve verwachtingen kijken agenten alleen naar het verleden. Als individuen echter rationeel waren, zouden ze ook gebeurtenissen die voor de toekomst zijn aangekondigd in hun analyse opnemen, bijvoorbeeld als de regering een maatregel zou bevelen die vanaf volgend jaar van kracht wordt.
Oorsprong van adaptieve verwachtingen
De oorsprong van adaptieve verwachtingen ligt in 1956. Dat jaar stelde Philip Cagan een model voor waarbij consumenten de inflatie schatten op basis van historische gegevens.
Dit betekende een vooruitgang ten opzichte van exogene verwachtingen. Volgens deze hypothese formuleren agenten hun projecties uitsluitend op basis van externe variabelen, die geen verband houden met de persoonlijke ervaringen van elke gebruiker.
Met de adaptieve verwachtingenbenadering werd echter een sleutelconcept geïntroduceerd: agenten leren van hun fouten, zoals we hieronder zullen uitleggen.
Adaptieve verwachtingen als leerresultaat
Adaptieve verwachtingen kunnen wiskundig worden uitgedrukt als het resultaat van een leerproces. De verwachte waarde van een variabele is dus gebaseerd op de fouten die in het verleden zijn gemaakt bij het projecteren ervan, zoals we kunnen zien in de volgende formule:
Een andere manier om deze vergelijking uit te drukken is de volgende:
Uit het bovenstaande kan worden geïnterpreteerd dat de verwachte evolutie van X in de toekomst afhangt van de fout die is geregistreerd bij het schatten van de huidige waarde.
Stel je bijvoorbeeld voor dat we de inflatie voor volgend jaar gaan voorspellen. We moeten dus rekening houden met de prijsstijgingen die we voor dit jaar verwachtten en met de werkelijk geregistreerde gegevens.
Laten we nu een algemene formule zoeken, aangezien het bovenstaande in verschillende perioden wordt herhaald:
Dan vervangen we in de eerste vergelijking:
In de vorige vergelijking geldt: hoe ouder de historische gegevens van de variabele, hoe minder gewicht deze in de schatting zal hebben. Dit omdat lambda een coëfficiënt kleiner dan 1 is.
Voor- en nadelen van adaptieve verwachtingen
Een van de voordelen van adaptieve verwachtingen zijn:
- Ze kunnen gemakkelijk worden ingevoerd in econometrische modellen.
- Ze zijn in bepaalde contexten te rechtvaardigen, bijvoorbeeld voor inflatie. Het is mogelijk dat gebruikers, gezien de aanhoudende prijsstijgingen in het verleden, verwachten dat dit doorzet.
- Ze zijn consistent in die zin dat ervaringen verder weg in de tijd minder relevant worden geacht voor projecties.
Er zijn echter ook enkele nadelen aan deze theorie:
- Het is niet realistisch als we er rekening mee houden dat er mensen zijn die de toekomstige effecten van bepaalde gebeurtenissen kennen. Stel je bijvoorbeeld voor dat de regering een expansief monetair beleid aankondigt. Dus analisten verwachten dat hoe hoger de particuliere uitgaven, hoe hoger de inflatie, ongeacht wat er in het verleden is gebeurd.
- Adaptieve verwachtingen gaan ervan uit dat voor het projecteren van bijvoorbeeld inflatie alleen gegevens uit het verleden over prijsveranderingen worden gebruikt. In werkelijkheid hebben de agenten echter ook informatie over andere gerelateerde variabelen.
