稳健性原是统计学中的一个专门术语，20世纪70年代初开始在控制理论的研究中流行起来，用以表征控制系统对特性或参数扰动的不敏感性。如果我们想将风险灵敏控制方法和稳健控制方法应用到解决经济问题当中，就必须对其多个方面进行修正和扩展。这就是作者构成本书基础的研究的原委。
对于每一个曾经估计并试图验证理性期望模型的研究人员，每一个心知肚明地利用不可靠模型指导其做出与货币政策相关的决策的中央银行家，《稳健性》给经济管理、金融决策等方面的研究人员展现了工程领域是如何对模型误设、决策的稳健性等基本的定性叙述进行定量刻画的；它同时也告诉自动化和信号处理等领域的研究人员，在系统的可检测性等基本要求得不到满足时，怎样才能设计出好的决策规则。这种不同学科领域之间的实质性交融，是推动科学和技术发展的重要途径。
华章诺贝尔经济学奖经典文库，厉以宁、何帆专文推荐
站在巨人的肩头，眺望21世纪经济学的雄伟殿堂，经济学领域必备必读之书！
前言
“如果这本书是彼得·惠特尔(Peter Whittle)所写，那么，就读它”。于我们而言，这个决策一直是一个好的决策。惠特尔的书，《用最小二乘法作预测与调节》(Prediction and Regulation by Linear Least Squares Methods，初版于1963年，修订并再版于1983年)，教给了包括我们在内的理性期望计量经济学的早期构建者和使用者经典的时间序列分析技巧。在将理性期望的想法付诸实践时，这些技巧是极为有用的。当我们得知惠特尔于1990年写出了《风险灵敏控制》(Risk Sensitive Control)一书，以及其后又于1996年写出了《最优控制：基础及超越》(Optimal Control:Basics and Beyond)一书时，我们如饥似渴地将它们找来进行认真通读。这些书和其他一些关于鲁棒控制的书籍，如Basar和Bernhard写于1995年的《H∞最优控制及相关极小极大设计问题：一种动态对策方法》(H∞Optimal Control and Related Minimax Design Problems:A Dyna-mic Game Approach)等，为回答“当你不完全信任你的模型时，该如何做出决策”这一“软的”但是重要的问题，提供了工具。
鲁棒控制理论的研究为严谨地分析个体该怎样对付模型误设所带来的恐惧开创了可能性。尽管惠特尔涉猎了一些经济问题，但由他和其他一些鲁棒控制理论和风险灵敏控制理论的作者所发展起来的那些方法，主要是为其他类型的问题设计的，这些问题与经济问题存在显著的差异。因此，我们很快就认识到，如果我们想将风险灵敏控制方法和鲁棒控制方法应用到经济问题的解决中来，我们必须对其多个方面进行修正和扩展。这就是我们开展构成本书基础的研究的原委。我们没有勇气声称，我们已经为面临模型误设做出经济决策这个问题建立了一个通用理论；我们仅仅开始研究这个困难而重要的问题。每一个曾经估计并试图验证理性期望模型的研究人员，每一个心知肚明地利用不可靠模型指导其做出与货币政策相关的决策的中央银行家，以及每一个对模型设定的怀疑导致其认为正规的估计始终是错误的，而取而代之地去“标定”一个完整的但却不容否认的为高度程式化的模型的参数的宏观经济学家，都不可避免地遇到过这个问题。
拉尔斯·彼得·汉森（Lars Peter Hansen），
著名宏观经济学家、2013年诺贝尔经济学奖获得者
芝加哥经济学派代表人物之一、芝加哥大学经济和社会科学资深讲座教授，专注于金融和实体经济部门之间的联系，利用稳健控制理论和递归经济学理论研究风险在定价和决策中的作用，因对资产价格的实证分析方面的杰出成就，获得了诺贝尔经济学奖。
托马斯 J.萨金特(Thomas J. Sargent)，
美国经济学家，2011年诺贝尔经济学奖获得者，理性预期学派领袖人物。
擅长于总体经济学、货币经济学、时间序列等领域。执教于纽约大学，并自1987年起担任斯坦福大学胡佛研究所资深研究员至今。他为新古典宏观经济学体系的建立和发展作出了杰出贡献，对宏观经济模型中预期的作用、动态经济理论与时间序列分析的关系等方面作出了开创性的工作。萨金特对现代经济学和金融学的大部分领域都有深入了解，其学术专长是动态宏观经济学和计量经济学。
丛书序一
丛书序二
译者序
前 言
致 谢
第1章 // 2
序论
1.1 控制理论的家谱 // 2
1.2 控制理论与理性期望 // 3
1.3 模型误设和理性期望 // 4
1.4 我们对鲁棒控制理论的扩充 // 6
1.5 鲁棒控制理论、冲击序列相关性及理性期望 // 8
1.6 模型误设分析中的熵 // 9
1.7 知晓模型误设 // 10
1.8 熵之因 // 11
1.9 极大极小之缘 // 12
1.10 极大极小谨小慎微否 // 14
1.11 验前信息的客观性 // 15
1.12 不追求正确模型之谜 // 15
1.13 扰动模型集的普适性 // 16
1.14 鲁棒控制理论之常异态 // 17
1.15 其他经验 // 18
1.16 论题与组织 // 18
第2章 // 23
基本思想与方法
2.1 序言 // 23
2.2 近似模型 // 24
2.3 以熵度量模型误设 // 27
2.4 两个鲁棒控制问题 // 29
2.5 鲁棒线性调节器 // 31
2.6 更一般的模型误设 // 37
2.7 一个简单算法 // 38
2.8 持久收入模型中的稳健性和贴现 // 40
2.9 结论 // 46
A. Matlab程序 // 46
第3章 // 48
随机描述
3.1 序言 // 48
3.2 冲击分布 // 48
3.3 扭曲的鞅表示 // 49
3.4 熵的题外话 // 50
3.5 一个随机鲁棒控制问题 // 51
3.6 一个递归形式 // 51
3.7 评价函数的一个界 // 53
3.8 的大偏差解释 // 54
3.9 选择控制律 // 55
3.10 线性二次模型 // 55
3.11 相对熵和正态分布 // 56
3.12 LQ模型的评价函数调整 // 57
第4章 // 60
线性控制理论
4.1 引言 // 60
4.2 控制问题 // 61
4.3 确定性线性调节器问题的求解 // 67
4.4 求解黎卡提方程的计算方法 // 76
4.5 扩展调节器问题的求解 // 86
4.6 求解西尔维斯特方程的计算方法 // 89
4.7 结论 // 92
第5章 // 93
卡尔曼滤波
5.1 引言 // 93
5.2 卡尔曼滤波回顾及主要结论概述 // 94
5.3 原问题和对偶问题的序列形式 // 98
5.4 题外话：逆转时间方向 // 101
5.5 对偶问题的递归形式 // 101
5.6 卡尔曼滤波问题的递归形式 // 103
5.7 结论 // 106
第6章 // 108
静态乘子和约束博弈
6.1 引言 // 108
6.2 菲利普斯曲线例 // 108
6.3 具有正确模型的基本设置 // 113
6.4 b＝0时的约束博弈 // 114
6.5 b＝0时的乘子博弈 // 115
6.6 b≠0时的模型 // 118
6.7 概率设定（b＝0） // 121
6.8 约束与乘子偏好 // 125
6.9 结论 // 126
A.理性期望均衡 // 127
第7章 // 128
实现稳健性的时域博弈
7.1 另一种时域描述 // 128
7.2 问题设定 // 129
7.3 两个斯塔克伯格博弈 // 131
7.4 两个马尔科夫完美均衡 // 132
7.5 计算马尔科夫完美均衡：递归方法 // 134
7.6 无限时长博弈的马尔科夫完美均衡 // 137
7.7 斯塔克伯格博弈的递归表示 // 142
7.8 乘子斯塔克伯格问题和约束斯塔克伯格问题之间的关系 // 148
7.9 各种细节 // 150
7.10 结论 // 151
A.定理7.7.1的证明细节 // 152
B.确定性等价 // 155
C.几个有用公式 // 157
D.平方完成 // 161
第8章 // 163
频域博弈与稳健性准则
8.1 频域稳健性 // 163
8.2 时域斯塔克伯格博弈 // 164
8.3 傅里叶变换 // 166
8.4 频域斯塔克伯格约束博弈 // 167
8.5 频域斯塔克伯格乘子博弈 // 169
8.6 一个乘子问题 // 171
8.7 频率响应平滑三例 // 177
8.8 熵是乘子博弈的间接效用函数 // 180
8.9 熵的含义 // 185
8.10 跨频率风险抵制 // 186
8.11 结论 // 186
A.H∞准则的最小化 // 187
B.一个对偶预测问题 // 188
C.三个引理的证明 // 189
D.对偶性 // 192
E.定理8.8.2的证明 // 197
F. H2问题的随机解释 // 200
第9章 // 202
以检测误差概率标定模型误设关注
9.1 序言 // 202
9.2 熵与检测误差概率 // 202
9.3 检测误差概率 // 204
9.4 具体计算 // 204
9.5 薄沃模型 // 207
9.6 结论 // 209
第10章 // 210
持久收入模型
10.1 引言 // 210
10.2 稳健持久收入理论 // 212
10.3 σ＝0的解 // 214
10.4 观测等价与扭曲数学期望 // 222
10.5 预防性储蓄再考 // 226
10.6 频域表示 // 228
10.7 检测误差概率 // 229
10.8 决策律的稳健性 // 231
10.9 结论 // 232
A.参数值 // 232
B.另一个观测等价结果 // 234
第11章 // 238
不含稳健性的竞争性均衡
11.1 引言 // 238
11.2 风险权益定价 // 238
11.3 竞争性均衡的类型 // 239
11.4 信息、偏好和技术 // 240
11.5 阿罗德布鲁均衡 // 242
11.6 包含阿罗证券的序贯市场 // 249
11.7 资产定价概述 // 252
11.8 局部均衡解释 // 253
11.9 结论 // 254
第12章 // 255
含稳健性的竞争性均衡
12.1 引言 // 255
12.2 纯禀赋经济 // 256
12.3 稳健计划问题 // 258
12.4 家庭问题的最大最小化表示 // 259
12.5 包含阿罗证券的分散化经济 // 264
12.6 贝叶斯计划问题 // 266
12.7 职业选择和工资支付模型 // 267
12.8 两种资产定价策略 // 272
12.9 结论 // 273
A.局部均衡的分散化 // 274
B.手动求解瑞欧和罗森的模型 // 275
第13章 // 277
资产定价
13.1 引言 // 277
13.2 近似模型和扭曲性模型 // 278
13.3 不考虑稳健性的资产定价 // 280
13.4 考虑稳健性的资产定价 // 281
13.5 定价单期收益 // 284
13.6 结论 // 287
第14章 // 288
风险敏感性、模型不确定性与资产定价
14.1 引言 // 288
14.2 股权溢价和无风险利率之谜 // 289
14.3 递归偏好 // 292
14.4 风险敏感偏好使陶纳瑞尼达到汉森加甘内森边界 // 295
14.5 重新解读效用递归 // 296
14.6 用检测误差概率标定γ // 299
14.7 结论 // 302
A.值函数与最坏情形下的过程 // 303
第15章 // 306
稳健马尔科夫完美均衡点
15.1 序言 // 306
15.2 稳健马尔科夫完美均衡点 // 307
15.3 结论 // 311
第16章 // 312
前向模型的稳健性
16.1 序言 // 312
16.2 稳健斯塔克伯格问题 // 315
16.3 求解稳健斯塔克伯格问题 // 318
16.4 垄断者和竞争性小集团 // 322
16.5 竞争性企业问题的递归表述 // 328
16.6 数值例 // 330
16.7 结论 // 331
A.不变子空间方法 // 331
B.黎卡提方程 // 332
C.另一个贝尔曼方程 // 333
第17章 // 336
具有承诺的鲁棒滤波
17.1 其他描述 // 336
17.2 线性调节器 // 337
17.3 静态鲁棒估计问题 // 338
17.4 动态鲁棒估计问题 // 341
17.5 鲁棒滤波和鲁棒控制的对偶性 // 344
17.6 Matlab程序 // 345
17.7 最坏情形模型 // 346
17.8 贝叶斯诠释 // 348
17.9 马斯问题的鲁棒化 // 350
17.10 前向观测的视点 // 355
A.恶意个体问题的对偶 // 357
第18章 // 358
非承诺鲁棒滤波
18.1 序言 // 358
18.2 递归控制和滤波问题 // 360
18.3 示例 // 370
18.4 结论 // 372
A.最坏情形信号分布 // 373
第19章 // 376
其他方法
19.1 序言 // 376
19.2 更加结构化的模型误设 // 376
19.3 概率复杂性 // 378
19.4 时间不一致性 // 380
参考文献 // 385
出版说明 // 398
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