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経済学において、適応的期待とは、人々が過去の出来事に基づいて将来何が起こるかについての期待を形成するという仮説的なプロセスである。例えば、人々が将来のインフレ率を予測したい場合、過去のインフレ率を参照して一定の一貫性を推測することができ、考慮する年数が増えるほど、より正確な予測を導き出すことができる。
適応的期待の単純なバージョンは、次の式で表されます。これは、現在予想されている来年のインフレ率です。これは、昨年予想されていた今年のインフレ率です。今年の実際のインフレ率は以下のとおりです。
どこは 0 から 1 の間です。[ 1 ]これは、将来のインフレに関する現在の期待が、過去の期待と「誤差調整」項を反映していることを示しています。誤差調整項では、実際のインフレと以前の期待との差に応じて、現在の期待が引き上げられたり（または引き下げられたり）します。部分調整とも呼ばれる誤差調整項は、過去数年間のインフレ率の変動、特に異常に高いまたは低いインフレ率の年を考慮に入れています。
上記の項は部分調整誤差項であり、この項は実際値と期待値の間に生じる差異を考慮に入れます。誤差を考慮することの重要性は、上記の例におけるインフレ率の過大評価や過小評価を防ぐことにあります。調整とは、期待値が将来期待される値、つまり実際値により近い値へと向かう傾向があることを意味し、これにより予測が可能になり、将来の期待値を正確に予測するために考慮事項を追加または削除することができます。この考慮事項、すなわち誤差項によって予測値が適応可能となり、推論される期待値に適応する方程式が作成されるのです。
適応的期待理論は過去のすべての期間に適用でき、現在のインフレ期待は以下となる。
どこ実際のインフレ率に等しい過去数年間。[ 2 ]期待値方程式に時系列部分を追加すると、上記の将来のインフレ率の例のように、予測において複数の過去年とそのそれぞれの率が考慮されます。したがって、現在の予想インフレ率は、過去のすべてのインフレ率の加重平均を反映しており、過去に遡るほど重みは小さくなります。最初の前年が最も高い重みを持ち、方程式が考慮する過去が遠くなるほど、後続の年の重みは小さくなります。
エージェントが予測エラー（例えば、値を誤って記録したり、タイプミスをしたりする）を起こすと、確率的ショックによって、価格水準にそれ以上のショックがなくても、エージェントは再び価格期待水準を誤って予測することになる。これは、以前の期待にはエラーの一部しか反映されていないためである。期待形成の逆算的な性質と、エージェントが犯す結果として生じる体系的なエラー（クモの巣モデルを参照）は、ジョン・ムースのような経済学者にとって満足のいくものではなくなっていた。ムースは、期待がどのように形成されるかの代替モデルである合理的期待の開発において中心的な役割を果たした。合理的期待の使用は、マクロ経済理論において適応的期待をほぼ置き換えた。これは、合理的期待の仮定が経済理論と整合的な最適期待アプローチに基づいているためである。しかし、適応的期待と合理的期待を対立させることは、どちらの使用法によっても必ずしも正当化されるわけではないことを強調する必要がある。言い換えれば、適応的スキームに従うことが合理的な対応となる状況もある。
適応的期待仮説が最初に使われたのは、アーヴィング・フィッシャーの『貨幣の購買力』（1911年）でエージェントの行動を説明するためであり、その後フィリップ・ケーガン（1956年）によるハイパーインフレなどのモデルの説明に使われた。 [ 3 ]適応的期待は、ミルトン・フリードマンが概説した消費関数（1957年）とフィリップス曲線において重要な役割を果たした。フリードマンは、労働者がインフレ率について適応的期待を形成するため、政府は予期せぬ金融政策の変更によって容易に彼らを驚かせることができると示唆している。エージェントは貨幣錯覚にとらわれているため、価格と賃金のダイナミクスを正しく認識することができず、フリードマンの理論に基づけば、失業は常に金融緩和によって削減できる。政府が低失業率を固定することを選択した場合、結果として長期間にわたってインフレ率が上昇する。しかし、この枠組みでは、適応的期待がなぜ、どのように問題なのかが明らかである。エージェントは、そうでなければ期待に影響を与える情報源を恣意的に無視すると想定されている。例えば、政府の発表はそのような情報源の一つである。経済政策の変更によって必要が生じた場合、エージェントは期待を修正し、以前の傾向から脱却することが期待される。これが、適応的期待理論がしばしば経済学の合理的伝統からの逸脱と見なされる理由である。[ 4 ]
