Rationale Erwartungen bezeichnen in der Wirtschaftswissenschaft modellkonsistente Erwartungen, bei denen angenommen wird, dass Agenten innerhalb des Modells "das Modell kennen" und die Vorhersagen des Modells im Durchschnitt als gültig ansehen.[1][2] Rationale Erwartungen sorgen für interne Konsistenz in Modellen mit Unsicherheit. Um Konsistenz innerhalb eines Modells zu erreichen, wird angenommen, dass die Vorhersagen zukünftiger Werte ökonomisch relevanter Variablen aus dem Modell die gleichen sind, wie die Erwartungen der Agenten im Modell. Die Erwartungen der Agenten sind abhängig vom Informationsbestand und der Art der beteiligten Zufallsprozesse.[3] Diese Modellierung von Erwartungen wurde erstmals von John Muth vorgeschlagen und später durch die Anwendungen von Robert Lucas popularisiert.[4][1]
Da die meisten makroökonomischen Modelle Entscheidungen unter Unsicherheit über viele Zeiträume untersuchen, sind die Erwartungen von Haushalten, Unternehmen und Staaten über zukünftige Wirtschaftsbedingungen ein wesentlicher Bestandteil des Modells. Rationale Erwartungen bedeuten, dass die Erwartungen der Agenten falsch sein können, aber im Laufe der Zeit im Durchschnitt richtig sind. Mit anderen Worten: Obwohl die Zukunft nicht vollständig vorhersehbar ist, wird davon ausgegangen, dass die Erwartungen der Agenten nicht systematisch verzerrt sind und alle relevanten Informationen kollektiv verwenden, um Erwartungen über ökonomische Variablen zu bilden.[5]
Historisch wurden rationale Erwartungen von der neuen klassischen Makroökonomik verwendet. Sie bilden heute ein wesentliches Fundament der modernen Makroökonomik des Neukeynesianismus und werden in anderen Bereichen wie der Finanzökonomik genutzt.[1][6]