Lý thuyết chu kỳ kinh tế thực (lý thuyết RBC) là một loại mô hình kinh tế vĩ mô tân cổ điển, trong đó các biến động của chu kỳ kinh doanh được tính bằng các cú sốc thực tế (trái ngược với các cú sốc danh nghĩa). Không giống như các lý thuyết hàng đầu khác về chu kỳ kinh tế, lý thuyết RBC coi việc biến động chu kỳ kinh doanh là phản ứng hiệu quả đối với những thay đổi bên ngoài trong môi trường kinh tế thực. Tức là, mức sản lượng của quốc gia phải tối đa hóa mức lợi ích kỳ vọng, và các chính phủ nên tập trung vào những thay đổi chính sách cơ cấu dài hạn và không can thiệp vào chính sách tài chính được thiết kế để chủ động giải quyết các biến động kinh tế trong ngắn hạn. Theo lý thuyết RBC, các chu kỳ kinh doanh do đó "có thật" ở chỗ chúng không thể hiện sự thất bại của thị trường mà ngược lại phản ánh hoạt động hiệu quả nhất của nền kinh tế, dựa trên cấu trúc của nó. Lý thuyết RBC gắn liền với kinh tế học nước ngọt (Trường Kinh tế Chicago theo truyền thống tân cổ điển). Nếu chúng ta chụp một bức hình về nền kinh tế tại các thời điểm khác nhau, ta sẽ thấy rằng không có bức ảnh nào giống nhau. Điều này xảy ra vì hai lý do: Một cách phổ biến để quan sát hành vi đó là xem xét chuỗi thời gian sản lượng của một nền kinh tế, cụ thể hơn là tổng sản phẩm quốc dân (GNP). Đây chỉ là giá trị của hàng hóa và dịch vụ được sản xuất bởi các doanh nghiệp và người lao động của một quốc gia. Hình 1 cho thấy chuỗi thời gian GNP thực của Hoa Kỳ từ 1954–2005. Mặc dù chúng ta thấy sản lượng tăng liên tục, nhưng nó không phải là mức tăng ổn định. Có những thời điểm tăng trưởng nhanh hơn và có những thời điểm tăng trưởng chậm hơn. Hình 2 biến đổi các mức này vào tỷ lệ tăng trưởng của GNP thực và trích xuất xu hướng tăng trưởng đều đặn hơn. Một phương pháp phổ biến để có được xu hướng này là bộ lọc Hodrick – Prescott. Ý tưởng cơ bản là tìm sự cân bằng giữa mức độ mà xu hướng tăng trưởng chung tuân theo sự chuyển động theo chu kỳ (kể từ tốc độ tăng trưởng kỳ hạn có khả năng không hoàn toàn ổn định) và mức độ đều của nó. Bộ lọc HP xác định các biến động dài hạn như một phần của xu hướng tăng trưởng trong khi phân loại các biến động nhanh hơn thành phần theo chu kỳ. Quan sát sự khác biệt giữa thành phần tăng trưởng này và dữ liệu giật cấp. Các nhà kinh tế học gọi những chuyển động theo chu kỳ này là chu kỳ kinh doanh. Hình 3 thể hiện rõ ràng những sai lệch như vậy. Lưu ý trục hoành ở mức 0. Một điểm trên đường này cho biết tại năm đó, không có độ lệch so với xu hướng. Tất cả các điểm khác trên và dưới dòng đều có nghĩa là bị sai lệch. Bằng cách sử dụng ghi GNP thực, khoảng cách giữa bất kỳ điểm nào và đường 0 gần bằng phần trăm độ lệch so với xu hướng tăng trưởng dài hạn. Cũng lưu ý rằng trục tung sử dụng các giá trị rất nhỏ. Điều này chỉ ra rằng độ lệch trong GNP thực là rất nhỏ, có thể so sánh được và được quy cho lỗi đo lường hơn là độ lệch. Ta gọi độ lệch dương lớn (những độ lệch trên trục 0) là cực đại và độ lệch âm tương đối lớn (những độ lệch âm dưới trục 0) là đáy. Một loạt các sai lệch dương dẫn đến đỉnh là bùng nổ và một loạt các sai lệch âm dẫn đến đáy là suy thoái. Trong nháy mắt, độ lệch trông giống như một chuỗi sóng chụm lại với nhau không nhất quán. Để giải thích nguyên nhân của những biến động như vậy khá khó khăn. Tuy nhiên, nếu chúng ta xem xét các biến số kinh tế vĩ mô khác, chúng ta sẽ quan sát thấy các mô hình bất thường này. Ví dụ: Hình 4 mô tả những biến động trong sản lượng và chi tiêu tiêu dùng, tức là những gì mọi người mua và sử dụng tại bất cứ thời kỳ nhất định nào. Quan sát cách các đỉnh và đáy sắp xếp gần như giống nhau và các điểm lên và xuống trùng khớp với nhau như thế nào. Ta có thể dự đoán rằng các dữ liệu khác có thể xuất hiện một cách tương tự. Ví dụ, (a) lao động, (b) số giờ làm việc năng suất, cách thức các doanh nghiệp sử dụng vốn hoặc lao động hiệu quả, (c) đầu tư, số vốn tiết kiệm được để giúp đỡ các nỗ lực trong tương lai và (d) vốn tồn kho, giá trị của máy móc, tòa nhà và các thiết bị khác giúp các công ty sản xuất hàng hóa của họ. Trong khi Hình 5 cho thấy một câu chuyện tương tự đối với đầu tư, mối quan hệ với vốn trong Hình 6 khác hoàn toàn với nó. Chúng tôi cần một cách để ghi lại một câu chuyện hay hơn; một cách là xem một số thống kê. Không giống như ước lượng, định cỡ thường được sử dụng để xây dựng các mô hình kinh tế, hiệu chuẩn chỉ quay trở lại bảng vẽ để thay đổi mô hình khi đối mặt với nhiều bằng chứng chống lại mô hình là đúng; điều này đảo ngược gánh nặng chứng minh khỏi người xây dựng mô hình. Trong thực tế, nói một cách đơn giản, đó là quá trình thay đổi mô hình để phù hợp với dữ liệu. Vì các mô hình RBC giải thích dữ liệu trước khi đăng, nên rất khó để làm sai lệch bất kỳ một mô hình nào có thể được đưa ra để giải thích dữ liệu. Các mô hình RBC rất cụ thể về mẫu, khiến một số người tin rằng chúng có rất ít hoặc không có khả năng dự đoán. Các mô hình RBC quan trọng, "giá trị hợp lý" cho các biến cấu trúc như tỷ lệ chiết khấu và tỷ lệ khấu hao vốn được sử dụng để tạo các đường biến mô phỏng. Chúng có xu hướng được ước tính từ các nghiên cứu kinh tế, với độ tin cậy khoảng 95%. Nếu sử dụng đầy đủ các giá trị có thể có cho các biến này, hệ số tương quan giữa đường đi thực tế và mô phỏng của các biến kinh tế có thể thay đổi dữ dội, dẫn đến một số câu hỏi mức độ thành công của một mô hình chỉ đạt được hệ số 80% thực sự là như thế nào.