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Ce document examine les biais et les asymétries d’inflation dans le comportement des politiques monétaires en utilisant des données en temps réel qui mesurent approximativement le type de données disponibles pour les décideurs lors de la prise de décisions et des données révisées qui mesurent plus précisément les performances économiques (Croushore (2011)). Les travaux s’appuient sur une longue série de travaux, à commencer par Barro et Gordon (1983), qui avaient d’abord suggéré que, par le biais d’une politique raisonnable, une banque centrale pourrait générer un biais d’inflation. Des travaux ultérieurs de Ruge-Murcia (2003) et Cassou et al. (2012) ont suggéré une autre source de biais d’inflation résultant d’une asymétrie dans la manière dont la banque centrale répond aux données économiques. Des travaux ultérieurs de Cassou, Scott et Vazquez (2018) ont poussé la réponse asymétrique encore plus loin en utilisant des données en temps réel. Dans ce modèle étendu, le banquier central surveille une moyenne pondérée de l’inflation révisée et en temps réel. De plus, le modèle permet une focalisation asymétrique de la banque centrale sur l’inflation en temps réel, selon que le taux de chômage est élevé ou faible. Ce modèle identifie une source de biais d’inflation due aux révisions d’inflation. Les résultats empiriques suggèrent que la FED se concentre sur le suivi de l’inflation révisée pendant les périodes de chômage faible, mais pèse lourdement sur l’inflation en temps réel pendant les périodes de chômage élevé. En revanche, la Banque d’Angleterre semble se concentrer sur une moyenne pondérée de l’inflation en temps réel et de l’inflation révisée lorsqu’elle surveille une inflation relativement robuste au cours du cycle économique.
DOCUMENTS DE RECHERCHE
Cet article fournit une évaluation quantitative de l’impact des frictions financières sur l’économie espagnole pendant la Grande Récession. J’augmente le modèle de Christiano et al. (2010, 2014) étudient un modèle de petite économie ouverte avec un secteur bancaire capable de diversifier les choix de portefeuille entre prêts et obligations étrangères sans risque (Bunds allemands). Le modèle suppose également que la politique monétaire est déterminée à l’étranger, ce qui implique que les écarts d’inflation entre l’Espagne et l’Union monétaire européenne (UEM) peuvent avoir des conséquences importantes pour l’économie espagnole. Bien que l’Espagne soit membre de l’Union monétaire européenne (UEM), l’Espagne a ses propres expériences qui diffèrent quelque peu des autres membres de l’UEM. Je modélise l’Espagne comme une petite économie ouverte liée à un marché plus vaste. Les deux marchés sont reliés par des instruments financiers, tels que les obligations, disponibles dans les deux secteurs. Le modèle est estimé à l’aide de techniques bayésiennes et de données agrégées espagnoles. Les résultats montrent que les caractéristiques structurelles de l’économie espagnole et l’augmentation de la volatilité des différentiels d’inflation ont joué un rôle important pendant la crise de 2009-2013. Les résultats de l’estimation montrent également que les chocs de risque anticipés, mesurés par la volatilité anticipée de l’incertitude idiosyncratique dans le secteur financier, sont des facteurs déterminants de l’évolution des crises économiques. en Espagne.
Dans le document, j’inclus la structure des attentes et vois comment les hypothèses formulées sur les attentes peuvent influer sur la performance et l’ajustement du modèle. Jusqu’à présent, les modèles DSGE utilisent une structure d’attentes rationnelles pour les attentes. Des études récentes montrent que les paramètres estimés des modèles DSGE (obtenus selon l’hypothèse des attentes rationnelles) varient considérablement dans le temps et sont donc en train de baisser pour répondre à Lucas-critique (1976). Par ailleurs, la variabilité des paramètres peut être une source importante pour expliquer les fluctuations de la dynamique macroéconomique mais, en même temps, l’instabilité des paramètres structurels affaiblit quelque peu la capacité des modèles DSGE à effectuer des évaluations politiques fiables (Fernandez-Villaverde et al. ( 2007)).
Dans cet article, nous supposons un apprentissage adaptatif basé sur de petits modèles de prévision, comme dans Slobodyan et Wouters (2012), au lieu d’anticipations rationnelles. Les résultats montrent que l’inclusion de l’apprentissage adaptatif réduit fortement la variabilité estimée des paramètres (environ 65%) dans le modèle DSGE standard suggéré par Smets et Wouters (2007). En outre, cette réduction de la variabilité des paramètres induite par l’apprentissage adaptatif est beaucoup plus forte pour les sous-ensembles de paramètres caractérisant la rigidité nominale des prix et des salaires et pour le sous-ensemble de paramètres de règles (respectivement, 89% et 100%). En outre, les résultats des estimations suggèrent que l’apprentissage adaptatif aide à expliquer les écarts radicaux entre les variables macroéconomiques américaines réelles et nominales.
observée au cours des trois dernières décennies. Par exemple, la corrélation contemporaine entre le taux d’intérêt nominal et les heures travaillées est modérément négative aux alentours de -0,4 jusqu’au début des années 80, mais elle devient fortement positive après le milieu des années 80, atteignant un sommet d’environ 0,9 au cours des deux dernières décennies. </ Div>
Je travaille actuellement sur une extension de l’analyse à six autres pays non inclus dans l’article publié: Australie, Canada, Danemark, Nouvelle-Zélande, Suède et Suisse. Les résultats de l’estimation montrent une forte surveillance asymétrique de l’inflation en temps réel en fonction de la situation économique en Australie et en Nouvelle-Zélande. En contraction de ces résultats, les banques centrales du Canada, du Danemark et de la Suède semblent accorder plus de poids au ciblage des données révisées indépendamment de l’état de l’économie. Il est intéressant de noter que, comme cela a été le cas pour le Royaume-Uni, il existe des preuves d’une cible d’inflation moyenne en temps réel et révisée pondérée de manière égale pour la Suède au cours du cycle économique. Les résultats des estimations pour le Canada et le Danemark, cependant, semblent donner plus de poids au ciblage de données en temps réel pendant les périodes de prospérité et ne visent que les données révisées pendant les périodes de crise économique. Ces résultats peuvent être liés à la qualité du processus de révision dans chaque pays. Plusieurs contrôles de robustesse montrent que, pour le Royaume-Uni et le Danemark, les processus de révision sont caractérisés par un faible nombre de bonnes et de mauvaises périodes économiques. En tenant compte du seuil de chômage estimé du processus de révision dans la règle de suivi de la banque centrale, les résultats montrent que ces deux banques centrales prennent également en compte des données en temps réel dans leur prise de décision. En résumé, les résultats des estimations font apparaître des différences importantes en ce qui concerne l’inflation en temps réel et révisée, ciblant à la fois les pays et le cycle économique.
DOCUMENTS DE RECHERCHE EN COURS
- Un modèle de pêche DSGE en Espagne
- Politiques monétaires non conventionnelles dans une Union européenne intégrée