Inflation, Learning and Monetary Policy Regimes in The G-7 Economies
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the authors report estimates of two- and three-state Markov switching models applied to inflation, measured using consumer price indexes, in the G-7 countries. They report tests that show that two-state models are preferred to simple one-state representations of the data, and argue that three-state representations are more satisfactory than two-state representations for some countries. The preferred estimation results usually include a state that features a unit root in its dynamic structure, which concurs with results of direct tests for this property. However, the multistate representation of the data shows that for all G7 countries these quasi-unit-root properties arise primarily from a few brief episodes of history, concentrated in the 1970s and associated with the major oil-price shocks. For all countries there is evidence of progress towards establishing credibility of regimes with stable inflation, and in many countries there is evidence of progress in building credibility of regimes with low inflation. Credibility refers to the ex post probability assigned to the state by the Markov model, which has a large effect on how expectations of future inflation are formed. An interesting contrast arises from the results for the United States and Canada. Whereas in Canada the credibility of a regime with historically low inflation has risen sharply in the last few years, in the United States there has been convergence on a regime with a stable, but historically average, rate of inflation and not on the alternative low-inflation regime.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».