What Happened to the Phillips Curve in the 1990s in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper begins by reviewing the empirical properties of the Phillips Curve in both Canada and the U.S over the last forty years. In particular, we document the extent to which the slope of the Phillips Curve has declined in both countries over the nineties. Then, building upon a commonly used macro model, we attempt to explain this decline. The framework we develop focuses on the nature of the Phillips Curve when monetary authorities are imperfectly informed about real developments in the economy but nevertheless try to set monetary policy optimally. Our model explicitly recognizes two distinct activities performed by the central bank. On one hand, the central bank tries to provide sufficient liquidity to help private agents exploit gains from trade during periods in which prices are pre-set. On the other hand, the central bank also performs an information-gathering role as it continuously tries to infer the state of the economy. We show how this dual role gives rise to a Phillips Curve relationship that both exhibits causality running from output to prices and justifies a feedback from prices to the setting of monetary instruments. Based on this model, we argue that the observed flattening of the Phillips Curve may be the result of improvements in the manner in which central banks gather information regarding real forces affecting the economy, and that the flattening is not a reflection of a change in the output-inflation tradeoff faced by the central bank. Finally, we compare our proposed explanation of the flattening of the Phillips curve with leading alternative hypotheses.
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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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».