Boom–Busts in Asset Prices, Economic Instability, and Monetary Policy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION The link between monetary policy and asset price movements has been of perennial interest to policy makers. The 1920s stock market boom and 1929 crash and the 1980s Japanese asset bubble are two salient examples in which asset price reversals were followed by protracted recessions and deflation. The key questions that arise from these episodes is whether the monetary authorities could have been more successful in preventing the consequences of an asset market bust or whether it was appropriate for the authorities only to react to these events ex post. In this chapter we consider the potential cases for proactive versus reactive monetary policy based on the situation in which asset price reversals can have serious effects on real output. Our analysis is based on a stylized model of the dilemma with which the monetary authorities are faced in asset price booms. On the one hand, letting the boom go unchecked entails the risk that it will be followed by a bust accompanied by a collateral-induced credit crunch. Restricting monetary policy can be thought of as insurance against the risk of a credit crunch. On the other hand, this insurance does not come free: Restricting monetary policy implies immediate costs in terms of lower output and inflation. The optimal monetary policy depends on the relative cost and benefits of the insurance. Although the model is quite stylized, we find that the optimal monetary policy depends on the economic conditions – including the private sector's beliefs – in a rather complex way.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».