Has the link between inflation uncertainty and interest rates changed after inflation targeting?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to establish a link between inflation uncertainty and interest rates for five inflation‐targeting countries. Design/methodology/approach The approach takes the form of a time‐varying parameter model with a Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) specification, used to derive impulse uncertainty and structural uncertainty. Findings This study attempts to establish a link between inflation uncertainty and interest rates for five inflation‐targeting countries, i.e. Canada, Finland, Spain, Sweden, and the UK. Decomposing inflation uncertainty into two components – impulse and structural, a positive association was found between the expected inflation and interest rates. Structural uncertainty has a positive and significant effect on interest rates for some countries. It has also been found that the long‐run effects of inflation on interest rates are less than unity for the post‐inflation targeting period, which implies that in some respect the Central Bank has been successful in targeting inflation. This has allowed the Central Bank to employ a less restrictive monetary policy in an environment of a credible inflation‐targeting strategy. Research limitations/implications Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (EGARCH) can be used instead of GARCH modelling. Originality/value This is the first study that has tried to establish the link between different types of inflation uncertainty and interest rates for the inflation‐targeting countries to see the effect of inflation targeting.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».