Financial frictions and the zero lower bound on interest rates: a DSGE analysis
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments in Canada, the United Kingdom, the euro area, Japan, Sweden, Switzerland and the United States have triggered a debate on whether monetary policy is effective when the nominal interest rate is close to zero. In this context, the monetary authority is no longer in a position to pursue a policy of monetary easing by lowering nominal interest rates further. However, some economists have down-played the risk of hitting the zero lower bound, at least for the US economy. In this paper, I assess the implications of the zero lower bound in a DSGE model with financial frictions. The financial accelerator mechanism is formalized as in Bernanke, Gertler and Gilchrist (1995). The paper attempts to address three main issues. First, I evaluate whether the zero lower bound -- by limiting the use of the nominal interest rate as a policy instrument -- might hamper the monetary authority from offsetting the negative effects of an adverse shock. Second, I analyze whether price-level targeting, through the stabilization of private sector expectations, might be a better monetary rule than inflation targeting in order to avoid the "liquidity trap". Third, I investigate the effectiveness of fiscal stimulus (namely, an increase in government expenditure) when financial markets are imperfect and the nominal interest rate is close to its zero lower bound. In this context, two questions will be addressed: first, do financial frictions weaken the effect of a fiscal expansion? Second, how are results affected when the zero lower bound is binding? To address these questions, I introduce a negative demand shock and an adverse financial shock. I find that by adopting a price-level targeting rule, the monetary authority might alleviate the recession generated by the interaction of financial frictions and lower-bounded nominal interest rates. Alternatively, an increase in government expenditure has a positive impact on output, but fiscal multipliers are below one, due to a strong crowding-out effect of private consumption. This effect is muted when the nominal interest rate is lower bounded. In analyzing discretionary fiscal policy, this paper does also focus on two crucial aspects: the duration of the fiscal stimulus and the presence of implementation lags.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».