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Enregistrement W2269292283 · doi:10.34989/tr-92

The Performance and Robustness of Simple Monetary Policy Rules in Models of the Canadian Economy

2021· article· en· W2269292283 sur OpenAlexaffabout
Denise Côté, John Kuszczak, Jean‐Paul Lam, Ying Liu, Pierre St‐Amant

Notice bibliographique

RevueTechnical reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSimple (philosophy)Output gapTaylor ruleMonetary policyExchange rateRobustness (evolution)Inflation (cosmology)EconomicsSmoothingEconometricsInterest rateFunction (biology)Macroeconomic modelMathematical economicsComputer scienceMacroeconomicsCentral bank

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this report, we evaluate several simple monetary policy rules in twelve private and public sector models of the Canadian economy. Our results indicate that none of the simple policy rules we examined is robust to model uncertainty, in that no single rule performs well in all models. In fact, our results show that the performance of some of the simple rules, particularly interest-rate-smoothing rules and rules that have a high coefficient on the inflation gap, can substantially deviate from the optimal rule and can even be unstable in some models. Our results are thus very different from those of Levin, Wieland, and Williams (1999), who argue that simple policy rules are not only robust but also generate essentially the same policy frontier as more complicated rules or rules that respond to a large number of variables. Furthermore, we find that open-economy rules do not perform well in many models. In fact, we find that adding an exchange rate term to a simple policy rule often increases the loss-function value. This result is thus very different from that of Ball (1999), who argues in favour of a rule that includes the exchange rate. Although it is not robust, we find that a simple nominal Taylor-type rule that has a coefficient of 2 on the inflation gap and 0.5 on the output gap outperforms the other simple rules in a certain class of models. But even in those models the loss-function value of this simple rule can substantially deviate from the optimal or base-case rule.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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