Is the Time Ripe for Price-Level Path Stability?
Notice bibliographique
Résumé
In this chapter we provide a critical and selective survey of arguments relevant for the assessment of the case for price-level path stability (PLPS). Using a standard, hybrid new Keynesian model, we argue that price-level stability provides a natural framework for monetary policy under commitment. There are two main arguments in favor of a PLPS regime. First, it helps overall macroeconomic stability by making expectations operate like automatic stabilizers. Second, under a PLPS regime, changes in the price level operate like an intertemporal adjustment mechanism, reducing the magnitude of required changes in nominal interest rates. Such a property is particularly relevant as a means to alleviate the importance of the zero bound on nominal interest rates. We also review and discuss the arguments against PLPS. Finally, we also demonstrate, using the Smets and Wouters (2003) model that includes a wide variety of frictions and is estimated for the euro area, that the price level is stationary under optimal policy under commitment for a particular loss function. Specifically, the results obtained when the quasi-difference of inflation is used in the loss function, as in the hybrid new Keynesian model. Overall, the arguments in favor of or against PLPS depend upon the degree of dependence of private-sector expectations on the characteristics of the monetary policy regime. Introduction According to the conventional wisdom in central banking circles, PLPS is not an appropriate goal to delegate to an independent central bank. There is strong intuition behind this claim.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».