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Enregistrement W2785245166 · doi:10.3386/w24223

Real Keynesian Models and Sticky Prices

2018· preprint· en· W2785245166 sur OpenAlexaff
Paul Beaudry, Franck Portier

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesToulouse School of EconomicsEuropean CommissionEinaudi Institute for Economics and FinanceUniversity College London
Mots-clésKeynesian economicsEconomicsNew Keynesian economicsEconometricsMathematical economicsMonetary policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we present a generalized sticky price model which allows, depending on the parameterization, for demand shocks to maintain strong expansionary effects even in the presence of perfectly flexible prices.The model is constructed to incorporate the standard three-equation New Keynesian model as a special case.We refer to the parameterizations where demand shocks have expansionary effects regardless of the degree of price stickiness as Real Keynesian parameterizations.We use the model to show how the effects of monetary policy-for the same degree of price stickiness-differ depending whether the model parameters are within the Real Keynesian subset or not.In particular, we show that in the Real Keynesian subset, the effect of a monetary policy that tries to counter demand shocks creates the opposite tradeoff between inflation and output variability than under more traditional parameterizations.Moreover, we show that under the Real Keynesian parameterization neo-Fisherian effects emerge even though the equilibrium remains unique.We then estimate our extended sticky price model on U.S. data to see whether estimated parameters tend to fall within the Real Keynesian subset or whether they are more in line with the parameterization generally assumed in the New Keynesian literature.In passage, we use the model to justify a new SVAR procedure that offers a simple presentation of the data features which help identify the key parameters of the model.The main finding from our multiple estimations, and many robustness checks is that the data point to model parameters that fall within the Real Keynesian subset as opposed to a New Keynesian subset.We discuss both how a Real Keynesian parametrization offers an explanation to puzzles associated with joint behavior of inflation and employment during the zero lower bound period and during the Great Moderation period, how it potentially changes the challenge faced by monetary policy if authorities want to achieve price stability and favor employment stability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,544
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,079 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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