Modeling time-variation over the business cycle (1960–2017): an international perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, I explore the changes in international business cycles with quarterly data for the eight largest advanced economies (US, UK, Germany, France, Italy, Spain, Japan, and Canada) since the 1960s. Using a time-varying parameter model with stochastic volatility for real GDP growth and inflation allows their dynamics to change over time, approximating nonlinearities in the data that otherwise would not be adequately accounted for with linear models [Granger, Clive W.J., Timo Teräsvirta, and Heather M. Anderson. 1991. “Modeling Nonlinearity over the Business Cycle.” In NBER book Business Cycles, Indicators and Forecasting (1993) , edited by James H. Stock and Mark W. Watson, University of Chicago Press.; Granger, Clive W.J. 2008. “Non-Linear Models: Where Do We Go Next – Time Varying Parameter Models?” Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics 12 (3): 1–11.]. With that empirical model, I document a period of declining macro volatility since the 1980s, followed by increasing (and diverging) inflation volatility since the mid-1990s. I also find significant shifts in inflation persistence and cyclicality, as well as in macro synchronization and even forecastability. The 2008 global recession appears to have had an impact on some of this. I ground my empirical strategy on the reduced-form solution of the workhorse New Keynesian model and, motivated by theory, explore the relationship between greater trade openness (globalization) and the reported shifts in international business cycle. I show that globalization has sizeable (yet nonlinear) effects in the data consistent with the implications of the model – yet globalization’s contribution is not a foregone conclusion, depending crucially on more than the degree of openness of the international economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».