Why is Canada's Price Level so Predictable?
Notice bibliographique
Résumé
One of the pioneers of inflation targeting (IT), the Bank of Canada is now considering a possibility of switching to price-level-path targeting (PLPT), where past deviations of inflation from the target would have to be offset in the future, bringing the price level back to a predetermined path. This paper draws attention to the fact that the price level in Canada has strayed little from the path implied by the two percent inflation target since its introduction in December 1994, and has tended to revert to that path after temporary deviations. Econometric analysis using Bayesian estimation suggests that a low probability can be assigned to explaining this behavior by sheer luck manifesting itself in mutually offsetting shocks. Much more plausible is the assumption that inflation expectations and interest rates are determined in a way that is consistent with an element of PLPT. This suggests that the difference between IT as it is actually practiced (or perceived) and PLPT may be less stark than what pure theoretical constructs posit, and that the transition to a fullfledged PLPT regime will likely be considerably easier than what was previously thought. The paper also shows that inflation expectations are a major driver of actual inflation in Canada, which makes it easier to keep inflation close to the target without large output costs.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».