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Enregistrement W3124546419 · doi:10.3386/w6675

Nominal Income Targeting in an Open-Economy Optimizing Model

2000· preprint· en· W3124546419 sur OpenAlexaboutno aff
Bennett T. McCallum, Edward Nelson

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2000
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsInflation (cosmology)Monetary policyAggregate incomeNominal interest rateIndex (typography)Aggregate (composite)Inflation targetingSection (typography)Monetary economicsMacroeconomicsReal gross domestic productMeasure (data warehouse)EconometricsReal interest rateIncome distributionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to examine the merits of monetary policy rules that utillize as their princip target variable the level or growth rate of some aggregate measure of nominal spending, such as nominal GDP, rahter than a monetary aggregate or an index of inflatoin (either alone or in combination with some measure of the output gap). Considerable academic support for nominal spending targets has existed since the early 1980s, and therefore predates the upsurge of interest in inflation targeting that began in the early 1990s with the adoption of inflation targeting by the central banks of New Zealand, Canada, the United Kingdom, and Sweden. In our discussion we shall adopt the term "nominal income targeting" because of its widespread usage, although it does not most accuratley reflect the logic of the approach, according to the discussion below. Also, we shall use the word "targeting" in the manner familiar from the existing literature, rather than in the more tightly defined sense suggested by Svensson (1997a) and Rudebusch and Svensson (1998). That is, we shall use the term "X-targeting" when the central bank sets its instrument in response to a rule that refers to deviations from a desired path for the variable X, whereas Rudebusch and Svensson would call this "responding to the variable X," andwould reserve the term "target" for variables appearing in the central bank's objective function. Because there is a large and rich literature on nominal income targeting (briefly, NIT), we began in Section 2 with a short review of existing arguments in its favor. Then in Section 3 we present some evidence which suggests that NIT is in effect utilized in practice in the United States. Our paper's main objective, however, is to develop new results concerning the possible desirability of NIT in the context of a quantitative structural macroeconomic model that represents an improved and extended version of the semi-classical framework presented in McCallum and Nelson (1998). Toward that end, aggregate demand and aggregate supply specifications are developed in Section 4 and 5. Both of these sections feature modification designed to make the model one that depicts an economy open to trade and capital flows. In addition, our new demand specification incorporates habit-formation features that increase its ability to match aggregate U.S. data at the quarterly frequency. The model is summarized and log-linearized in Section 6. Calibration of the model, based on properties of quarterly data for the United States, is undertaken in Section 7. The main simulation exercises are finally reported in Section 8 and their implied messages are summarized in Section 9.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,518
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,041 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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