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Enregistrement W3124794303 · doi:10.3386/w9402

Optimal Monetary Policy

2002· report· en· W3124794303 sur OpenAlexaff
Aubhik Khan, Robert G. King, Alexander L. Wolman

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2002
Typereport
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsMonetary policyNominal interest rateDeflationInterest rateFisher hypothesisMonetary economicsNew Keynesian economicsInflation (cosmology)Leverage (statistics)Price levelFriedman ruleClassical dichotomyWelfareReal interest rateKeynesian economicsEndogenous moneyVelocity of money

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimal monetary policy maximizes the welfare of a representative agent, given frictions in the economic environment.Constructing a model with two sets of frictions --costly price adjustment by imperfectly competitive firms and costly exchange of wealth for goods --we find optimal monetary policy is governed by two familiar principles.First, the average level of the nominal interest rate should be sufficiently low, as suggested by Milton Friedman, that there should be deflation on average.Yet, the Keynesian frictions imply that the optimal nominal interest rate is positive.Second, as various shocks occur to the real and monetary sectors, the price level should be largely stabilized, as suggested by Irving Fisher, albeit around a deflationary trend path.Since expected inflation is roughly constant through time, the nominal interest rate must therefore vary with the Fisherian determinants of the real interest rate.Although the monetary authority has substantial leverage over real activity in our model economy, it chooses real allocations that closely resemble those which would occur if prices were flexible.In our benchmark model, there is some tendency for the monetary authority to smooth nominal and real interest rates.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,542
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,071 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations297
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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