Notice bibliographique
Résumé
Chapter 1.—This chapter addresses model specification uncertainty using the Bayesian Generalized Method of Moments (GMM). Employing Canadian data, I estimate 64 hybrid New Keynesian models which differ in their lag specification, and use a modified GMM quadratic function to produce model posteriors. I compute optimal discretionary policies for each model and then derive a posterior-weighted policy and loss. My results show that i) policy should respond more to the output gap than inflation, ii) a more aggressive policy is prescribed for the period of stagflation in the 1970s and early 1980s and iii) a relatively light-touch policy is recommended during the Great Moderation, and produces better outcomes. This last result supports the hypothesis of ‘good luck’ over ‘good policy’. Chapter 2.—In this chapter I develop an inverse control procedure to recover the under- lying preferences of a monetary authority engaged in discretionary policymaking. I adjoin the first-order condition (FOC) of the optimal interest rate rule-setting derived under discretion to the usual least squares moment conditions during the GMM procedure. Using Monte Carlo simulations, I show that the preferences on output gap stabilization and interest rate smoothing may be recovered. Robustness reveals that recovering the preference on the output gap is dependent upon policy actions having sufficient effect on the macroeconomy. Further testing indicates that the procedure functions for alternative starting values, may be adapted to different lag specifications of the underlying model, and is able to recover different sets of policy preferences. Chapter 3.—This chapter tests the hypothesis that the monetary authorities of Canada, the United States and the United Kingdom have exhibited similar preferences over stabilizing the output gap and smoothing the interest rate, by way of an inverse control algorithm (FOC- based GMM) for a discretionary policymaker. For the sample period covering 1968:1-2006:4, the FOC-based provides comparable structural estimates to a benchmark specification using an instrument-based GMM. The data suggest no role for output stabilization in any country, but a large and significant concern for interest rate smoothing is observed in Canada. Measures of fit reject optimality in the United States for baseline specification sample, but do not preclude it in any country when sample periods are restricted to the current man- dates. Policymakers’ reaction functions are shown to be sensitive to the underlying policy preferences, though decreasingly so at high levels of interest rate smoothing. Robustness is seen with respect to starting values and fixed policy coefficients.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,008 |
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 ».