Inflation, Interest, and the Secular Rise in Wealth Inequality in the U.S.: Is the Fed Responsible?
Notice bibliographique
Résumé
Two hallmarks of U.S. monetary policy since the 1981-1982 recession have been declining interest rates and moderation in inflation.Coincident with these trends has been a surge in U.S. wealth inequality, with the Gini coefficient up by 0.070 between 1983 and 2019.This paper analyzes the connection between these two developments on the basis of the Survey of Consumer Finances.Contrary to expectations, the paper finds that these two monetary effects have reduced wealth inequality rather than increasing it.The effect is sizeable, with the Gini coefficient declining by 0.045 over these years.Asset price changes and debt devaluation accounted for 72.6 percent of the advance of mean wealth over 1983-2019.They also would have led to a 204.9 percent gain in median wealth, compared to the actual rise of 23.4 percent.Moreover, they have helped lower the racial wealth gap rather than enlarging it.These results are at odds with previous literature in which estimates range from a weak negative effect on inequality to neutral, small positive, and strong positive.In terms of methodology, this paper differs from previous work by focusing on only the direct effects of interest rate changes and inflation on the household balance sheet.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».