Essays on Structural Changes, US Business Cycles and Monetary Policy
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis I study a major structural change in the US economy, namely, the consequences of the Great Moderation on the US economy and the operation of monetary policy.My first chapter explores a variety of empirical relationships on lead-lag properties of the US business cycle and how these relationships have changed since the onset of the Great Moderation.We emphasize four major changes in lead-lag properties.Since these relationships serve as a benchmark for many models of the business cycle, we examine if a variety of models can account for these changes.We find that they cannot.My second chapter provides an explanation for the first property in my first chapter, that the real interest rate switched from negatively leading the US business cycle to positively lagging.The explanation rests on the fact that uncertainty about the current state of the economy has become less severe since the onset of the Great Moderation.This allows policymakers to set monetary policy closer to their rule-based policy prescription under no uncertainty and reduce unintended monetary induced fluctuations.My third chapter explores business cycle asymmetry prior to and after the Great Moderation.I show that the business cycle has become more asymmetric since the onset of the Great Moderation with booms becoming smaller and busts staying relatively the same.I highlight that this type of asymmetry is consistent with a class of models which feature occasionally binding collateral constraints.i My fourth chapter is a contribution to New Keynesian (NK) models.In a standard NK model, monetary policy operates through the real interest rate channel.This channel has recently drawn some criticism when the model is extended to include capital accumulation.In this setting it is possible for the real interest rate to fall in response to a positive monetary policy shock, contradicting the intuition of the real interest rate channel.We show that result vanishes when frictions on the flow of investment are present, as in modern NK models.Under this framework the response of the real interest rate is always the same as the monetary policy shock.I thank my supervisor, Hashmat Khan, for his support and guidance throughout my PhD.I learned a great amount from him and always enjoyed our collaborations.He has always been supportive and enthusiastic about my work, which made my PhD a very enjoyable experience.I am looking forward to our future collaborations
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».