Shadow rates as a measure of the monetary policy stance: Some international evidence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper examines the usefulness of shadow rates to measure the monetary policy stance by comparing them to the official policy rates and those implied by three types of Taylor rules in both inflation‐targeting countries (the UK, Canada, Australia and New Zealand) and others that have only targeted inflation at times (the United States, Japan, the Euro Area and Switzerland) over the period from the early 1990s to December 2021. Shadow rates estimated from a dynamic factor model are shown to suggest a much looser policy stance than either the official policy rates or those implied by the Taylor rules, and generally to provide a more accurate picture of the monetary policy stance during both ZLB and non‐ZLB periods, since they reflect the full range of unconventional policy measures used by central banks. Furthermore, generalised impulse response analysis based on three alternative vector autoregression (VAR) models indicates that monetary shocks based on the shadow rates are more informative than those related to the official policy rates or to two‐ and three‐factor shadow rates, especially during the Global Financial Crisis and the recent COVID‐19 pandemic, when unconventional measures have been adopted. Finally, unconventional policy shocks seem to have less persistent effects on the economy in countries, which have adopted an inflation‐targeting regime.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».