The inflation Targeting effect on the inflation series: A<br />New Analysis Approach of evolutionary spectral analysis
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we study the inflation targeting effect on the inflation dynamics in the case of four industrial countries. Our objective is to check whether the inflation targeting policy (ITP) has a significant impact on the change of the inflation path. We use a non-parametric approach that doesn't require any previous modelling. This is the evolutionary spectral analysis, as defined by Priestley (1965-1996). Then, we use a test that can detect many break points on the timeseries. This test is inspired by Subba Rao (1981). We use an extension to this test to allow the detection of multiple breaks. We base this on the extension ofAhamada and Boutahar (2002). This is the first time that this method is used in the case of inflation-targeting countries. We find that the inflation-targeting policyhad a transition period for countries that had a high and volatile inflation experience before the inflation-targeting adoption. There is the case of New Zealand, Canada and Sweden. In these countries, we identify a structural change in the inflation series resulting to the inflation targeting intervention. However, In thecase of other countries like United Kingdom that have a relatively lower inflation rate experience before the ITP adoption, we didn't find a break point caused by this monetary policy intervention. In this case, the ITP had a role of ensuring this price stability. This result is explained by the fact that the inflation targetingis relevant when the initial inflation to be stabilized is near the target range (Artus, 2004). So, in this paper we justify the intuition of Artus (2004). The second result in our paper consists on the nature of inflation stabilization during the inflation-targeting period. The results proof a long-term stabilization on the inflation dynamic in the period of IT. These results traduce the success of this new framework to anchor the inflation expectation anchoring. So, we can conclude thatthis policy is preferment to ensure price stability in the case of industrials countries.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».