The Implications of Sectoral Heterogeneity for Monetary Policy and Welfare in a Small Open Economy: A Linear Quadratic Framework
Notice bibliographique
Résumé
Modern economies exhibit various structural and dynamic characteristics. At the same time, many central banks have implemented the similar strategy, i.e. in-‡ation targeting, as an operational framework. Controversial normative issue- is such stabilization objective welfare maximizing for more complex models with heterogeneous elements across sectors? This article analyzes optimal monetary strategy and policy trade-o¤s in a DSGE model of an open economy with traded and nontraded sectors. We approximate the utility of the representative consumer to obtain a micro-founded quadratic loss function of the form extensively used for monetary policy assessment. The central bank’s optimal strategy is computed and optimal and simple policy rules compared according to the derived welfare measure. We assess the role of openness, structural characteristics, and relative prices for monetary policy design. The model is calibrated to match the moments of main macroeconomics variables of Canadian economy. The …ndings suggest that social welfare objectives display sector-speci…c features thus generating important implications for optimal policy and welfare. The analysis of the performance of simple rules indicates that ‡exible CPI targeting regime that includes a certain degree of internal relative prices management is able to closely replicate the optimal solution. Finally, we assess the implications of sectoral heterogeneity in price stickiness for bene…ts of targeting the core versus broader price indices.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».