Identifier les chocs économiques à partir des réunions des décideurs politiques
Examen de comment les réunions des décideurs influencent les changements économiques et les réactions.
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Table des matières
- Défis pour Identifier les Changements de Politique
- Une Nouvelle Approche pour Identifier les Chocs Économiques
- Estimation des Impacts Économiques
- Importance d'une Méthodologie Robuste
- Applications et Résultats
- Comprendre les Réactions à la Politique Monétaire
- Résumé des Résultats
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
Les réunions de décideurs, comme celles du Comité fédéral de l'open market (FOMC), jouent un rôle super important dans la façon dont la politique économique est façonnée. Quand des changements inattendus se produisent pendant ces réunions, ça peut entraîner des réactions significatives dans l'économie. Cependant, repérer ces événements inattendus avec des données publiques, c'est pas toujours simple.
Défis pour Identifier les Changements de Politique
C'est souvent compliqué de mettre le doigt sur les aspects inattendus des changements de politique. Les plans et les engagements des décideurs ne sont pas toujours dévoilés au public. Du coup, la partie de ces annonces qui est vraiment inattendue dépend des hypothèses faites par les analystes.
Pour régler ce problème, une méthode a été proposée qui regarde la variance des changements dans les variables politiques, comme les taux d'intérêt, pendant les réunions comparé à d'autres moments. L'idée clé, c'est que l'incertitude qui entoure ces changements est généralement plus grande pendant les réunions.
Une Nouvelle Approche pour Identifier les Chocs Économiques
Cette nouvelle approche permet d'identifier plus clairement les effets des changements de politique monétaire sans avoir besoin de définir en détail la taille ou la direction du changement. En se concentrant sur la variance liée aux dates des réunions, on peut dériver les impacts des changements de politique.
L'étude montre comment utiliser les dates des réunions comme un outil pour déterminer la taille et la direction des impacts des Chocs de politique à l'aide d'un modèle standard pour analyser les variables économiques. Ce modèle peut utiliser des données datant de 1965, offrant une ressource riche pour l'analyse.
Estimation des Impacts Économiques
Après avoir établi la méthode pour identifier les chocs de politique, la prochaine étape, c'est d'estimer les impacts que ces chocs ont sur différents Indicateurs économiques, comme les taux de croissance et l'inflation. Le processus d'estimation peut capter comment différentes variables réagissent dans le temps aux chocs de la politique monétaire.
Pour faire ces estimations, une technique spéciale appelée projection locale est utilisée, qui évalue comment les indicateurs économiques vont réagir à divers moments après qu'un choc se produise. Ça permet d'avoir une vue complète des effets à court et à long terme que les changements de politique peuvent déclencher.
Importance d'une Méthodologie Robuste
La méthodologie développée est suffisamment robuste pour gérer divers problèmes qui pourraient survenir dans les Données économiques, comme les tendances temporelles et les différentes relations entre les variables impliquées. Elle utilise une méthode computationnelle qui ne nécessite pas de tests préalables étendus des données pour des conditions comme les racines unitaires, rendant la procédure plus efficace.
Applications et Résultats
Dans des applications pratiques, la méthodologie a été utilisée pour analyser les chocs de politique monétaire dans un ensemble de données économiques des États-Unis, couvrant plusieurs décennies. Les résultats ont révélé des schémas consistants dans la façon dont l'économie réagit aux changements de politique. Par exemple, pendant les périodes de politique monétaire plus stricte, il y a généralement une chute notable de la production qui persiste pendant un certain temps.
Comprendre les Réactions à la Politique Monétaire
L'étude a montré que les réponses aux changements de politique monétaire peuvent varier significativement selon les variables économiques. Par exemple, l'effet sur l'inflation peut être complexe, montrant parfois un "puzzle des prix" où l'inflation peut initialement augmenter en réponse à un resserrement de la politique monétaire.
Ça implique que les chemins économiques influencés par les décideurs sont souvent complexes et interconnectés. En étudiant les réactions de divers indicateurs, on peut obtenir des aperçus plus clairs de l'environnement économique global et de l'efficacité de la politique monétaire.
Résumé des Résultats
L'analyse a montré qu'utiliser les réunions des décideurs comme un mécanisme pour identifier les chocs de politique monétaire offre une nouvelle perspective sur l'analyse économique. L'approche a identifié des schémas sur la façon dont les changements de politique affectent l'économie, avec des implications pour la politique future.
Conclusion
Dans l'ensemble, une identification efficace des chocs économiques à travers le prisme des réunions des décideurs ouvre de nouvelles voies pour comprendre les dynamiques économiques. Alors que les décideurs continuent d'adapter leurs stratégies en réponse à des conditions économiques changeantes, ce cadre peut aider à clarifier les impacts potentiels de leurs décisions sur l'économie.
En se concentrant sur la variabilité des changements de politique et leurs effets subséquents, la méthode améliore la capacité d'analyser les données économiques et d'en extraire des insights significatifs, soutenant des stratégies économiques plus éclairées à l'avenir.
Titre: Wild inference for wild SVARs with application to heteroscedasticity-based IV
Résumé: Structural vector autoregressions are used to compute impulse response functions (IRF) for persistent data. Existing multiple-parameter inference requires cumbersome pretesting for unit roots, cointegration, and trends with subsequent stationarization. To avoid pretesting, we propose a novel \emph{dependent wild bootstrap} procedure for simultaneous inference on IRF using local projections (LP) estimated in levels in possibly \emph{nonstationary} and \emph{heteroscedastic} SVARs. The bootstrap also allows efficient smoothing of LP estimates. We study IRF to US monetary policy identified using FOMC meetings count as an instrument for heteroscedasticity of monetary shocks. We validate our method using DSGE model simulations and alternative SVAR methods.
Auteurs: Bulat Gafarov, Madina Karamysheva, Andrey Polbin, Anton Skrobotov
Dernière mise à jour: 2024-11-22 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.03265
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.03265
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Liens de référence
- https://fred.stlouisfed.org/series/GDPC1
- https://fred.stlouisfed.org/series/GDPDEF
- https://fred.stlouisfed.org/series/TRARR
- https://fred.stlouisfed.org/series/BOGNONBR
- https://fred.stlouisfed.org/series/FEDFUNDS
- https://fred.stlouisfed.org/series/CPIAUCSL
- https://fred.stlouisfed.org/series/INDPRO
- https://fraser.stlouisfed.org/title/federal-open-market-committee-meeting-minutes-transcripts-documents-677?browse=1980s