The Role of model uncertainty and learning in the U.S. postwar policy response to oil prices
Rondina, Francesca
Universitat Autònoma de Barcelona. Unitat de Fonaments de l'Anàlisi Econòmica
Universitat Autònoma de Barcelona. Institut d'Anàlisi Econòmica

Data: 2010
Descripció: 42 p.
Resum: This paper studies optimal monetary policy in a framework that explicitly accounts for policymakers' uncertainty about the channels of transmission of oil prices into the economy. More specfically, I examine the robust response to the real price of oil that US monetary authorities would have been recommended to implement in the period 1970 2009; had they used the approach proposed by Cogley and Sargent (2005b) to incorporate model uncertainty and learning into policy decisions. In this context, I investigate the extent to which regulator' changing beliefs over different models of the economy play a role in the policy selection process. The main conclusion of this work is that, in the specific environment under analysis, one of the underlying models dominates the optimal interest rate response to oil prices. This result persists even when alternative assumptions on the model's priors change the pattern of the relative posterior probabilities, and can thus be attributed to the presence of model uncertainty itself.
Drets: Aquest document està subjecte a una llicència d'ús de Creative Commons, amb la qual es permet copiar, distribuir i comunicar públicament l'obra sempre que se'n citin l'autor original, la universitat, la unitat i l'institut i no se'n faci cap ús comercial ni obra derivada, tal com queda estipulat en la llicència d'ús Creative Commons
Llengua: Anglès.
Col·lecció: Working papers
Col·lecció: Working papers ; 834.10
Document: workingPaper
Matèria: Decisió estadística bayesiana, Teoria de la ; Petroli ; Preus ; Productes

Adreça alternativa:

42 p, 597.7 KB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Working papers

 Registre creat el 2010-10-07, darrera modificació el 2017-10-21

   Favorit i Compartir