Measuring the slowly evolving trend in US inflation with professional forecasts
利用专业预测衡量美国通胀的缓慢演变趋势AI 解读 ↓
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利用专业预测衡量美国通胀的缓慢演变趋势
- 研究问题
- 如何将专业预测者的通胀预测与实际通胀结合，分离美国通胀中缓慢演变的趋势和周期，并刻画趋势水平及其波动性随时间的变化？
- 方法与思路
- 作者将调查预测分别建模为理性预期或黏性信息更新，构建带随机波动率的状态空间模型，并采用粒子Metropolis马尔可夫链蒙特卡洛采样估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法提供新的趋势与周期测度，估计趋势收敛至2%、趋势波动性逐渐下降，且两种变化大体在20世纪90年代末完成。
- 阅读关注点
- 重点核对理性预期与黏性信息模型的区别、调查预测如何进入状态空间模型，以及不同通胀指标和样本下趋势估计、随机波动率与不确定性的表现。
- 阅读边界
- 摘要未说明样本期间、预测期限、先验设定或估计区间；将潜在趋势解释为美联储目标或长期预期仍需核对模型依据，不能把2%视为直接观测事实。
原文摘要
Summary Much research studies US inflation history with a trend‐cycle model with unobserved components, where the trend may be viewed as the Fed's evolving inflation target or long‐horizon expected inflation. We provide a novel way to measure the slowly evolving trend and the cycle (or inflation gap), by combining inflation predictions from the Survey of Professional Forecasters (SPF) with realized inflation. The SPF forecasts may be treated either as rational expectations (RE) or updating according to a sticky information (SI) law of motion. We estimate RE and SI state‐space models with stochastic volatility on samples of consumer price index and gross national product/gross domestic product deflator inflation and the associated SPF inflation predictions using a particle Metropolis–Markov chain Monte Carlo sampler. The trend converges to 2% and its volatility declines over time—two tendencies largely complete by the late 1990s.