Learning with imperfect common knowledge in a medium-scale DSGE model
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Data
2021-07-14
Autores
Orientador(res)
Ribeiro, Marcel Bertini
Guimarães, Bernardo de Vasconcellos
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Resumo
Os modelos DSGE de média escala dependem de diversas fricções em “forma reduzida” para explicar a dinâmica macroeconômica. Estas fricções são úteis para gerar persistência e funções de impulso-respostas em forma de “U” invertido, mas carecem de profunda microfundamentação e sólida evidência empírica. Este artigo aplica um método inovador para resolver e estimar modelos DSGE de média escala com uma fricção informacional na forma de conhecimento comum imperfeito (ICK, na sigla em inglês) e investiga se tal modelo: i) pode reproduzir as características dos dados macroeconômicos sem depender das fricções em forma reduzida; ii) fornece uma melhor caracterização de um amplo conjunto de dados de expectativas em comparação ao modelo benchmark de informação completa (FI). Nós encontramos que o modelo ICK sem três fricções pode explicar os dados macroeconômicos tão bem quanto o modelo FI, mas explica os dados de expectativa de maneira substancialmente melhor. As fricções removidas são: (i) formação de hábito no consumo e indexação parcial de (ii) preços e (iii) salários à inflação passada. Também fornecemos evidências de que algumas estimativas padrões para as principais fricções do modelo FI não são robustas à introdução de dados de expectativa.