Learning with imperfect common knowledge in a medium-scale DSGE model

dc.contributor.advisorRibeiro, Marcel Bertini
dc.contributor.advisorGuimarães, Bernardo de Vasconcellos
dc.contributor.authorGonçalves, Rafael da Silva
dc.contributor.memberSchwartzman, Felipe
dc.contributor.unidadefgvEscolas::EESPpor
dc.date.accessioned2021-08-06T20:07:57Z
dc.date.available2021-08-06T20:07:57Z
dc.date.issued2021-07-14
dc.description.abstractOs 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.por
dc.description.abstractMedium-scale DSGE models rely on several “reduced-form” frictions to explain macroeconomic dynamics. They are helpful to generate persistence and hump-shaped impulse responses, but some of them lack deep microfoundations or solid empirical evidence. This paper applies a novel method to solve and estimate medium-scale DSGE models with an informational friction in the form of imperfect common knowledge (ICK) and investigates whether such model: i) can reproduce the features of macroeconomic data without relying on reduced-form frictions; ii) provides a better characterization of a broad set of expectation data compared to the full-information (FI) benchmark. We find that the ICK model without three key frictions can explain macroeconomic data as well as the FI model but fits expectation data substantially better. Those frictions are (i) habit formation in consumption and partial indexation of (ii) prices and (iii) wages to past inflation. We also provide evidence that some standard estimates of key frictions of the FI model are not robust to the introduction of expectation data.eng
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10438/30926
dc.language.isoeng
dc.rights.accessRightsopenAccesseng
dc.subjectBusiness cycleseng
dc.subjectDSGE modeleng
dc.subjectInformational frictionseng
dc.subjectHigher-order beliefseng
dc.subjectCiclos econômicospor
dc.subjectModelos DSGEpor
dc.subjectFricções de informaçãopor
dc.subjectCrenças de ordem maiorespor
dc.subject.areaEconomiapor
dc.subject.bibliodataCiclos econômicospor
dc.subject.bibliodataModelos macroeconômicospor
dc.subject.bibliodataPolítica monetáriapor
dc.titleLearning with imperfect common knowledge in a medium-scale DSGE modeleng
dc.typeDissertationeng

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