最优通货膨胀目标：基于代理模型的启示

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英文标题：
《Optimal Inflation Target: Insights from an Agent-Based Model》
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作者：
Jean-Philippe Bouchaud, Stanislao Gualdi, Marco Tarzia, Francesco
  Zamponi
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  Which level of inflation should Central Banks be targeting? We investigate this issue in the context of a simplified Agent Based Model of the economy. Depending on the value of the parameters that describe the behaviour of agents (in particular inflation anticipations), we find a rich variety of behaviour at the macro-level. Without any active monetary policy, our ABM economy can be in a high inflation/high output state, or in a low inflation/low output state. Hyper-inflation, deflation and \"business cycles\" between coexisting states are also found. We then introduce a Central Bank with a Taylor rule-based inflation target, and study the resulting aggregate variables. Our main result is that too-low inflation targets are in general detrimental to a CB-monitored economy. One symptom is a persistent under-realisation of inflation, perhaps similar to the current macroeconomic situation. Higher inflation targets are found to improve both unemployment and negative interest rate episodes. Our results are compared with the predictions of the standard DSGE model.
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中文摘要：
央行应将通胀目标定在哪一水平？我们在一个简化的基于代理的经济模型的背景下研究这个问题。根据描述代理人行为（尤其是通货膨胀预期）的参数值，我们发现宏观层面的行为种类繁多。如果没有任何积极的货币政策，我们的资产负债管理经济可能处于高通胀/高产出状态，或者处于低通胀/低产出状态。此外，还发现了共存状态之间的高通胀、通货紧缩和“商业周期”。然后，我们引入了一个以泰勒规则为基础的通货膨胀目标的中央银行，并研究了由此产生的总变量。我们的主要结果是，过低的通胀目标通常对CB监管的经济有害。一个症状是通货膨胀的持续认识不足，可能与当前的宏观经济形势类似。研究发现，较高的通胀目标可以改善失业率和负利率。我们的结果与标准DSGE模型的预测进行了比较。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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PDF下载：
--> Optimal_Inflation_Target:_Insights_from_an_Agent-Based_Model.pdf (850.57 KB)

2022-6-9 16:37:53 上传

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关键词：通货膨胀 Quantitative anticipation unemployment QUANTITATIV

流动目标9A。高膨胀/高产出（HIHO）原生态11B。低膨胀/低输出（LILO）天然状态11C。经济解释11D。菲利普斯曲线12E。讨论13VI。与DSGE比较&结论13确认15A。标记为0的伪代码，预期通货膨胀15参考文献18I。引言目前，世界上大多数中央银行都在调整其货币政策，以达到每年2%的通货膨胀目标。然而，选择2%而不是1%或3%的理由并不清楚，就像许多其他宗教上用于经济政策的“神奇数字”一样。最近的危机突出了负名义利率问题，这可以看作是低通胀目标和低基准利率的结果。正如拜奥强调的那样。布兰查德（Blanchard）在2010年[1]，“从逻辑上讲，危机前较高的平均通货膨胀率和较高的平均名义利率，将为危机期间放松货币政策提供更大的空间。”这一观点受到许多经济学家的质疑，他们强烈反对提高通货膨胀目标（参见[2，3]，了解近期概述，并讨论2%目标的历史渊源）。对此影响的一个主要论点是央行的信誉，它们成功地将低通胀预期锚定在了经济学家的头脑中。如果面对新的情况，通胀目标发生变化，这些预期可能不会实现，货币政策的效率也可能因此而降低。显然，对潜在通胀失控的担忧在这场辩论中占据了重要地位。然而，“最优”通货膨胀水平的问题非常值得考虑，决策者渴望从学术研究中获得投入。作为美联储主席J。

耶伦最近宣布：“我们非常期待看到经济学家的研究，这将有助于我们未来的决策”。当然，需要确定最优条件，不同的标准（即福利函数）可能会导致不同的结果。更重要的是用于描述经济的建模框架。一个明显的谜团是，标准货币理论暗示了负最优通货膨胀率，这与央行的通货膨胀目标不一致[5]。货币经济学家的“主力军”[6]标准数据机器最近被扩展到应对非零通货膨胀率，并普遍得出结论，最优通货膨胀率应小于2%[7]。然而，DSGE模型基于一系列极具争议的假设，并在2007年危机后一直处于紧张状态：见《牛津经济政策评论》（Oxford Review of Economic Policy）[8]中的一组有见地的贡献；另见【9–12】。基于代理的模型（ABM）提供了另一种途径，其中合理的行为规则用完全合理的长期计划取代具有代表性的DSGE代理。ABM可以包括许多与经济相关的功能，这些功能很难在DSGE直导管架中容纳【13–17】。当然，许多简化的、有时是特别的假设是必要的，但作业成本管理的一个相当大的优势是，存在交互诱导的集体效应，而DSGE模型将整个经济减少到少数代表性代理。因此，在前一种情况下，经济的全球“平衡”状态是一种紧急属性，而在后一种情况下，它是一种机器的双重属性。特别是，危机（即产出的大幅波动）可能会在资产负债管理系统内发生【18，19】。

另一方面，DSGE模型只描述了围绕假设均衡的小型均值回复波动，而危机通常是由外生的、不可预测的冲击造成的。作为一个恰当的例子，我们在[21]中发现，经济的总体行为并不是基准利率的平滑函数：事实上，企业厌恶风险，害怕负债会导致更多的失业，这可能会螺旋式地进入一个不稳定的反馈环。这是ABMs可以帮助发现的“暗角”之一。虽然有关资产负债表中货币政策的文献越来越多【14，23–27】，但尚未使用资产负债表调查最优通货膨胀目标问题（尽管参见【23】，其中在资产负债表框架内讨论了目标政策的成功性）。在本文中，我们使用了一种可以说过于简单的裸骨ABM修饰的“Mark-0”来解决这个问题，在Delli Gatti等人之前的工作之后，在[19，21]中进行了详细研究（另见[23，28]）。如【19】所述，Mark-0经济可以处于不同的“宏观状态”（HIHO：高流动/高投入，或LILO：低流动/低产出），具体取决于模型的各种参数。这些参数以现象学的方式描述了代理人（公司、家庭和银行）的行为，以及他们对不同经济刺激的反应。有趣的是，这些参数值的微小变化确实会导致总产出、失业或通货膨胀的急剧变化【19，21】。这使我们能够考虑不同的基准经济体，并研究所选通胀目标对总产出、实际利率和负名义利率概率的影响。我们的主要结论是，总体而言，提高通货膨胀目标可以降低失业率，降低负利率的可能性。不出所料，这也降低了储蓄的实际利率。

事实上，试图冒名顶替。卢卡斯（Lucas）提出了一个著名的论点，即2008年的危机没有得到预测，因为经济理论预测这些事件是无法预测的。然而，正如[8]中所讨论的，基准宏观经济模型应该能够解释危机，因为危机对个人福祉的影响最大。事实上，如下所示，HIHO和LILO状态甚至可以在某些参数范围内共存，请参见下面的图1。这一共存区域在本文的早期版本中被忽视，并解释了我们最初报告的一些令人困惑的影响。如果一个经济体自然会在高通货膨胀的情况下全速运转，那么低通货膨胀可能会导致产出崩溃。另一方面，如果代理人对央行履行其职责的能力失去信心，高通货膨胀政策可能是危险的，并可能产生高通货膨胀。二、方法论备注和论文范围在对模型和结果进行技术讨论之前，我们想在此强调一些方法论方面，并陈述一些免责声明如上所述，我们充分意识到，我们的程式化ABM依赖于一些武断的假设，在几个方面是不现实的。我们在[19]中详细讨论了我们方法的逻辑。虽然微观规则应该通过家庭和企业行为的直接经验数据进行调整，但事实上，许多结果是通用的，并且对这些微观规则的变化具有鲁棒性，从而可以从这些风格化模型中得出重要的定性结论。因此，在ABM研究议程的这一阶段，我们似乎更应该坚持目前研究充分的Mark-0模型，并以“概念证明”的方式探讨通货膨胀目标问题。

本文件的结论中列出了一些可能的改进虽然远远不够完美，但Mark-0包含了现实中最可能存在的看似合理的成分。例如，我们的模型以图解的方式对面临通货膨胀的家庭的消费行为进行编码，这实际上类似于一般均衡模型中消费的标准欧拉方程[6]。我们还考虑了通货膨胀对负债企业政策的影响，这在DSGE模型中似乎不存在。我们认为，我们的结果与标准DSGE模型的结果形成强烈对比，这一事实足以推动对更现实的ABM的深入研究，以及对支撑这些模型的微观/行为假设进行更多的实证研究我们的方法不规范，因为我们不考虑任何应该最大化的特定福利功能。我们的目标是提供模拟经济体的综合“仪表盘”，包括通货膨胀、失业、负利率概率和存款实际利率，作为目标通货膨胀水平的函数。尽管尚未正式确定，但从这些仪表盘上可以清楚地看到，一些通货膨胀目标在质量上优于其他目标。在我们看来，保持在定性陈述的水平似乎是避免“假装知识”综合症的一种方法【10，29】。正如凯恩斯所说，大致正确总比完全错误好Mark-0模型可以表现出非常不同的行为，这取决于参数[19]，在经济崩溃的地区。重要的是要强调，当经济正常运行时，定义我们模型的行为规则应该是合理的，我们相信它们正确地描述了这种异常状态如何变得不稳定。

然而，一旦不稳定发生，经济真正崩溃，期望代理人继续按照同样的规则行事，尤其是中央银行和其他机构，当然是不合理的。然而，这不是我们想在本文中提出的观点在某种程度上，复杂的ABM可能会导致非直观的结果，尤其是关于相图的详细形状，例如出现一个参数区域，其中经济的好状态和坏状态可以共存。虽然对这些转变没有充分的分析性理解似乎不太令人满意，但我们声称，这实际上是ABMs的优势之一：能够引出人类独立思考难以想象的情景，因为它们是非线性的结果，有时是对立的反馈环最后，一个重要的免责声明：以下选择的参数不是精确校准的结果。我们只是进行了合理的猜测，以便将合理的数字作为模型的输出（例如，年度通货膨胀的合理值）。下面引用的所有数字都不是字面意思（尽管我们相信应该认真对待！）。三、 关于MARK-0的简要概述[19，21]中详细描述了中央银行（CB）和利率的MARK-0模型，其中还提供了伪代码。在此，我们将不重复模型的全部逻辑，而只关注与确定三个部门（家庭、企业和商业银行）的通货膨胀相关的要素。MARK-0的伪代码可以在附录A中找到，其中所有建模选择都是明确的。首先，我们需要一些基本概念。该模型以离散时间定义，其中t和t+1之间的单位时间大约为个月。

为了确定，我们将在以下单位时间尺度中选择6个月。在t时，每家公司i生产一定数量的易腐商品，并试图以pi（t）的价格出售，并向其员工支付工资Wi（t）。商品i的需求Di（t）取决于住户scb（t）的全球消费预算，其本身被确定为与通货膨胀率相关的家庭储蓄部分。DII是固定价格pi的递减函数，具有可调整的价格敏感性参数。为了更新其生产、价格和工资政策，企业使用合理的“经验法则”[19]，这也取决于其债务水平的通货膨胀率（见下文）。例如，只要Yi>Di，产量就会减少，员工就会被解雇，反之亦然。该模型完全“库存-流量一致”（即玩具经济中的所有库存和流量都得到了适当的考虑）。瞬时膨胀率π（t）定义为：π（t）=p（t）- p（t- 1） p（t- 1); p（t）=Pipi（t）Yi（t）PiYi（t），（1），其中p（t）是生产加权平均价格。我们将假设企业、住户和CB不会对π（t）的瞬时值作出反应，而是对变现债务的平滑指数移动平均πema（t），计算为πema（t）=ωπ（t）+（1- ω） πema（t- 1） ，（2）式中，we fixω=0.2，对应于平均时间≈ 4.5时间步，即在我们的环境中大约2年。请注意，以下上标为“ema”的所有数量的定义方式相同，数值ω相同。在Mark-0中，我们假设单位生产率为常数的线性生产函数，这意味着产出和就业是一致的。失业率u定义为：u（t）=1-PiYi（t）N，（3）其中N是公司数量，这也与总劳动力一致[19]。

请注意，企业雇佣的工人不能超过现有数量，因此u（t）≥ 始终为0–见下面的等式（9）。A、 中央银行政策在这项工作中，为了简单起见，我们考虑一个单一的授权CB，试图将经济导向目标通胀水平π？（在[21]中，我们实际上考虑了双重授权CB，也针对一定的就业水平ε？）。中央银行为确定基准利率而遵循的货币政策由泰勒式规则描述，其形式为[6，30]：ρ（t）=ρ？+φπ[πema（t）- π?] （4） ρ在哪里？是基准利率，φπ>0表示政策强度。在下文中，鉴于近期的货币政策，我们不对基准利率施加零下限；强加它并不会实质上影响我们的结论。注意这里ρ？不能解释为“自然”利率，它本身就是模型的一个紧急属性，取决于所有参数。在这个意义上，ρ？是模型的另一个参数，有助于确定宏观经济状态（见图2）。我们假设银行业——由一家“代表银行”在总体层面上进行描述——为所有贷款人和借款人统一设定存款和贷款利率（分别为ρd（t）和ρ`（t））。因此，由于这些适应性调整，经济平均总是“接近”全球市场清算条件，即在一个完全具有代表性的代理框架中所假定的条件。然而，小规模的波动持续存在于大系统规模的限制中，从而产生了丰富的现象学，包括商业周期。原来的泰勒规则为：ρ（t）=ρ？+πema（t）+φπ[πema（t）- π?] 这等于替换ρ？→ ρ?+ π?和φπ→ 公式中的1+φπ。

(4).请注意，这是CB为实现目标而采取的唯一行动；特别是，CB不能对流通货币的数量采取任何行动，如量化宽松或印刷货币。在我们的模型中，这是银行业发挥的唯一作用：CB政策的传输带。事实上，银行业有更多的自由，有时可以使CB政策有效，例如，即使在CB的强烈激励下也限制信贷。当公司违约率增加时，利率ρ`增加，ρd增加，银行部门（即代表银行）——完全吸收这些违约——在每个时间步都为零利润（更多详情请参见【21】和附录a中提供的伪代码）。B、 户主通货膨胀对家庭的影响是储蓄（按ρd计算）和消费之间的标准权衡。因此，我们假设家庭总消费预算CB（t）由以下公式得出：CB（t）=c（t）S（t）+W（t）+ρd（t）S（t）c（t）=[[c1+αc（bπ（t）- ρd，ema（t））]] , （5） 其中，S（t）是储蓄，W（t）是总工资，bπ（t）是下一个时期的预期通货膨胀——见下面的公式（7），c（t）是消费倾向，被裁剪到区间[0，1]。这由符号[[x]]表示，这意味着数量x被装箱在0和1之间，即如果x>1，[[x]]=1，如果x<0，[[x]]=0，否则[[x]=x。当预期通货膨胀和储蓄利息之间的差异为零时，这种倾向等于基线值C，当这种差异为正（负）时，这种倾向增加（减少）。参数αc>0决定了家庭对实际利率的敏感性。等式（5）描述了消耗的反馈，类似于DSGE模型的标准Euler方程（见例[6，30]）。