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Abstract: In an economy where both supply and demand shocks are at work, there will be considerable uncertainty associated with any estimates of potential output and the natural rate of unemployment. Laxton and Tetlow have shown that the detrending techniques that have been used in the past to provide estimates of excess demand conditions are likely to suffer from measurement errors that persist over time. This paper reports Monte Carlo evidence that suggests that such errors in measuring the extent of excess demand can result in significantly biased estimates of the coefficients of Phillips curves and incorrect inferences in hypothesis tests. In particular, it is shown that tests of whether or not the change in the level of excess demand contributes to the explanation of inflation via a Phillips curve are likely to lead to incorrect conclusions. For the type of Phillips curve considered in this paper, the estimated effect on inflation of the level of excess demand tends to be too small and the estimated effect of the change of excess demand tends to be too large. It is shown that researchers using standard techniques would often falsely conclude that the change term was necessary to explain the data, when in fact there was no such effect. It is noted that this is likely to lead to overestimates of the degree of hysteresis in output and hence of the output costs of reducing inflation. The Monte Carlo experiments are carried out using an unobserved components model of output, structured and calibrated to reflect Canadian data. The results appear to be robust to a variety of changes in the assumptions.

Résumé: Dans une économie soumise à la fois à des chocs d'offre et de demande, les estimations de la production potentielle et du taux de chômage naturel comportent une forte dose d'incertitude. Laxton et Tetlow ont montré que les méthodes utilisées par le passé pour purger les données de leur tendance, et ce dans le but d'estimer la demande excédentaire, impliquent probablement des erreurs de mesure systématiques et persistantes. Les simulations de Monte Carlo dont fait état la présente étude indiquent que ces erreurs peuvent biaiser considérablement les estimations des coefficients des courbes de Phillips et mener à des inférences statistiques erronées. Par exemple, des tests d'hypothèses basés sur ces estimations pourraient conduire les chercheurs à attribuer indûment un rôle à la variation du niveau de la demande excédentaire. Compte tenu de la spécification de la courbe de Phillips retenue dans l'étude, l'effet estimatif du niveau de la demande excédentaire sur l'inflation tend à être trop faible, tandis que celui de la variation de la demande excédentaire tend à être trop élevé. L'étude fait ressortir que les chercheurs ayant recours aux méthodes habituelles seraient souvent amenés, à tort, à conférer à cette variation un rôle explicatif. Ils risquent ainsi de surestimer le degré d'hystérèse de la production et, par conséquent, la production à laquelle il faut renoncer pour réduire l’inflation. Les simulations de Monte Carlo portent sur un modèle qui formalise les composantes non observées de la production et dont la structure a été adaptée aux caractéristiques principales des données canadiennes. Les résultats semblent robustes même lorsqu'on modifie les hypothèses.

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