การคาดการณ์ทางเศรษฐกิจมักจะให้ค่าประมาณจุดสำหรับค่าเฉลี่ยแบบมีเงื่อนไขของการเติบโตของ GDP (หรือช่องว่างของ GDP) อย่างไรก็ตาม การคาดการณ์จุดดังกล่าวไม่สนใจความเสี่ยงรอบ ๆ การคาดการณ์ส่วนกลาง และในบางครั้งอาจวาดภาพสถานะของเศรษฐกิจในแง่ดีมากเกินไป ในความเป็นจริง ผู้กำหนดนโยบายให้ความสำคัญกับความเสี่ยงรอบ ๆ การคาดการณ์ได้เพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ในยุโรป สภาปกครองของ ECB
มักกล่าวถึงความสมดุลของความเสี่ยงต่อการเติบโตและอัตราเงินเฟ้อ
เช่นเดียวกับคณะกรรมการตลาดเปิดของรัฐบาลกลางในสหรัฐอเมริกา ในขณะเดียวกัน การสำรวจของนักเศรษฐศาสตร์ ผู้เข้าร่วมตลาด และนักพยากรณ์มืออาชีพล้วนรวบรวมความเชื่อของผู้ตอบแบบสอบถามเกี่ยวกับการกระจายความน่าจะเป็นรอบจุดคาดการณ์ แน่นอนว่ามีเอกสารทางเศรษฐมิติเกี่ยวกับการพยากรณ์ความหนาแน่น นักเศรษฐศาสตร์โต้เถียงกันมานานแล้วว่าผู้กำหนดนโยบาย
ย่อมต้องการทราบการแจกแจงตามเงื่อนไขทั้งหมดของตัวแปรสถานะที่เกี่ยวข้องเพื่อทำการตัดสินใจนโยบายที่เหมาะสมที่สุด (Timmermann 2000) แต่วรรณกรรมนี้มีผลกระทบในทางปฏิบัติเพียงเล็กน้อยต่อการกำหนดนโยบายการเงิน เนื่องจากเศรษฐมิติของการพยากรณ์ความหนาแน่นค่อนข้างเป็นเรื่องทางเทคนิคยิ่งไปกว่านั้น วรรณกรรมเกี่ยวกับนโยบายการเงินในปัจจุบันยังไม่มีแบบจำลองโครงสร้างที่รวบรวมความหนาแน่นตามเงื่อนไขของตัวแปรสถานะที่เกี่ยวข้องในรูปแบบที่ดูคลุมเครือแต่เกี่ยวข้องกับนโยบาย วรรณกรรมมีแนวโน้มที่จะมุ่งเน้นไปที่แบบจำลองเชิงเส้นที่มีความผันผวนคงที่ ซึ่งไม่สร้างความหนาแน่นตามเงื่อนไขที่มีความหมาย หรือที่ซึ่งความผันผวนแปรผันจากภายนอกตลอดเวลา [3]
เมื่อธนาคารกลางจัดทำการกระจายตามการคาดการณ์ โดยปกติแล้ว
สิ่งเหล่านี้จะถูกคำนวณผ่านขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างซ้ำของแบบจำลองเชิงเส้น หรือผ่านวิธีการตัดสินอย่างหมดจด ซึ่งรวมความน่าจะเป็นของสถานการณ์ทางเลือกเข้าด้วยกัน ความท้าทายของการแจกแจงแบบสุ่มตัวอย่างคือ การแจกแจงแบบไม่มีเงื่อนไขเกี่ยวกับสถานะของเศรษฐกิจ แม้ว่าวิจารณญาณจะมีความสำคัญมากในการกำหนดนโยบาย แต่การแปลมุมมองเกี่ยวกับสถานการณ์ทางเลือกเพื่อสร้างการกระจายการคาดการณ์นั้นเป็นสิ่งที่ท้าทายในทางปฏิบัติ
ในคำปราศรัยนี้ ฉันจะยืนยันว่าถึงเวลาแล้วสำหรับการกำหนดนโยบายการเงินเชิงปฏิบัติที่จะเริ่มรวมการกระจายการคาดการณ์จากภายนอก เข้าด้วยกัน นี่เป็นเพราะความก้าวหน้าสามประการในการสร้างแบบจำลองและการประมาณค่า:การพยากรณ์ความหนาแน่นกลายเป็นเรื่องง่ายที่จะนำไปใช้ (Adrian, Boyarchenko, Giannone 2018)
เงื่อนไขทางการเงินพบว่าเป็นตัวแปรคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการกระจาย GDP ในอนาคตทั้งหมด ความเปราะบางทางการเงินแสดงออกเป็นความเสี่ยงด้านลบต่อผลผลิต(ช่องว่างหรือการเติบโต)
ฉันจะร่างแบบจำลอง New Keynesian ที่มีความเปราะบางทางการเงินซึ่งตรงกับความหนาแน่นที่คาดการณ์ไว้อย่างใกล้ชิด (Adrian และ Duarte 2018) แบบจำลองนี้สร้างการคาดการณ์แบบมีเงื่อนไขของการแจกจ่ายทั้งหมดและอนุญาตให้มีการแสดงออกแบบปิดของกฎนโยบายที่เหมาะสมที่สุดในฐานะฟังก์ชันของความเสี่ยงทางการเงิน
credit : clarenceboddicker.com
offspringvideos.com
newsenseries.com
signalhillhikerphotography.com
jardinerianaranjo.com
3geekyguys.com
newamsterdammedia.com
platterivergolf.com
centennialsoccerclub.com
bellinghamboardsports.com
