Détermination, apprentissage adaptatif et règles de politique monétaire dans
Cet article présente les concepts, méthodes de modélisation et outils analytiques mobilisés par la littérature consacrée à l’apprentissage adaptatif dans le nouveau modèle canonique de la macroéconomie. L’objectif est de donner au lecteur tous les éléments nécessaires à une appréciation fondée des e...
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| 第一著者: | |
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| フォーマット: | Article ou chapitre numérique |
| 言語: | Français |
| 出版事項: |
2011
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| 主題: | |
| オンライン･アクセス: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| 要約: | Cet article présente les concepts, méthodes de modélisation et outils analytiques mobilisés par la littérature consacrée à l’apprentissage adaptatif dans le nouveau modèle canonique de la macroéconomie. L’objectif est de donner au lecteur tous les éléments nécessaires à une appréciation fondée des enjeux et enseignements associés à l’introduction de l’apprentissage dans ce modèle. Les anticipations rationnelles qui caractérisent la version originale du modèle peuvent en effet être remplacées par des anticipations basées sur des algorithmes d’estimation. La mise à jour permanente de ces estimations peut être interprétée comme le reflet d’un processus d’apprentissage de la part des agents. Cet apprentissage induit des dynamiques supplémentaires dans le modèle. La littérature en question utilise deux critères pour étudier la capacité des règles de politique monétaire à stabiliser l’économie : (i) l’unicité de l’équilibre (stationnaire) en anticipations rationnelles dans la version originale du modèle et (ii) la stabilité de cet équilibre face au processus d’apprentissage des agents dans la version modifiée. L’apport de la prise en compte de l’apprentissage réside dans le fait que le critère (ii) peut détecter la défaillance d’une règle qui aurait échappé à une modélisation avec anticipations rationnelles. L’article s’achève par une discussion des difficultés particulières posées par l’introduction de l’apprentissage dans le nouveau modèle canonique. |
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