Inflation targeting, credibility and confidence crises

We study the interplay between the central bank transparency, its credibility, and the ination target level. Based on a model developed in the spirit of the global games literature, we argue that whenever a weak central bank adopts a high degree of transparency and a low target level, a bad and self conrmed type of equilibrium may arise. In this case, an over-the-target ination becomes more likely. The central bank is considered weak when favorable state of nature is required for the target to be achieved. On the other hand, if a weak central bank opts for less ambitious goals, namely lower degree of transparency and higher target level, it may avoid condence crises and ensure a unique equilibrium for the expected ination. Moreover, even after ruling out the possibility of condence crises, less ambitious goals may be desirable in order to attain higher credibility and hence a better coordination of expectations. Conversely, a low target level and a high central bank transparency are desirable whenever the economy has strong fundamentals and the target can be fullled in many states of nature.

On the contamination of confidence

Contaminação da confiança é um caso especial de incerteza Knightiana ou ambiguidade na qual o tomador de decisões está diante de não apenas uma única distribuição de probabilidades, mas sim de um conjunto de distribuições de probabilidades. A primeira parte desta tese tem o propósito de fornecer uma caracterização da contaminação da confiança e então apresentar um conjunto de axiomas comportamentais simples sob os quais as preferências de um tomador de decisões é representada pela utilidade esperada de Choquet com contaminação da confiança. A segunda parte desta tese apresenta duas aplicações econômicas de contaminação da confiança: a primeira delas generaliza o teorema de existência de equilíbrio de Nash de Dow e Werlang (o que permite apresentar uma solução explícita para o paradoxo segundo o qual os jogadores de um jogo do dilema dos prisioneiros com um número infinito de repetições não agem de acordo com o esperado pelo procedimento da indução retroativa) e a outra estuda o impacto da contaminação da confiança na escolha de portfolio.

Investment coordination failures and the confidence channel of fiscal policy

Este trabalho desenvolve um novo "canal de Confiança" da política fiscal e caracteriza a política ótima quando esse canal é levado em consideração. Para esse objetivo, utilizamos um modelo estático com (i) concorrência monopolística, (ii) custos de ajustamento fixos para investir, (iii) complementaridade estratégica devido a informação imperfeita com respeito a produtividade agregada, e (iv) bens privados como substitutos imperfeitos de bens privados. Este arcabouço acomoda a possibilidade de falhas de coordenação nos investimentos, mas apresenta um equilíbrio único. Mostramos que a política fiscal tem efeitos importantes na coordenação. Um aumento dos gastos do governo leva a uma maior demanda por bens privados. Mais importante, este também afeta as expectativas de ordem superior com relação a demanda das demais firmas, que amplifica os efeitos do aumento inicial da demanda devido a complementaridade estratégica nas decisões de investimento. Como as demais firmas estão se deparam com uma demanda maior, espera-se que estas invistam mais, que por sua vez, aumenta a demanda individual de cada firma, que aumenta os incentivos a investir. Denominamos isto como o "canal de confiança" da política fiscal. Sob a ameaça de falhas de coordenação, a política fiscal ótima prescreve produzir além do ponto em que o benefício marginal resultante do consumo de bens públicos é igual ao custo marginal desses bens. Este benefício adicional vem do fato de que a política fiscal pode ampliar a coordenação dos investimentos.

Non-asymptotic confidence bounds for the optimal value of a stochastic program

We discuss a general approach to building non-asymptotic confidence bounds for stochastic optimization problems. Our principal contribution is the observation that a Sample Average Approximation of a problem supplies upper and lower bounds for the optimal value of the problem which are essentially better than the quality of the corresponding optimal solutions. At the same time, such bounds are more reliable than “standard” confidence bounds obtained through the asymptotic approach. We also discuss bounding the optimal value of MinMax Stochastic Optimization and stochastically constrained problems. We conclude with a small simulation study illustrating the numerical behavior of the proposed bounds.