Singing About Expected Behaviors for Group Instruction

The proposed study will be displayed on a poster board that contains the research methods and results due to the use of music intervention with students with ASD.

Inflation, currency substitution, and dollarization : the case of Argentina

This dissertation discusses the relationship between inflation, currency substitution and dollarization that has taken place in Argentina for the past several decades. First, it is shown that when consumers are able to hold only domestic monetary balances (without capital mobility) an increase in the rate of inflation will produce a balance of payments deficit. We then look at the same issue but with heterogeneous consumers, this heterogeneity being generated by non-proportional lump-sum transfers. Second, we discussed some necessary assumptions related to currency substitution models and concluded that there was no a-priori conclusion on whether currencies should be assumed to be "cooperant" or "non-cooperant" in utility. That is to say, whether individuals held different currencies together or one instead of the other. Third, we went into discussing the issue of currency substitution as being a constraint on governments inflationary objectives rather than a choice of those governments to avoid hyperinflations. We showed that imperfect substitutability between currencies does not "reduce the scope for rational (hyper)inflationary processes" as it had been previously argued. It will ultimately depend on the parametrization used and not on the intrinsic characteristics of imperfect substitutability between currencies. We further showed that in Argentina, individuals have been able to endogenize the money supply by holding foreign monetary balances. We argued that the decision to hold foreign monetary balances by individuals is always a second best due to the trade-off between holding foreign monetary balances and consumption. For some levels of income, consumption, and foreign inflation, individuals would prefer to hold domestic monetary balances rather than foreign ones. We then modeled the distinction between dollarization and currency substitution. We concluded that although dollarization is necessary for currency substitution to take place, the decision to use foreign monetary balances for transactions purposes is largely independent from the dollarization process. Finally, we concluded that Argentina should not fully dollarize its economy because dollarization is always a second best to using a domestic currency. Further, we argued that a fixed exchange system would be better than a flexible exchange rate or a "crawling-peg" system because of the characteristics of the political system and the possibilities of "mass praetorianism" to develop, which is intricately linked to "populist" solutions.

Connectionist-based rules describing the pass-through of individual goods prices into trend inflation in the United States

This paper demonstrates a mechanism whereby rules can be extracted from a feedforward neural network trained to characterize the inflation "pass-through" problem in American monetary policy, defined as the relationship between changes in the growth rate(s) of individual commodities and the economy-wide rate of growth of consumer prices. Monthly price data are encoded and used to train a group of candidate connectionist architectures. One candidate is selected for rule extraction, using a custom decompositional extraction algorithm that generates rules in human-readable and machine-executable form. Rule and network accuracy are compared, and comments are made on the relationships expressed within the discovered rules. The types of discovered relationships could be used to guide monetary policy decisions.

Méthodes de Bootstrap pour les modèles à facteurs

Cette thèse développe des méthodes bootstrap pour les modèles à facteurs qui sont couram- ment utilisés pour générer des prévisions depuis l'article pionnier de Stock et Watson (2002) sur les indices de diffusion. Ces modèles tolèrent l'inclusion d'un grand nombre de variables macroéconomiques et financières comme prédicteurs, une caractéristique utile pour inclure di- verses informations disponibles aux agents économiques. Ma thèse propose donc des outils éco- nométriques qui améliorent l'inférence dans les modèles à facteurs utilisant des facteurs latents extraits d'un large panel de prédicteurs observés. Il est subdivisé en trois chapitres complémen- taires dont les deux premiers en collaboration avec Sílvia Gonçalves et Benoit Perron. Dans le premier article, nous étudions comment les méthodes bootstrap peuvent être utilisées pour faire de l'inférence dans les modèles de prévision pour un horizon de h périodes dans le futur. Pour ce faire, il examine l'inférence bootstrap dans un contexte de régression augmentée de facteurs où les erreurs pourraient être autocorrélées. Il généralise les résultats de Gonçalves et Perron (2014) et propose puis justifie deux approches basées sur les résidus : le block wild bootstrap et le dependent wild bootstrap. Nos simulations montrent une amélioration des taux de couverture des intervalles de confiance des coefficients estimés en utilisant ces approches comparativement à la théorie asymptotique et au wild bootstrap en présence de corrélation sérielle dans les erreurs de régression. Le deuxième chapitre propose des méthodes bootstrap pour la construction des intervalles de prévision permettant de relâcher l'hypothèse de normalité des innovations. Nous y propo- sons des intervalles de prédiction bootstrap pour une observation h périodes dans le futur et sa moyenne conditionnelle. Nous supposons que ces prévisions sont faites en utilisant un ensemble de facteurs extraits d'un large panel de variables. Parce que nous traitons ces facteurs comme latents, nos prévisions dépendent à la fois des facteurs estimés et les coefficients de régres- sion estimés. Sous des conditions de régularité, Bai et Ng (2006) ont proposé la construction d'intervalles asymptotiques sous l'hypothèse de Gaussianité des innovations. Le bootstrap nous permet de relâcher cette hypothèse et de construire des intervalles de prédiction valides sous des hypothèses plus générales. En outre, même en supposant la Gaussianité, le bootstrap conduit à des intervalles plus précis dans les cas où la dimension transversale est relativement faible car il prend en considération le biais de l'estimateur des moindres carrés ordinaires comme le montre une étude récente de Gonçalves et Perron (2014). Dans le troisième chapitre, nous suggérons des procédures de sélection convergentes pour les regressions augmentées de facteurs en échantillons finis. Nous démontrons premièrement que la méthode de validation croisée usuelle est non-convergente mais que sa généralisation, la validation croisée «leave-d-out» sélectionne le plus petit ensemble de facteurs estimés pour l'espace généré par les vraies facteurs. Le deuxième critère dont nous montrons également la validité généralise l'approximation bootstrap de Shao (1996) pour les regressions augmentées de facteurs. Les simulations montrent une amélioration de la probabilité de sélectionner par- cimonieusement les facteurs estimés comparativement aux méthodes de sélection disponibles. L'application empirique revisite la relation entre les facteurs macroéconomiques et financiers, et l'excès de rendement sur le marché boursier américain. Parmi les facteurs estimés à partir d'un large panel de données macroéconomiques et financières des États Unis, les facteurs fortement correlés aux écarts de taux d'intérêt et les facteurs de Fama-French ont un bon pouvoir prédictif pour les excès de rendement.

Leverage, Volatile Future Earnings Growth and Expected Stock Returns

We provide theory and evidence to complement Choi's [RFS, 2013] important new insights on the returns to equity in `value' firms. We show that higher future earnings growth ameliorates the value-reducing effect of leverage and, because the market for earnings is incomplete, reduces the earnings-risk sensitivity of the default option. Ceteris paribus, a levered firm with low (high) earnings growth is more sensitive to the first (second) of these effects thus generating higher (lower) expected returns. We demonstrate this by modeling equity as an Asian-style call option on net earnings and find significant empirical support for our hypotheses.

Warning Against Faking: Boon or Bane? Effects on Test Score Validity

Previous research found personality test scores to be inflated on average among individuals who were motivated to present themselves in a desirable fashion in high stakes situations, such as during the employee selection process. One apparently effective way to reduce the undesirable test score inflation in such situations was to warn participants against faking. This research set out to investigate whether warning against faking would indeed affect personality test scores in the theoretically expected fashion. Contrary to expectations, the results did not support the hypothesized causal chain. Results across three studies show that while a warning may lower test scores in participants motivated to respond desirably (i.e., to fake), the effect of warning on test scores was not fully mediated by: a reduction in motivation to do well and self-reports of exaggerated responses in the personality test. Theoretical and practical implications are discussed.

Expected rates of return to education / BEBR No. 832

Bibliography: p. 23-25.

Using a CGE Model to Identify the Policy Trade-Off between Unemployment and Inflation: The Efficient Phillips Curve

This paper provides a new reading of a classical economic relation: the short-run Phillips curve. Our point is that, when dealing with inflation and unemployment, policy-making can be understood as a multicriteria decisionmaking problem. Hence, we use so-called multiobjective programming in connection with a computable general equilibrium (CGE) model to determine the combinations of policy instruments that provide efficient combinations of inflation and unemployment. This approach results in an alternative version of the Phillips curve labelled as efficient Phillips curve. Our aim is to present an application of CGE models to a new area of research that can be especially useful when addressing policy exercises with real data. We apply our methodological proposal within a particular regional economy, Andalusia, in the south of Spain. This tool can give some keys for policy advice and policy implementation in the fight against unemployment and inflation.

Méthodes de Bootstrap pour les modèles à facteurs

Cette thèse développe des méthodes bootstrap pour les modèles à facteurs qui sont couram- ment utilisés pour générer des prévisions depuis l'article pionnier de Stock et Watson (2002) sur les indices de diffusion. Ces modèles tolèrent l'inclusion d'un grand nombre de variables macroéconomiques et financières comme prédicteurs, une caractéristique utile pour inclure di- verses informations disponibles aux agents économiques. Ma thèse propose donc des outils éco- nométriques qui améliorent l'inférence dans les modèles à facteurs utilisant des facteurs latents extraits d'un large panel de prédicteurs observés. Il est subdivisé en trois chapitres complémen- taires dont les deux premiers en collaboration avec Sílvia Gonçalves et Benoit Perron. Dans le premier article, nous étudions comment les méthodes bootstrap peuvent être utilisées pour faire de l'inférence dans les modèles de prévision pour un horizon de h périodes dans le futur. Pour ce faire, il examine l'inférence bootstrap dans un contexte de régression augmentée de facteurs où les erreurs pourraient être autocorrélées. Il généralise les résultats de Gonçalves et Perron (2014) et propose puis justifie deux approches basées sur les résidus : le block wild bootstrap et le dependent wild bootstrap. Nos simulations montrent une amélioration des taux de couverture des intervalles de confiance des coefficients estimés en utilisant ces approches comparativement à la théorie asymptotique et au wild bootstrap en présence de corrélation sérielle dans les erreurs de régression. Le deuxième chapitre propose des méthodes bootstrap pour la construction des intervalles de prévision permettant de relâcher l'hypothèse de normalité des innovations. Nous y propo- sons des intervalles de prédiction bootstrap pour une observation h périodes dans le futur et sa moyenne conditionnelle. Nous supposons que ces prévisions sont faites en utilisant un ensemble de facteurs extraits d'un large panel de variables. Parce que nous traitons ces facteurs comme latents, nos prévisions dépendent à la fois des facteurs estimés et les coefficients de régres- sion estimés. Sous des conditions de régularité, Bai et Ng (2006) ont proposé la construction d'intervalles asymptotiques sous l'hypothèse de Gaussianité des innovations. Le bootstrap nous permet de relâcher cette hypothèse et de construire des intervalles de prédiction valides sous des hypothèses plus générales. En outre, même en supposant la Gaussianité, le bootstrap conduit à des intervalles plus précis dans les cas où la dimension transversale est relativement faible car il prend en considération le biais de l'estimateur des moindres carrés ordinaires comme le montre une étude récente de Gonçalves et Perron (2014). Dans le troisième chapitre, nous suggérons des procédures de sélection convergentes pour les regressions augmentées de facteurs en échantillons finis. Nous démontrons premièrement que la méthode de validation croisée usuelle est non-convergente mais que sa généralisation, la validation croisée «leave-d-out» sélectionne le plus petit ensemble de facteurs estimés pour l'espace généré par les vraies facteurs. Le deuxième critère dont nous montrons également la validité généralise l'approximation bootstrap de Shao (1996) pour les regressions augmentées de facteurs. Les simulations montrent une amélioration de la probabilité de sélectionner par- cimonieusement les facteurs estimés comparativement aux méthodes de sélection disponibles. L'application empirique revisite la relation entre les facteurs macroéconomiques et financiers, et l'excès de rendement sur le marché boursier américain. Parmi les facteurs estimés à partir d'un large panel de données macroéconomiques et financières des États Unis, les facteurs fortement correlés aux écarts de taux d'intérêt et les facteurs de Fama-French ont un bon pouvoir prédictif pour les excès de rendement.

A economia brasileira diante da crise mundial : fragilidades e perspectivas de crescimento

O objetivo deste artigo, apoiado nos principais indicadores da economia global e nacional, é pro-mover uma análise dos efeitos da crise mundial e as perspectivas de crescimento da economia bra-sileira no período de 2013-2015. O referencial teórico está apoiado nas Teorias Keynesiana, Neoins-titucionalista e das Finanças Públicas. Trata-se de um artigo bibliográfico, descritivo e qualitativo, cujas discussões estão baseadas nas projeções contidas nos relatórios das principais instituições multilaterais e nacionais brasileiras, em especial nas variáveis econômicas mais relevantes como o crescimento da economia mundial, do comportamento do nível de emprego e da inflação. Os re-sultados das discussões, a partir das análises dos documentos citados, evidenciam que a crise eco-nômica mundial continua impactando de forma preocupante na maioria dos países, em especial, dos países membros da Zona do Euro e Estados Unidos, e que o desempenho da economia brasi-leira deverá crescer num ritmo menor nos próximos anos. Essas constatações permite concluir que se faz necessário a definição de um diagnóstico consistente para o Brasil, que permita uma mudan-ça estrutural no potencial de expansão da economia do país, em especial, preparando de forma mais adequada o seu ambiente macro e microeconômico. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT

MEDIDAS DE NÚCLEO INFLACIONARIO PARA COSTA RICA

En este documento se elaboran y evalúan medidas alternativas de núcleo inflacionario para Costa Rica. La idea fundamental contempla al núcleo inflacionario como un indicador de la tendencia subyacente de la inflación capaz de capturar el componente del cambio total de precios común a todos los bienes y servicios, cuya persistencia se mantendría en el mediano y largo plazo y que excluye los cambios en los precios relativos de estos. La medida de núcleo inflacionario seleccionada se contrasta con el Índice de Núcleo Inflacionario (INI), indicador de inflación subyacente actualmente utilizado por el Banco Central de Costa Rica (BCCR).El Índice Subyacente de Inflación (ISI), definido como una medida de núcleo inflacionario que excluye un 30,7% del peso total del Índice de Precios al Consumidor (IPC), refleja más fielmente la tendencia subyacente de la inflación y logra capturar el movimiento más permanente del nivel general de precios, aislando las variaciones en precios relativos. Además, el ISI es fácil de calcular e interpretar lo cual ayuda a incrementar la transparencia y credibilidad de la política monetaria. También es un indicador oportuno, aumentando su valor para los que formulan la política monetaria. Por último, el ISI supera algunas de las limitaciones del INI, como son la falta de un criterio estadístico para definir el punto de corte de los bienes y servicios a excluir y el alto porcentaje del peso total del IPC eliminado. AbstractThis paper builds and evaluates several alternative measures of core inflation for Costa Rica. The chosen measure of core inflation is contrasted with the core inflation index (INI), which is the indicator of underlying inflation used today by the Central Bank of Costa Rica (BCCR). The main idea is that core inflation is a good indicator of the underlying inflation and catches the part of overall price change common to all the goods and services that is expected to persist in the medium-term and long-term, and excludes changes in the relative prices of goods and services.The Underlying Inflation Index (ISI) is defined as a measure of core inflation which excludes 30,7% of the total weight of the Consumer Price Index (IPC), it is the most closely related with inflation´s underlying trend and catches the component of overall price change that is expected to persist in the general level of prices. Furthermore, the ISI is easy to compute and to follow, increasing the transparency and credibility of monetary policy and moreover is an timely indicator increasing its value for the monetary policy makers. Finally, the ISI exceed some limitations of INI, as the absence of statistic criterion to define the cutting point of goods and services to exclude and the high percent of total weight eliminated of IPC.

Population ageing and monetary policy

Mestrado em Economia Monetária e Financeira

Inflation and the personal distribution of income in Portugal.

Doutoramento em Economia.

Measuring persistence in inflation: evidence for Angola

The purpose of this paper is to examine the degree of persistence in five inflation indicators for Angola, and to identify the implications for decision-making. Understanding inflation persistence in Angola is crucial because the National Bank of Angola is preparing to change its monetary policy focus to a more inflation-targeting regime. Our results suggest that when structural breaks are accounted for, all five inflation indicators are stationary, so that a shock will give temporary effects. Secondly, our findings suggest that persistence is not too high. Moreover, the degree of persistence is similar among the five inflation indicators and throughout the sample period. Finally, our results also show that extracting the most volatile components of the headline inflation indicator does not generate a new inflation indicator that is less volatile and more persistent than the original. These results have important implications for the design, implementation and effectiveness of monetary policy in Angola, especially when following an inflation-targeting regime. First, a not too high degree of persistence means monetary policy aiming for price stability must be implemented with a permanent policy stance. Secondly, a low degree of persistence also means that inflation can be stabilized in a short period of time following a shock. Lastly, the results are also relevant for prediction and modeling purposes.