Institutions, credibility and crisis: the inconsistencies of Argentine exchange rate policy (1991-2006)

The purpose of this article is twofold. The first is to explain the time inconsistencies of the convertibility regime that led to the 2001 crisis. The argument suggests that the credibility requirements for convertibility induced a dynamic of legal, fiscal, financial and external commitments that increased exit costs and time inconsistencies. The second objective is to explain the tensions of the floating regime that replaced convertibility in 2002. We describe the effects of a floating exchange rate on macroeconomic imbalance and the growing tension between competitiveness and inflation.

Macroeconomic News and LOB in Foreign Exchange ECN Market

We investigate the macroeconomic news effect on the dynamics of the limit order books (LOB) for euro-dollar ECN market in different economic states between Jan. 2006 to Dec. 2009. Using a VAR-STR model on the news surprise, pure news, aggregated good and bad news, we show that news effects on the LOB dynamics vary in different states of economy. The LOB dynamics are measured by depth, spread, slope and volatility. In contract to slope and volatility, depth and spread strongly respond to news surprise and pure news during recession and expansion. These characteristics are more affected by aggregated good and bad news during expansion. News effects are robust to alternative characteristic measures, the different sides of the LOB and the different levels in the LOB.

Inflation Targeting Under Asymmetric Preferences

This paper develops and estimates a game-theoretical model of inflation targeting where the central banker's preferences are asymmetric around the targeted rate. In particular, positive deviations from the target can be weighted more, or less, severely than negative ones in the central banker's loss function. It is shown that some of the previous results derived under the assumption of symmetry are not robust to the generalization of preferences. Estimates of the central banker's preference parameters for Canada, Sweden, and the United Kingdom are statistically different from the ones implied by the commonly used quadratic loss function. Econometric results are robust to different forecasting models for the rate of unemployment but not to the use of measures of inflation broader than the one targeted.

Uncovering Financial Markets Beliefs About Inflation Targets

This paper exploits the term structure of interest rates to develop testable economic restrictions on the joint process of long-term interest rates and inflation when the latter is subject to a targeting policy by the Central Bank. Two competing models that econometrically describe agents’ inferences about inflation targets are developed and shown to generate distinct predictions on the behavior of interest rates. In an empirical application to the Canadian inflation target zone, results indicate that agents perceive the band to be substantially narrower than officially announced and asymmetric around the stated mid-point. The latter result (i) suggests that the monetary authority attaches different weights to positive and negative deviations from the central target, and (ii) challenges on empirical grounds the assumption, frequently made in the literature, that the policy maker’s loss function is symmetric (usually a quadratic function) around a desired inflation value.

The Inflation Bias When the Central Bank Targets, the Natural Rate of Unemployment

This paper studies the proposition that an inflation bias can arise in a setup where a central banker with asymmetric preferences targets the natural unemployment rate. Preferences are asymmetric in the sense that positive unemployment deviations from the natural rate are weighted more (or less) severely than negative deviations in the central banker's loss function. The bias is proportional to the conditional variance of unemployment. The time-series predictions of the model are evaluated using data from G7 countries. Econometric estimates support the prediction that the conditional variance of unemployment and the rate of inflation are positively related.

Short run and long run causality in time series: Inference

We propose methods for testing hypotheses of non-causality at various horizons, as defined in Dufour and Renault (1998, Econometrica). We study in detail the case of VAR models and we propose linear methods based on running vector autoregressions at different horizons. While the hypotheses considered are nonlinear, the proposed methods only require linear regression techniques as well as standard Gaussian asymptotic distributional theory. Bootstrap procedures are also considered. For the case of integrated processes, we propose extended regression methods that avoid nonstandard asymptotics. The methods are applied to a VAR model of the U.S. economy.

The Backing of Government Debt and the Price Level

This paper studies the interdependence between fiscal and monetary policies, and their joint role in the determination of the price level. The government is characterized by a long-run fiscal policy rule whereby a given fraction of the outstanding debt, say d, is backed by the present discounted value of current and future primary surpluses. The remaining debt is backed by seigniorage revenue. The parameter d characterizes the interdependence between fiscal and monetary authorities. It is shown that in a standard monetary economy, this policy rule implies that the price level depends not only on the money stock, but also on the proportion of debt that is backed with money. Empirical estimates of d are obtained for OECD countries using data on nominal consumption, monetary base, and debt. Results indicate that debt plays only a minor role in the determination of the price level in these economies. Estimates of d correlate well with institutional measures of central bank independence.

Finite-Sample Simulation-Based Inference in VAR Models with Applications to Order Selection and Causality Testing

Statistical tests in vector autoregressive (VAR) models are typically based on large-sample approximations, involving the use of asymptotic distributions or bootstrap techniques. After documenting that such methods can be very misleading even with fairly large samples, especially when the number of lags or the number of equations is not small, we propose a general simulation-based technique that allows one to control completely the level of tests in parametric VAR models. In particular, we show that maximized Monte Carlo tests [Dufour (2002)] can provide provably exact tests for such models, whether they are stationary or integrated. Applications to order selection and causality testing are considered as special cases. The technique developed is applied to quarterly and monthly VAR models of the U.S. economy, comprising income, money, interest rates and prices, over the period 1965-1996.

How Much Inflation is Necessary to Grease the Wheels?

This paper studies Tobin's proposition that inflation "greases" the wheels of the labor market. The analysis is carried out using a simple dynamic stochastic general equilibrium model with asymmetric wage adjustment costs. Optimal inflation is determined by a benevolent government that maximizes the households' welfare. The Simulated Method of Moments is used to estimate the nonlinear model based on its second-order approximation. Econometric results indicate that nominal wages are downwardly rigid and that the optimal level of grease inflation for the U.S. economy is about 1.2 percent per year, with a 95% confidence interval ranging from 0.2 to 1.6 percent.

The Discipline of Economics and Economic Cycles

In This Article, It Is Argued That the Long International, Financial and Economic Cycle (50-60 Years) Is More Than a Statistical Aberration, and Is the Result of Institutional Political, Financial and Economic Conditions Which Are Recurrent. It Is Proposed As an Hypothesis That the Breakdown of International Monetary Systems Is At the Origin of Hte Financial and Economic Long Cycle. Such a Breakdown Starts a Process of Unexpected Inflation, of Balance of Payments Imbalances and of International Indebtedness in a Key-Currency. the Last Stage of This Process Is Characterized by Disinflation, a Speculative Stock Market Boom and a Period of Debt-Liquidation Which Negatively Affect the Real Side of the Economy. Without an International and Automatic Mechanism to Correct the Financial and Economic International Imbalances, the World Economy Runs the Risk of Getting More and More Unstable Until the Turning Point. International Monetary Cooperation Could Contribute in Alleviating the Negative Spillovers Accompanying Hte Adjustment of These Imbalances.

Sectoral Price Rigidity and Aggregate Dynamics

In this paper, we study the macroeconomic implications of sectoral heterogeneity and, in particular, heterogeneity in price setting, through the lens of a highly disaggregated multi-sector model. The model incorporates several realistic features and is estimated using a mix of aggregate and sectoral U.S. data. The frequencies of price changes implied by our estimates are remarkably consistent with those reported in micro-based studies, especially for non-sale prices. The model is used to study (i) the contribution of sectoral characteristics to the observed cross sectional heterogeneity in sectoral output and inflation responses to a monetary policy shock, (ii) the implications of sectoral price rigidity for aggregate output and inflation dynamics and for cost pass-through, and (iii) the role of sectoral shocks in explaining sectoral prices and quantities.

Exogeneity, weak identification and instrument selection in econometrics

La dernière décennie a connu un intérêt croissant pour les problèmes posés par les variables instrumentales faibles dans la littérature économétrique, c’est-à-dire les situations où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter. En effet, il est bien connu que lorsque les instruments sont faibles, les distributions des statistiques de Student, de Wald, du ratio de vraisemblance et du multiplicateur de Lagrange ne sont plus standard et dépendent souvent de paramètres de nuisance. Plusieurs études empiriques portant notamment sur les modèles de rendements à l’éducation [Angrist et Krueger (1991, 1995), Angrist et al. (1999), Bound et al. (1995), Dufour et Taamouti (2007)] et d’évaluation des actifs financiers (C-CAPM) [Hansen et Singleton (1982,1983), Stock et Wright (2000)], où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter, ont montré que l’utilisation de ces statistiques conduit souvent à des résultats peu fiables. Un remède à ce problème est l’utilisation de tests robustes à l’identification [Anderson et Rubin (1949), Moreira (2002), Kleibergen (2003), Dufour et Taamouti (2007)]. Cependant, il n’existe aucune littérature économétrique sur la qualité des procédures robustes à l’identification lorsque les instruments disponibles sont endogènes ou à la fois endogènes et faibles. Cela soulève la question de savoir ce qui arrive aux procédures d’inférence robustes à l’identification lorsque certaines variables instrumentales supposées exogènes ne le sont pas effectivement. Plus précisément, qu’arrive-t-il si une variable instrumentale invalide est ajoutée à un ensemble d’instruments valides? Ces procédures se comportent-elles différemment? Et si l’endogénéité des variables instrumentales pose des difficultés majeures à l’inférence statistique, peut-on proposer des procédures de tests qui sélectionnent les instruments lorsqu’ils sont à la fois forts et valides? Est-il possible de proposer les proédures de sélection d’instruments qui demeurent valides même en présence d’identification faible? Cette thèse se focalise sur les modèles structurels (modèles à équations simultanées) et apporte des réponses à ces questions à travers quatre essais. Le premier essai est publié dans Journal of Statistical Planning and Inference 138 (2008) 2649 – 2661. Dans cet essai, nous analysons les effets de l’endogénéité des instruments sur deux statistiques de test robustes à l’identification: la statistique d’Anderson et Rubin (AR, 1949) et la statistique de Kleibergen (K, 2003), avec ou sans instruments faibles. D’abord, lorsque le paramètre qui contrôle l’endogénéité des instruments est fixe (ne dépend pas de la taille de l’échantillon), nous montrons que toutes ces procédures sont en général convergentes contre la présence d’instruments invalides (c’est-à-dire détectent la présence d’instruments invalides) indépendamment de leur qualité (forts ou faibles). Nous décrivons aussi des cas où cette convergence peut ne pas tenir, mais la distribution asymptotique est modifiée d’une manière qui pourrait conduire à des distorsions de niveau même pour de grands échantillons. Ceci inclut, en particulier, les cas où l’estimateur des double moindres carrés demeure convergent, mais les tests sont asymptotiquement invalides. Ensuite, lorsque les instruments sont localement exogènes (c’est-à-dire le paramètre d’endogénéité converge vers zéro lorsque la taille de l’échantillon augmente), nous montrons que ces tests convergent vers des distributions chi-carré non centrées, que les instruments soient forts ou faibles. Nous caractérisons aussi les situations où le paramètre de non centralité est nul et la distribution asymptotique des statistiques demeure la même que dans le cas des instruments valides (malgré la présence des instruments invalides). Le deuxième essai étudie l’impact des instruments faibles sur les tests de spécification du type Durbin-Wu-Hausman (DWH) ainsi que le test de Revankar et Hartley (1973). Nous proposons une analyse en petit et grand échantillon de la distribution de ces tests sous l’hypothèse nulle (niveau) et l’alternative (puissance), incluant les cas où l’identification est déficiente ou faible (instruments faibles). Notre analyse en petit échantillon founit plusieurs perspectives ainsi que des extensions des précédentes procédures. En effet, la caractérisation de la distribution de ces statistiques en petit échantillon permet la construction des tests de Monte Carlo exacts pour l’exogénéité même avec les erreurs non Gaussiens. Nous montrons que ces tests sont typiquement robustes aux intruments faibles (le niveau est contrôlé). De plus, nous fournissons une caractérisation de la puissance des tests, qui exhibe clairement les facteurs qui déterminent la puissance. Nous montrons que les tests n’ont pas de puissance lorsque tous les instruments sont faibles [similaire à Guggenberger(2008)]. Cependant, la puissance existe tant qu’au moins un seul instruments est fort. La conclusion de Guggenberger (2008) concerne le cas où tous les instruments sont faibles (un cas d’intérêt mineur en pratique). Notre théorie asymptotique sous les hypothèses affaiblies confirme la théorie en échantillon fini. Par ailleurs, nous présentons une analyse de Monte Carlo indiquant que: (1) l’estimateur des moindres carrés ordinaires est plus efficace que celui des doubles moindres carrés lorsque les instruments sont faibles et l’endogenéité modérée [conclusion similaire à celle de Kiviet and Niemczyk (2007)]; (2) les estimateurs pré-test basés sur les tests d’exogenété ont une excellente performance par rapport aux doubles moindres carrés. Ceci suggère que la méthode des variables instrumentales ne devrait être appliquée que si l’on a la certitude d’avoir des instruments forts. Donc, les conclusions de Guggenberger (2008) sont mitigées et pourraient être trompeuses. Nous illustrons nos résultats théoriques à travers des expériences de simulation et deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le problème bien connu du rendement à l’éducation. Le troisième essai étend le test d’exogénéité du type Wald proposé par Dufour (1987) aux cas où les erreurs de la régression ont une distribution non-normale. Nous proposons une nouvelle version du précédent test qui est valide même en présence d’erreurs non-Gaussiens. Contrairement aux procédures de test d’exogénéité usuelles (tests de Durbin-Wu-Hausman et de Rvankar- Hartley), le test de Wald permet de résoudre un problème courant dans les travaux empiriques qui consiste à tester l’exogénéité partielle d’un sous ensemble de variables. Nous proposons deux nouveaux estimateurs pré-test basés sur le test de Wald qui performent mieux (en terme d’erreur quadratique moyenne) que l’estimateur IV usuel lorsque les variables instrumentales sont faibles et l’endogénéité modérée. Nous montrons également que ce test peut servir de procédure de sélection de variables instrumentales. Nous illustrons les résultats théoriques par deux applications empiriques: le modèle bien connu d’équation du salaire [Angist et Krueger (1991, 1999)] et les rendements d’échelle [Nerlove (1963)]. Nos résultats suggèrent que l’éducation de la mère expliquerait le décrochage de son fils, que l’output est une variable endogène dans l’estimation du coût de la firme et que le prix du fuel en est un instrument valide pour l’output. Le quatrième essai résout deux problèmes très importants dans la littérature économétrique. D’abord, bien que le test de Wald initial ou étendu permette de construire les régions de confiance et de tester les restrictions linéaires sur les covariances, il suppose que les paramètres du modèle sont identifiés. Lorsque l’identification est faible (instruments faiblement corrélés avec la variable à instrumenter), ce test n’est en général plus valide. Cet essai développe une procédure d’inférence robuste à l’identification (instruments faibles) qui permet de construire des régions de confiance pour la matrices de covariances entre les erreurs de la régression et les variables explicatives (possiblement endogènes). Nous fournissons les expressions analytiques des régions de confiance et caractérisons les conditions nécessaires et suffisantes sous lesquelles ils sont bornés. La procédure proposée demeure valide même pour de petits échantillons et elle est aussi asymptotiquement robuste à l’hétéroscédasticité et l’autocorrélation des erreurs. Ensuite, les résultats sont utilisés pour développer les tests d’exogénéité partielle robustes à l’identification. Les simulations Monte Carlo indiquent que ces tests contrôlent le niveau et ont de la puissance même si les instruments sont faibles. Ceci nous permet de proposer une procédure valide de sélection de variables instrumentales même s’il y a un problème d’identification. La procédure de sélection des instruments est basée sur deux nouveaux estimateurs pré-test qui combinent l’estimateur IV usuel et les estimateurs IV partiels. Nos simulations montrent que: (1) tout comme l’estimateur des moindres carrés ordinaires, les estimateurs IV partiels sont plus efficaces que l’estimateur IV usuel lorsque les instruments sont faibles et l’endogénéité modérée; (2) les estimateurs pré-test ont globalement une excellente performance comparés à l’estimateur IV usuel. Nous illustrons nos résultats théoriques par deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le modèle de rendements à l’éducation. Dans la première application, les études antérieures ont conclu que les instruments n’étaient pas trop faibles [Dufour et Taamouti (2007)] alors qu’ils le sont fortement dans la seconde [Bound (1995), Doko et Dufour (2009)]. Conformément à nos résultats théoriques, nous trouvons les régions de confiance non bornées pour la covariance dans le cas où les instruments sont assez faibles.

Do Inflation-Targeting Central Banks Implicitly Target the Price Level?

This paper reports graphical and statistical evidence that the inflation targeting regimes in Canada and the UK - but not in Australia, New Zealand, or Sweden - actually resemble price-level targeting. In particular, the price level closely tracks the path implied by the inflation target, and the time-series predictions of the "bygones-are-bygones" version of inflation targeting are rejected by the data in favor of those implied by price-level targeting. These results indicate heterogeneity in the actual application of inflation targeting across countries and, for Canada and the UK, imply that the characterization of inflation targeting as a policy where shocks are accommodated is at odds with the data. Moreover, up to extent that their current policies already resemble price-level targeting, the welfare gains of replacing inflation with (explicit) price-level targeting are likely to be small.

Skewness risk and bond prices

Statistical evidence is reported that even outside disaster periods, agents face negative consumption skewness, as well as positive inflation skewness. Quantitative implications of skewness risk for nominal loan contracts in a pure exchange economy are derived. Key modeling assumptions are Epstein-Zin preferences for traders and asymmetric distributions for consumption and inflation innovations. The model is solved using a third-order perturbation and estimated by the simulated method of moments. Results show that skewness risk accounts for 6 to 7 percent of the risk premia depending on the bond maturity.