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  1. Macroeconomic drivers and the pricing of uncertainty, inflation, and bonds
    Autor*in: Bok, Brandyn; Mertens, Thomas; Williams, John C.
    Erschienen: [2022]
    Verlag:  Federal Reserve Bank of New York, New York, NY

    This paper analyzes a new stylized fact: The correlation between uncertainty shocks and changes in inflation expectations has declined and turned negative over the past quarter century. It rationalizes this fact within a standard New Keynesian model... mehr

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
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    Resolving-System (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    DS 207
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

     

    This paper analyzes a new stylized fact: The correlation between uncertainty shocks and changes in inflation expectations has declined and turned negative over the past quarter century. It rationalizes this fact within a standard New Keynesian model with a lower bound on interest rates combined with a decline in the natural rate of interest. With a lower natural rate, the likelihood of the lower bound binding increased and the effects of uncertainty on the economy became more pronounced. In such an environment, increases in uncertainty raise the possibility that the central bank will be unable to eliminate inflation shortfalls following negative demand shocks. As a result, the observed decline in the correlation between uncertainty and inflation expectations emerges. Average-inflation targeting policies can mitigate the longer-run effects of increases in uncertainty on the real economy.

     
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    hdl: 10419/262061
    Schriftenreihe: Staff reports / Federal Reserve Bank of New York ; no. 1011 (April 2022)
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 44 Seiten), Illustrationen
  2. Macroeconomic drivers and the pricing of uncertainty, inflation, and bonds
    Autor*in: Bok, Brandyn; Mertens, Thomas; Williams, John C.
    Erschienen: [2022]
    Verlag:  Federal Reserve Bank of San Francisco, [San Francisco, CA]

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    VS 385
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: Working papers series / Federal Reserve Bank of San Francisco ; 2022, 06 (May 2022)
    Schlagworte: uncertainty shocks; inflation expectations; bonds; macroeconomic drivers
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 44 Seiten), Illustrationen
  3. Estimating natural rates of unemployment
    a primer
    Autor*in: Bok, Brandyn; Crump, Richard K.; Nekarda, Christopher J.; Petrosky-Nadeau, Nicolas
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  Federal Reserve Bank of San Francisco, [San Francisco, CA]

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    VS 385
    Fernleihe:
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: Working papers series / Federal Reserve Bank of San Francisco ; 2023, 25 (August 2023)
    Schlagworte: unemployment; business cycles; natural rates
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 20 Seiten), Illustrationen
  4. Macroeconomic nowcasting and forecasting with big data
    Autor*in: Bok, Brandyn; Caratelli, Daniele; Giannone, Domenico; Sbordone, Argia M.; Tambalotti, Andrea
    Erschienen: 13 January 2018
    Verlag:  Centre for Economic Policy Research, London

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    W 32 (12589)
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Druck
    Schriftenreihe: Array ; DP 12589
    Schlagworte: Konjunkturforschung; Big Data; Prognoseverfahren; Wirtschaftsprognose; USA
    Umfang: 36 Seiten, Illustrationen
    Bemerkung(en):

    Erscheint auch als Online-Ausgabe
  5. Macroeconomic nowcasting and forecasting with big data
    Autor*in: Bok, Brandyn; Caratelli, Daniele; Giannone, Domenico; Sbordone, Argia M.; Tambalotti, Andrea
    Erschienen: [2017]
    Verlag:  Federal Reserve Bank of New York, New York, NY

    Data, data, data . . . Economists know it well, especially when it comes to monitoring macroeconomic conditions - the basis for making informed economic and policy decisions. Handling large and complex data sets was a challenge that macroeconomists... mehr

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    DS 207 (830)
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

     

    Data, data, data . . . Economists know it well, especially when it comes to monitoring macroeconomic conditions - the basis for making informed economic and policy decisions. Handling large and complex data sets was a challenge that macroeconomists engaged in real-time analysis faced long before "big data" became pervasive in other disciplines. We review how methods for tracking economic conditions using big data have evolved over time and explain how econometric techniques have advanced to mimic and automate the best practices of forecasters on trading desks, at central banks, and in other market-monitoring roles. We present in detail the methodology underlying the New York Fed Staff Nowcast, which employs these innovative techniques to produce early estimates of GDP growth, synthesizing a wide range of macroeconomic data as they become available.

     
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    Hinweise zum Inhalt
    Volltext (kostenfrei)
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    hdl: 10419/189871
    Schriftenreihe: Staff report / Federal Reserve Bank of New York ; no. 830 (November 2017)
    Schlagworte: Konjunkturforschung; Big Data; Prognoseverfahren; Wirtschaftsprognose; USA
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 30 Seiten), Illustrationen