Понимают ли люди денежно-кредитную политику? (Journal of Monetary Economics, 2014)
Carvalho and Nechio (2014) задаются вопросом о том, понимают ли люди, зачем проводится ДКП. Утверждается, что ДКП в США хорошо описывается правилом Тейлора, которое в совсем простом изложении утверждает, что ключевая ставка должна расти с ростом инфляции и снижаться при спаде экономической активности. Если люди не понимают принципов работы ДКП, задачи коммуникации существенно усложняются: нужно подробно доносить информацию не только о том, что делает ЦБ, но и о том, почему.
Данные: Используется MSC (1987 – 2007 гг.), где есть вопросы «что произойдет со процентными ставками по займам в следующие 12 месяцев» (считаем, что это отражает мнение респондентов и о ключевой ставке), «что произойдёт с безработицей» (считаем, что это отражает мнение респондентов о разрыве по безработице), «на сколько процентов в среднем изменятся цены» (вычитаем фактическую ИПЦ инфляцию, чтобы получить меру изменения инфляции). Также используется SPF, где спрашивают про уровни трехмесячной ставки, безработицы и ИПЦ инфляции.
Методы: Авторы оценивают так называемые частичные эффекты. Зафиксируем уровень безработицы. Частичным эффектом, согласующимся с правилом Тейлора, будет большая доля тех, кто думает, что ключевая ставка вырастет, среди тех, кто прогнозирует растущую инфляцию, по сравнению с долей таких же респондентов, но среди тех, кто прогнозирует падающую инфляцию. Аналогичные частичные эффекты можно записать для падающей ставки и для растущей и падающей безработице при фиксированной инфляции.
Результаты: И для инфляции, и для безработицы, частичные эффекты согласуются с правилом Тейлора, если оценивать их на фактических данных. Для выборки ожиданий из MSC частичные эффекты инфляции согласуются с правилом Тейлора, но для безработицы с правилом Тейлора согласуется лишь ожидаемое снижение ставки: согласованность с правилом Тейлора отвергается даже для образованных респондентов. Доля «правильных ответов» скоррелирована с разрывом по безработице, и в периоды положительного разрыва по безработице в выборке частичные эффекты по безработице становятся согласованными с правилом Тейлора (повторим, что это означает: что бы не сказал респондент про инфляцию, среди ожидающих роста безработицы доля ожидающих снижения ставки будет выше, чем среди ожидающих падения безработицы).
Для SPF строится обычная регрессия, в которой с нужным знаком безработица значима, а инфляция нет. Инфляция становится значимой, если ожидания по инфляции ИПЦ заменить ожиданиями по базовой инфляции.
Проверки робастности: Что если респонденты из MSC держат в голове не правило Тейлора, а уравнение Фишера (процентная ставка должна изменяться с ожидаемой инфляцией один к одному)? Тогда частичные эффекты сохранялись в периоды, когда ФРС отклонялся от правила Тейлора, говоря в коммуникации, что будет держать ставку неизменной (2003 – 2005 гг.). Частичные эффекты по инфляции, в соответствии с гипотезой о согласованности, падают. Но ведь изменения в инфляции и безработице эндогенны изменению ставки? В искусственных данных, сгенерированных с помощью модели Гали-Сметса-Воутерса, оцененной на данных США, эндогенность не приводит к смене знака в соотношениях в приведенной форме. Чтобы знак частичного эффекта для безработицы сменился, оцененный шок ДКП должен быть намного более волатильным. Авторы обращаются к периоду, когда такой шок в данных был более волатильным: время дезинфляции Волкера. И в данных, и в MSC между 1978-1987 гг. частичные эффекты для безработицы имеют знак, противоречащий правилу Тейлора.
Итого, одно из двух: либо респонденты знают, что ФРС по-разному асимметрично реагирует на макроэкономические переменные, либо ФРС реагирует симметрично, а респонденты рационально невнимательны. Различие в частичных эффектах образованных и необразованных респондентов говорит в пользу второго варианта.
Carvalho and Nechio (2014) задаются вопросом о том, понимают ли люди, зачем проводится ДКП. Утверждается, что ДКП в США хорошо описывается правилом Тейлора, которое в совсем простом изложении утверждает, что ключевая ставка должна расти с ростом инфляции и снижаться при спаде экономической активности. Если люди не понимают принципов работы ДКП, задачи коммуникации существенно усложняются: нужно подробно доносить информацию не только о том, что делает ЦБ, но и о том, почему.
Данные: Используется MSC (1987 – 2007 гг.), где есть вопросы «что произойдет со процентными ставками по займам в следующие 12 месяцев» (считаем, что это отражает мнение респондентов и о ключевой ставке), «что произойдёт с безработицей» (считаем, что это отражает мнение респондентов о разрыве по безработице), «на сколько процентов в среднем изменятся цены» (вычитаем фактическую ИПЦ инфляцию, чтобы получить меру изменения инфляции). Также используется SPF, где спрашивают про уровни трехмесячной ставки, безработицы и ИПЦ инфляции.
Методы: Авторы оценивают так называемые частичные эффекты. Зафиксируем уровень безработицы. Частичным эффектом, согласующимся с правилом Тейлора, будет большая доля тех, кто думает, что ключевая ставка вырастет, среди тех, кто прогнозирует растущую инфляцию, по сравнению с долей таких же респондентов, но среди тех, кто прогнозирует падающую инфляцию. Аналогичные частичные эффекты можно записать для падающей ставки и для растущей и падающей безработице при фиксированной инфляции.
Результаты: И для инфляции, и для безработицы, частичные эффекты согласуются с правилом Тейлора, если оценивать их на фактических данных. Для выборки ожиданий из MSC частичные эффекты инфляции согласуются с правилом Тейлора, но для безработицы с правилом Тейлора согласуется лишь ожидаемое снижение ставки: согласованность с правилом Тейлора отвергается даже для образованных респондентов. Доля «правильных ответов» скоррелирована с разрывом по безработице, и в периоды положительного разрыва по безработице в выборке частичные эффекты по безработице становятся согласованными с правилом Тейлора (повторим, что это означает: что бы не сказал респондент про инфляцию, среди ожидающих роста безработицы доля ожидающих снижения ставки будет выше, чем среди ожидающих падения безработицы).
Для SPF строится обычная регрессия, в которой с нужным знаком безработица значима, а инфляция нет. Инфляция становится значимой, если ожидания по инфляции ИПЦ заменить ожиданиями по базовой инфляции.
Проверки робастности: Что если респонденты из MSC держат в голове не правило Тейлора, а уравнение Фишера (процентная ставка должна изменяться с ожидаемой инфляцией один к одному)? Тогда частичные эффекты сохранялись в периоды, когда ФРС отклонялся от правила Тейлора, говоря в коммуникации, что будет держать ставку неизменной (2003 – 2005 гг.). Частичные эффекты по инфляции, в соответствии с гипотезой о согласованности, падают. Но ведь изменения в инфляции и безработице эндогенны изменению ставки? В искусственных данных, сгенерированных с помощью модели Гали-Сметса-Воутерса, оцененной на данных США, эндогенность не приводит к смене знака в соотношениях в приведенной форме. Чтобы знак частичного эффекта для безработицы сменился, оцененный шок ДКП должен быть намного более волатильным. Авторы обращаются к периоду, когда такой шок в данных был более волатильным: время дезинфляции Волкера. И в данных, и в MSC между 1978-1987 гг. частичные эффекты для безработицы имеют знак, противоречащий правилу Тейлора.
Итого, одно из двух: либо респонденты знают, что ФРС по-разному асимметрично реагирует на макроэкономические переменные, либо ФРС реагирует симметрично, а респонденты рационально невнимательны. Различие в частичных эффектах образованных и необразованных респондентов говорит в пользу второго варианта.
Согласуются ли опросные ожидания с экономической теорией? Роль коммуникации ЦБ и новостей (European Economic Review, 2016)
Dräger, Lamla, Pfajfar (2016) расширяют подход Carvalho and Nechio (2014) исследуют, в какой степени ожидания домохозяйств из MSC и профессиональных прогнозистов из SPF согласуются с правилом Тейлора, уравнением Фишера и кривой Филлипса. Предполагается, что чем больше таких людей, тем лучше работает трансмиссионный механизм ДКП. Авторы детально рассматривают три канала коммуникации ЦБ: канал отправителя (объявления ЦБ), канал трансмиссии (объем новостей в СМИ) и канал получателя (внимание потребителей, по их же оценкам).
Данные: Для оценки канала отправителя авторы выделяют переломные изменения в коммуникационной политике ФРС: объявления о целевом значении ставки с февраля 1994 г., публикация баланса рисков с января 2000 г., публикация полных результатов голосования с марта 2002 г., пресс-конференции после заседаний FOMC с апреля 2011 г., объявление цели по инфляции в январе 2012 года. Канал трансмиссии измеряется тем, насколько часто в СМИ упоминаются термины «инфляция», «безработица», «ключевая ставка» и «ДКП». Канал получателя измеряется данными из открытого вопроса о том, слышал ли респондент какие-то новости об экономике: строятся дамми на хорошие и плохие новости о ценах, безработице и кредитных условиях.
Для проверки правила Тейлора берутся вопросы из MSC аналогично работе Карвальо. Уравнение Фишера проверяется тремя вопросами: насколько, вы ожидаете, изменятся цены, насколько изменятся ваши доходы, и считаете ли вы, что ваши доходы вырастут сильнее, чем цены. Вопрос о ценах вместе с вопросом «считаете ли вы, что безработных через 12 месяцев будет столько же, больше, или меньше» используется также для проверки кривой Филлипса.
Результаты: Среди профессионалов и домохозяйств ожидания согласуются с правилом Фишера у 84% и 52% , с правилом Тейлора 46% и 46%, с кривой Филлипса 51% и 34%, со всеми тремя концептами – у 31% и 6% соответственно. В периоды рецессий согласованность с правилом Тейлора и кривой Филлипса падает, но ещё до конца рецессий согласованность начинает расти (что может свидетельствовать как о рациональном невнимании, так и о диагностических ожиданиях). Те респонденты, чьи ожидания согласуются с кривой Филлипса, намного меньше ошибаются в прогнозах инфляции и близки в своих ошибках к профессионалам, для других соотношений разницы между согласованными и несогласованными респондентами в качестве прогнозов нет. Согласованность с кривой Филлипса снижается в периоды высоких шоков предложения (когда кривая Филлипса хуже работает).
Для влияния переломных изменений в коммуникации на согласованность авторы получили смешанные эффекты: почему публикация баланса рисков улучшает согласованность с уравнением Фишера, а forward guidance снижает согласованность с кривой Филлипса, неясно – каждый знак авторы не собираются объяснять, сославшись на то, что раз мы не знаем оптимального уровня открытости, то логично, что некоторые шаги могут влиять отрицательно («какофония»). На согласованность с правилом Тейлора сильно влияют макроэкономические переменные: в периоды высокой и волатильной инфляции согласованность снижается, при росте цен на нефть – растёт. Рост упоминаний о ДКП в медиа увеличивает согласованность с правилом Тейлора и уравнением Фишера, рост упоминаний об инфляции вредит согласованности с правилом Тейлора (возможно, здесь тот же эффект, что и от роста волатильности инфляции). Одна из причин может состоять в том, что новости о росте цен часто связаны с ростом цен на бензин, что может восприниматься как шок предложения. Для SPF результаты, в основном, совпадают с домохозяйствами, но очень выделяется результат роста согласованности после начала пресс-конференций после решения с 2011 года. На новости (канал трансмиссии) профессионалы обращают ещё больше внимания, чем домохозяйства. Исследователи делают вывод о важности учёта всех трёх каналов и фазы делового цикла при дизайне коммуникационной политики.
Dräger, Lamla, Pfajfar (2016) расширяют подход Carvalho and Nechio (2014) исследуют, в какой степени ожидания домохозяйств из MSC и профессиональных прогнозистов из SPF согласуются с правилом Тейлора, уравнением Фишера и кривой Филлипса. Предполагается, что чем больше таких людей, тем лучше работает трансмиссионный механизм ДКП. Авторы детально рассматривают три канала коммуникации ЦБ: канал отправителя (объявления ЦБ), канал трансмиссии (объем новостей в СМИ) и канал получателя (внимание потребителей, по их же оценкам).
Данные: Для оценки канала отправителя авторы выделяют переломные изменения в коммуникационной политике ФРС: объявления о целевом значении ставки с февраля 1994 г., публикация баланса рисков с января 2000 г., публикация полных результатов голосования с марта 2002 г., пресс-конференции после заседаний FOMC с апреля 2011 г., объявление цели по инфляции в январе 2012 года. Канал трансмиссии измеряется тем, насколько часто в СМИ упоминаются термины «инфляция», «безработица», «ключевая ставка» и «ДКП». Канал получателя измеряется данными из открытого вопроса о том, слышал ли респондент какие-то новости об экономике: строятся дамми на хорошие и плохие новости о ценах, безработице и кредитных условиях.
Для проверки правила Тейлора берутся вопросы из MSC аналогично работе Карвальо. Уравнение Фишера проверяется тремя вопросами: насколько, вы ожидаете, изменятся цены, насколько изменятся ваши доходы, и считаете ли вы, что ваши доходы вырастут сильнее, чем цены. Вопрос о ценах вместе с вопросом «считаете ли вы, что безработных через 12 месяцев будет столько же, больше, или меньше» используется также для проверки кривой Филлипса.
Результаты: Среди профессионалов и домохозяйств ожидания согласуются с правилом Фишера у 84% и 52% , с правилом Тейлора 46% и 46%, с кривой Филлипса 51% и 34%, со всеми тремя концептами – у 31% и 6% соответственно. В периоды рецессий согласованность с правилом Тейлора и кривой Филлипса падает, но ещё до конца рецессий согласованность начинает расти (что может свидетельствовать как о рациональном невнимании, так и о диагностических ожиданиях). Те респонденты, чьи ожидания согласуются с кривой Филлипса, намного меньше ошибаются в прогнозах инфляции и близки в своих ошибках к профессионалам, для других соотношений разницы между согласованными и несогласованными респондентами в качестве прогнозов нет. Согласованность с кривой Филлипса снижается в периоды высоких шоков предложения (когда кривая Филлипса хуже работает).
Для влияния переломных изменений в коммуникации на согласованность авторы получили смешанные эффекты: почему публикация баланса рисков улучшает согласованность с уравнением Фишера, а forward guidance снижает согласованность с кривой Филлипса, неясно – каждый знак авторы не собираются объяснять, сославшись на то, что раз мы не знаем оптимального уровня открытости, то логично, что некоторые шаги могут влиять отрицательно («какофония»). На согласованность с правилом Тейлора сильно влияют макроэкономические переменные: в периоды высокой и волатильной инфляции согласованность снижается, при росте цен на нефть – растёт. Рост упоминаний о ДКП в медиа увеличивает согласованность с правилом Тейлора и уравнением Фишера, рост упоминаний об инфляции вредит согласованности с правилом Тейлора (возможно, здесь тот же эффект, что и от роста волатильности инфляции). Одна из причин может состоять в том, что новости о росте цен часто связаны с ростом цен на бензин, что может восприниматься как шок предложения. Для SPF результаты, в основном, совпадают с домохозяйствами, но очень выделяется результат роста согласованности после начала пресс-конференций после решения с 2011 года. На новости (канал трансмиссии) профессионалы обращают ещё больше внимания, чем домохозяйства. Исследователи делают вывод о важности учёта всех трёх каналов и фазы делового цикла при дизайне коммуникационной политики.
А цена ему как раз: пересмотр инфляционных ожиданий в рандомизированном эксперименте с информацией о цене (Review of Economics and Statistics, 2016)
Armantier, Nelson, Topa, van der Klaauw, Zafar (2016) интересуются, насколько информация о прошлой инфляции и о прогнозах будущей инфляции заставляет потребителей изменять свои инфляционные ожидания.
Данные: Специальный опрос FRBNY в 2011Q1, респонденты – подмножество тех, кто участвовал в MSC. Спрашивали про ИО через 1 и 3 года, точечно и распределение. Затем респондентов спрашивали про то, каковы, по их мнению, ИО профессиональных прогнозистов по SPF, и какой была инфляция за прошлый год на продукты питания – так узнавали априорные значения. Затем респондентам говорили правильные значения для продуктов и SPF, но не для самой инфляции, причем авторов интересовал разрыв в восприятии (perception gap): насколько априорные ожидания респондента о продуктах или SPF отличаются от факта. И, наконец, снова спрашивали про ИО. Предполагается, что информация о какой-то из оценок, связанной с инфляцией (сигнал), должна повлиять на ИО экономических агентов. Байесовское обучение должно быть сильнее для тех, кто менее уверен в своих оценках: неуверенность измеряется как дамми, равная единице, если дисперсия для вероятностной оценки выше медианной по выборке.
Результаты: Респонденты пересматривают свои ИО в сторону данных им оценок («закрывая» разрыв в восприятии), причем респонденты с большей неуверенностью пересматривают свои ИО сильнее. При этом эффект есть только для информации об оценках SPF, но не о продуктах. Для вперед-смотрящих агентов прошлые значения инфляции продуктов вроде бы не должны быть информативными, но мы знаем, что инфляция персистентна, так что это всё равно сигнал. ИО женщин, низкообразованных и финансово неграмотных респондентов до сигнала оказываются выше, но женщины в среднем гораздо сильнее пересматривают свои оценки после информации о прогнозах SPF, даже контролируя на более высокую неуверенность их оценок. При этом по другим измерениям разницы в правилах пересмотра найти не удалось. Разрыв в восприятии скоррелирован с ИО до сигнала, причем для SPF эффект особенно силен: это означает, что представления респондентов об инфляции и об оценках SPF похожи.
В моделях с зашумленной информацией респонденты должны постоянно показывать примерно одинаковую степень разногласия относительно ИО, а в моделях с жесткой подачей информации (sticky information) степень разнородности может расти и падать: и если эксперимент авторов похож на подачу публичного сигнала об инфляции, то, снижая разнородность, эксперимент говорит в пользу моделей с жесткой подачей информации. В пользу жесткостей также говорит наличие респондентов, которые не изменяют свои оценки вообще – это, в основном, мужчины.
Авторы проверяют гипотезу об асимметричной функции потерь: предполагается, что называя точечные оценки, респонденты в голове считают не математическое ожидание инфляции по субъективным вероятностям, а минимизируют некоторую функцию потерь, в которой дороже недооценить инфляцию, что завышает точечная оценку. Авторы строят регрессию точечного прогноза на математическое ожидание вероятностного прогноза, а также регрессию пересмотра точечной оценки ИО на пересмотр математического ожидания вероятностной оценки, в результате отвергая гипотезу о симметричной функции потерь. Сами респонденты в интервью часто говорят о «консервативных оценках» и о том, что большая инфляция «хуже».
В целом, результаты авторов согласуются с гипотезами о рациональном невнимании и пересмотре ожиданий по правилу Байеса. Интересно, что в работе Cavallo et al. (2017) показ потребителям таблиц с ценами отдельных продуктов приводил к сильному пересмотру ИО, а в данной работе информация о ценах на продукты питания на ИО не влияет: авторы утверждают, что это признак рациональности потребителей (еда всего 15% в ИПЦ), но шесть отдельных товаров в ИПЦ занимают ещё меньшую долю! Нерациональность выглядит более вероятным объяснением.
Armantier, Nelson, Topa, van der Klaauw, Zafar (2016) интересуются, насколько информация о прошлой инфляции и о прогнозах будущей инфляции заставляет потребителей изменять свои инфляционные ожидания.
Данные: Специальный опрос FRBNY в 2011Q1, респонденты – подмножество тех, кто участвовал в MSC. Спрашивали про ИО через 1 и 3 года, точечно и распределение. Затем респондентов спрашивали про то, каковы, по их мнению, ИО профессиональных прогнозистов по SPF, и какой была инфляция за прошлый год на продукты питания – так узнавали априорные значения. Затем респондентам говорили правильные значения для продуктов и SPF, но не для самой инфляции, причем авторов интересовал разрыв в восприятии (perception gap): насколько априорные ожидания респондента о продуктах или SPF отличаются от факта. И, наконец, снова спрашивали про ИО. Предполагается, что информация о какой-то из оценок, связанной с инфляцией (сигнал), должна повлиять на ИО экономических агентов. Байесовское обучение должно быть сильнее для тех, кто менее уверен в своих оценках: неуверенность измеряется как дамми, равная единице, если дисперсия для вероятностной оценки выше медианной по выборке.
Результаты: Респонденты пересматривают свои ИО в сторону данных им оценок («закрывая» разрыв в восприятии), причем респонденты с большей неуверенностью пересматривают свои ИО сильнее. При этом эффект есть только для информации об оценках SPF, но не о продуктах. Для вперед-смотрящих агентов прошлые значения инфляции продуктов вроде бы не должны быть информативными, но мы знаем, что инфляция персистентна, так что это всё равно сигнал. ИО женщин, низкообразованных и финансово неграмотных респондентов до сигнала оказываются выше, но женщины в среднем гораздо сильнее пересматривают свои оценки после информации о прогнозах SPF, даже контролируя на более высокую неуверенность их оценок. При этом по другим измерениям разницы в правилах пересмотра найти не удалось. Разрыв в восприятии скоррелирован с ИО до сигнала, причем для SPF эффект особенно силен: это означает, что представления респондентов об инфляции и об оценках SPF похожи.
В моделях с зашумленной информацией респонденты должны постоянно показывать примерно одинаковую степень разногласия относительно ИО, а в моделях с жесткой подачей информации (sticky information) степень разнородности может расти и падать: и если эксперимент авторов похож на подачу публичного сигнала об инфляции, то, снижая разнородность, эксперимент говорит в пользу моделей с жесткой подачей информации. В пользу жесткостей также говорит наличие респондентов, которые не изменяют свои оценки вообще – это, в основном, мужчины.
Авторы проверяют гипотезу об асимметричной функции потерь: предполагается, что называя точечные оценки, респонденты в голове считают не математическое ожидание инфляции по субъективным вероятностям, а минимизируют некоторую функцию потерь, в которой дороже недооценить инфляцию, что завышает точечная оценку. Авторы строят регрессию точечного прогноза на математическое ожидание вероятностного прогноза, а также регрессию пересмотра точечной оценки ИО на пересмотр математического ожидания вероятностной оценки, в результате отвергая гипотезу о симметричной функции потерь. Сами респонденты в интервью часто говорят о «консервативных оценках» и о том, что большая инфляция «хуже».
В целом, результаты авторов согласуются с гипотезами о рациональном невнимании и пересмотре ожиданий по правилу Байеса. Интересно, что в работе Cavallo et al. (2017) показ потребителям таблиц с ценами отдельных продуктов приводил к сильному пересмотру ИО, а в данной работе информация о ценах на продукты питания на ИО не влияет: авторы утверждают, что это признак рациональности потребителей (еда всего 15% в ИПЦ), но шесть отдельных товаров в ИПЦ занимают ещё меньшую долю! Нерациональность выглядит более вероятным объяснением.
Естественные ожидания (JEP, 2010)
Fuster, Laibson, Mendel (2010) рассказывают, как очень простое предположение о специфическом характере нерациональности в макроэкономических ожиданиях позволяет объяснить множество свойств реальных данных.
Предполагается, что рациональный агент использует всю доступную информацию для построения статистически оптимальных прогнозов. Но реальные люди подвержены смещению экстраполяции: они придают слишком большой вес недавним изменениям, например, последнему значению квартального роста своего портфеля ценных бумаг или росту цен на жилищном рынке. Имеется множество свидетельств экстраполяции. Инвесторы, участвовавшие в IPO с большой доходностью с большей вероятностью участвуют в новых IPO; если ваши друзья недавно заработали на фондовом рынке, вы с большей вероятностью начнете инвестировать; на пиках фондового рынка инвесторы экстраполируют дальнейший рост рынка; в городах с наиболее быстро растущими ценами на жильё растет спрос на ипотеку и ипотека одобряется с большей вероятностью; в 2006 г. участники ипотечного рынка понимали, что падение цен приведет к дефолтам для многих заемщиков, но считали вероятность этого события крайне низкой; в начале рецессии респонденты MSC демонстрируют чрезмерный оптимизм, в конце – чрезмерный пессимизм; в лаборатории испытуемые склонны предсказывать показатели с помощью линейных трендов (а не рационально или адаптивно).
Авторы называют рациональными те ожидания, которые основаны на истинном процессе порождения данных; интуитивными авторы называют ожидания, построенные как авторегрессия для приростов переменной. При этом предполагается, что параметр авторегрессии в интуитивных ожиданиях оценивается агентами корректно, неверна сама модель. Естественными ожиданиями авторы называют средневзвешенное из рациональных и интуитивных ожиданий, где вес интуитивных ожиданий лямбда является мерой несовершенства. Процесс совмещения двух типов ожиданий происходит неосознанно: например, люди начинают с интуитивных ожиданий, и путем рассуждений смещаются в сторону рациональных, но не полностью – это эффект привязанности (anchoring bias); или люди больше ориентируются на недавние события, которые свежи в их памяти – это эвристика доступности (availability bias).
В предположении разумного процесса порождения данных однократный шок быстро затухнет в рациональных ожиданиях, но в интуитивных ожиданиях он останется навсегда, так как авторегрессия для приростов не возвращается к среднему. Таким образом, естественные ожидания будут характеризоваться избыточной экстраполяцией на длинных горизонтах. Если ожидания влияют на решения о потреблении и сбережениях, даже небольшая степень интуитивности будет разгонять деловой цикл. Эти выводы подтверждаются в простой модели Лукаса, где хорошие новости для агентов с естественными ожиданиями будут приводить к избыточной волатильности цен активов и потребления: в модели с рациональными ожиданиями волатильность обоих показателей снизится примерно на 75%, также исчезнет их предсказуемость, которая наблюдается в фактических данных.
В будущих исследованиях авторы предлагают оценивать параметр нерациональности ожиданий лямбда, использовать естественные ожидания в исследованиях отдельных рынков, а также интегрировать естественные ожидания в литературу об обучении и агентские модели.
Fuster, Laibson, Mendel (2010) рассказывают, как очень простое предположение о специфическом характере нерациональности в макроэкономических ожиданиях позволяет объяснить множество свойств реальных данных.
Предполагается, что рациональный агент использует всю доступную информацию для построения статистически оптимальных прогнозов. Но реальные люди подвержены смещению экстраполяции: они придают слишком большой вес недавним изменениям, например, последнему значению квартального роста своего портфеля ценных бумаг или росту цен на жилищном рынке. Имеется множество свидетельств экстраполяции. Инвесторы, участвовавшие в IPO с большой доходностью с большей вероятностью участвуют в новых IPO; если ваши друзья недавно заработали на фондовом рынке, вы с большей вероятностью начнете инвестировать; на пиках фондового рынка инвесторы экстраполируют дальнейший рост рынка; в городах с наиболее быстро растущими ценами на жильё растет спрос на ипотеку и ипотека одобряется с большей вероятностью; в 2006 г. участники ипотечного рынка понимали, что падение цен приведет к дефолтам для многих заемщиков, но считали вероятность этого события крайне низкой; в начале рецессии респонденты MSC демонстрируют чрезмерный оптимизм, в конце – чрезмерный пессимизм; в лаборатории испытуемые склонны предсказывать показатели с помощью линейных трендов (а не рационально или адаптивно).
Авторы называют рациональными те ожидания, которые основаны на истинном процессе порождения данных; интуитивными авторы называют ожидания, построенные как авторегрессия для приростов переменной. При этом предполагается, что параметр авторегрессии в интуитивных ожиданиях оценивается агентами корректно, неверна сама модель. Естественными ожиданиями авторы называют средневзвешенное из рациональных и интуитивных ожиданий, где вес интуитивных ожиданий лямбда является мерой несовершенства. Процесс совмещения двух типов ожиданий происходит неосознанно: например, люди начинают с интуитивных ожиданий, и путем рассуждений смещаются в сторону рациональных, но не полностью – это эффект привязанности (anchoring bias); или люди больше ориентируются на недавние события, которые свежи в их памяти – это эвристика доступности (availability bias).
В предположении разумного процесса порождения данных однократный шок быстро затухнет в рациональных ожиданиях, но в интуитивных ожиданиях он останется навсегда, так как авторегрессия для приростов не возвращается к среднему. Таким образом, естественные ожидания будут характеризоваться избыточной экстраполяцией на длинных горизонтах. Если ожидания влияют на решения о потреблении и сбережениях, даже небольшая степень интуитивности будет разгонять деловой цикл. Эти выводы подтверждаются в простой модели Лукаса, где хорошие новости для агентов с естественными ожиданиями будут приводить к избыточной волатильности цен активов и потребления: в модели с рациональными ожиданиями волатильность обоих показателей снизится примерно на 75%, также исчезнет их предсказуемость, которая наблюдается в фактических данных.
В будущих исследованиях авторы предлагают оценивать параметр нерациональности ожиданий лямбда, использовать естественные ожидания в исследованиях отдельных рынков, а также интегрировать естественные ожидания в литературу об обучении и агентские модели.
Потребление в модели Лукаса с естественными ожиданиями: избыточный оптимизм заставляет агентов потреблять очень много сразу же после шока в нулевом периоде, после чего их ожидает вечное разочарование и долгосрочное потребление ниже, чем при рациональных ожиданиях, так как за излишнее потребление придется платить на бесконечном горизонте (Fuster, Laibson, and Mendel, 2010)
Коммуникация центральных банков и стабилизация ожиданий (AEJ: Macroeconomics, 2010)
Eusepi and Preston (2010) изучают, как коммуникация может помочь ЦБ заякорить ожидания фирм и домохозяйств. Заякоренными авторы называют такие ожидания, которые согласуются со стратегией ЦБ. Предполагается, что у агентов нет полной информации об экономике: они знают только собственные цели, ограничения и веры, а важные для принятия решений экзогенные переменные прогнозируют на основе прошлых наблюдаемых данных.
Модель: Используется простая новокейнсианская модель из трех уравнений (IS, NKPC, правило Тейлора) и двух экзогенных процессов (для маркапов и для эффективной ставки). В каждом периоде агенты принимают решение на основе информации прошлого периода. Обучение устроено как векторная авторегрессия с вектором констант, которую агенты оценивают каждый период. Агенты знают вид процессов только для маркапов и эффективной ставки. Коммуникацией в модели называется информация о динамике номинальной процентной ставки. Например, ЦБ может объявить, что ставки будут такими, что отклонения инфляции, выпуска и ставки от стационарных состояний в среднем будут равны нулю: если это обязательство достоверно, то агенты будут оценивать векторную авторегрессию с нулевым вектором констант.
Стабилизирующимися (или заякоренными) ожиданиями называются такие ожидания, динамика обучения которых сходится к модельному предсказанию в условиях рациональных ожиданий. Ожидания, которые не сходятся к равновесию рациональных ожиданий, называются «вызванной ожиданиями волатильностью» и «расходящейся динамикой обучения».
Результаты: В модели с рациональными ожиданиями выполняется принцип Тейлора: решение существует и единственно, если реакция номинальной ставки на инфляцию больше, чем один к одному. В модели с обучением принципа Тейлора недостаточно: например, временный шок ИО приводит к росту инфляции и ставки, но рост ставки не может быть спрогнозирован агентами корректно, так что ЦБ реагирует слишком сильно и слишком поздно. Постепенно агенты пересматривают свои ожидания по ставки и снижают потребление, и в попытках стимулировать экономику ЦБ запускает ещё одну дестабилизирующую волну. При достаточно слабых номинальных жесткостях в экономике равновесие рациональных ожиданий нестабильно в условиях обучения при любых значениях параметров, если только реакция на разрыв выпуска не является достаточно высокой. Более консервативная политика (высокая реакция на инфляцию) может дестабилизировать экономику.
Авторы рассматривают три стратегии коммуникации. Первая стратегия сообщает агентам точную функцию реакции ЦБ, вместе со значениями коэффициентов или (что эквивалентно) условную будущую траекторию номинальной процентной ставки, как сейчас делает, например, Банк Норвегии. Вторая стратегия сообщает агентам только то, от каких переменных зависит решение по ставке (от ожидаемой инфляции и разрыва выпуска), но не сообщает, как именно. И первая, и вторая стратегии в сочетании с принципом Тейлора делают равновесие рациональных ожиданий стабильным в условиях обучения. Третья стратегия сообщает только цель по инфляции. Тогда при достаточно персистентных шоках равновесие рациональных ожиданий никогда не будет стабильным. Авторы утверждают, что их выводы справедливы для более широкого класса моделей с несовершенствами и другими типами правил ДКП: важно лишь то, что в условиях обучения агенты не знают точную стратегию ДКП и могут иметь ожидания, которые не согласуются с целями ДКП вне равновесия. Отсюда следует большая роль коммуникации, которая должна помогать агентам в построении более точных прогнозов эндогенных переменных, что приводит к большей стабильности выпуска, инфляции и номинальной процентной ставки.
Многообещающим выглядит дополнение этой модели информационными трениями: что если агенты принимают решение на основании информационного множества не прошлого, а позапрошлого периода, увеличится ли расходящаяся динамика обучения?
Eusepi and Preston (2010) изучают, как коммуникация может помочь ЦБ заякорить ожидания фирм и домохозяйств. Заякоренными авторы называют такие ожидания, которые согласуются со стратегией ЦБ. Предполагается, что у агентов нет полной информации об экономике: они знают только собственные цели, ограничения и веры, а важные для принятия решений экзогенные переменные прогнозируют на основе прошлых наблюдаемых данных.
Модель: Используется простая новокейнсианская модель из трех уравнений (IS, NKPC, правило Тейлора) и двух экзогенных процессов (для маркапов и для эффективной ставки). В каждом периоде агенты принимают решение на основе информации прошлого периода. Обучение устроено как векторная авторегрессия с вектором констант, которую агенты оценивают каждый период. Агенты знают вид процессов только для маркапов и эффективной ставки. Коммуникацией в модели называется информация о динамике номинальной процентной ставки. Например, ЦБ может объявить, что ставки будут такими, что отклонения инфляции, выпуска и ставки от стационарных состояний в среднем будут равны нулю: если это обязательство достоверно, то агенты будут оценивать векторную авторегрессию с нулевым вектором констант.
Стабилизирующимися (или заякоренными) ожиданиями называются такие ожидания, динамика обучения которых сходится к модельному предсказанию в условиях рациональных ожиданий. Ожидания, которые не сходятся к равновесию рациональных ожиданий, называются «вызванной ожиданиями волатильностью» и «расходящейся динамикой обучения».
Результаты: В модели с рациональными ожиданиями выполняется принцип Тейлора: решение существует и единственно, если реакция номинальной ставки на инфляцию больше, чем один к одному. В модели с обучением принципа Тейлора недостаточно: например, временный шок ИО приводит к росту инфляции и ставки, но рост ставки не может быть спрогнозирован агентами корректно, так что ЦБ реагирует слишком сильно и слишком поздно. Постепенно агенты пересматривают свои ожидания по ставки и снижают потребление, и в попытках стимулировать экономику ЦБ запускает ещё одну дестабилизирующую волну. При достаточно слабых номинальных жесткостях в экономике равновесие рациональных ожиданий нестабильно в условиях обучения при любых значениях параметров, если только реакция на разрыв выпуска не является достаточно высокой. Более консервативная политика (высокая реакция на инфляцию) может дестабилизировать экономику.
Авторы рассматривают три стратегии коммуникации. Первая стратегия сообщает агентам точную функцию реакции ЦБ, вместе со значениями коэффициентов или (что эквивалентно) условную будущую траекторию номинальной процентной ставки, как сейчас делает, например, Банк Норвегии. Вторая стратегия сообщает агентам только то, от каких переменных зависит решение по ставке (от ожидаемой инфляции и разрыва выпуска), но не сообщает, как именно. И первая, и вторая стратегии в сочетании с принципом Тейлора делают равновесие рациональных ожиданий стабильным в условиях обучения. Третья стратегия сообщает только цель по инфляции. Тогда при достаточно персистентных шоках равновесие рациональных ожиданий никогда не будет стабильным. Авторы утверждают, что их выводы справедливы для более широкого класса моделей с несовершенствами и другими типами правил ДКП: важно лишь то, что в условиях обучения агенты не знают точную стратегию ДКП и могут иметь ожидания, которые не согласуются с целями ДКП вне равновесия. Отсюда следует большая роль коммуникации, которая должна помогать агентам в построении более точных прогнозов эндогенных переменных, что приводит к большей стабильности выпуска, инфляции и номинальной процентной ставки.
Многообещающим выглядит дополнение этой модели информационными трениями: что если агенты принимают решение на основании информационного множества не прошлого, а позапрошлого периода, увеличится ли расходящаяся динамика обучения?
Слова стали шоком: макроэкономические эффекты коммуникации центральных банков (Journal of International Economics, 2016)
Hansen and McMahon (2016) применяют инструменты вычислительной лингвистики к заявлениям комитета по операциям на открытом рынке ФРС, чтобы построить две новые меры коммуникационной политики – оценку текущей ситуации и заявления о намерениях – и оценить их влияние на макроэкономику в дополненной факторами векторной авторегрессии (FAVAR).
Данные: Рассматривается период 1998-2014 годов. Почти половина этого периода характеризуется проблемой zero lower bound для номинальных ставок, так что ставка по федеральным фондам не может служить хорошей мерой направленности ДКП. Поэтому авторы используют «теневую ставку», которая рассчитана из модели временной структуры ставок и может уходить в отрицательную область. Для FAVAR используется 76 макроэкономических рядов с месячной частотой, выделяется три фактора и семь лагов.
Методы: FAVAR помимо обычных временных рядов Y включает в себя факторы, полученные как главные компоненты из множества других временных рядов X. Так можно учесть всё информационное множество и избавиться от смещения пропущенных переменных. Обычно изучают отклики на шоки переменных из множества Y (driving variables) любых интересующих переменных из X. Помимо теневой ставки авторы включают в множество Y меру того, как ФРС оценивает текущую экономическую ситуацию, и того, в какой степени и насколько уверенно ФРС заявляет о своих будущих намерениях (forward guidance). Авторы строят единую меру и не стремятся различать дельфийские заявления о намерениях («таков наш прогноз») и одиссеевские заявления о намерениях («мы будем делать это»).
Для создания меры текущей экономической ситуации используется латентное размещение Дирихле, которое выделяет из корпуса текстов K тем, каждая тема представляет собой вектор вероятностей порождения этой темой отдельных слов. Оценив вектора тем, можно для каждого предложения записать вероятность, что оно принадлежит к той или иной теме, и классифицировать его по этой теме, если вероятность выше порогового значения. Затем внутри каждой темы оценивается тональность сообщения как разница между положительными и отрицательными словами. Для меры заявления о намерениях вручную отбираются соответствующие разделы в документах из корпуса, для которых вручную определяется направление (1, 0 или -1 для сдерживающей, нейтральной и стимулирующей ДКП) и автоматически – степень неуверенности (с помощью словаря специальных слов, выражающих неопределенность). Общий индекс заявлений о намерениях строится как направление умножить на объем раздела про будущие намерения поделить на степень неуверенности.
Результаты: Снижение теневой ставки оказывает ожидаемое воздействие на экономику, снижая доходности по всей кривой с особенно сильным эффектом на дальнем конце, а также стимулирует экономическую активность и снижает безработицу. Важно, что схожие эффекты обнаружены от шока заявлений о намерениях. Эффекты от обоих шоков оцениваются не очень точно, особенно для реальных переменных. Вторая сконструированная мера – текущего состояния экономики – не влияет почти ни на что. Я думаю, что так происходит не из-за плохого качества меры, а из-за того, что фирмы и так неплохо представляют себе текущее состояние реальной экономики (Coibion et al., 2018), поэтому в информации от ЦБ для них не так много нового. Eusepi and Preston (2010) тоже подчеркивают, что если агенты уже знают, на что смотрит ЦБ, ожидаемую степень реакции они смогут оценить, а вот заявления о намерениях могут сильно повлиять на динамику ожиданий.
Hansen and McMahon (2016) применяют инструменты вычислительной лингвистики к заявлениям комитета по операциям на открытом рынке ФРС, чтобы построить две новые меры коммуникационной политики – оценку текущей ситуации и заявления о намерениях – и оценить их влияние на макроэкономику в дополненной факторами векторной авторегрессии (FAVAR).
Данные: Рассматривается период 1998-2014 годов. Почти половина этого периода характеризуется проблемой zero lower bound для номинальных ставок, так что ставка по федеральным фондам не может служить хорошей мерой направленности ДКП. Поэтому авторы используют «теневую ставку», которая рассчитана из модели временной структуры ставок и может уходить в отрицательную область. Для FAVAR используется 76 макроэкономических рядов с месячной частотой, выделяется три фактора и семь лагов.
Методы: FAVAR помимо обычных временных рядов Y включает в себя факторы, полученные как главные компоненты из множества других временных рядов X. Так можно учесть всё информационное множество и избавиться от смещения пропущенных переменных. Обычно изучают отклики на шоки переменных из множества Y (driving variables) любых интересующих переменных из X. Помимо теневой ставки авторы включают в множество Y меру того, как ФРС оценивает текущую экономическую ситуацию, и того, в какой степени и насколько уверенно ФРС заявляет о своих будущих намерениях (forward guidance). Авторы строят единую меру и не стремятся различать дельфийские заявления о намерениях («таков наш прогноз») и одиссеевские заявления о намерениях («мы будем делать это»).
Для создания меры текущей экономической ситуации используется латентное размещение Дирихле, которое выделяет из корпуса текстов K тем, каждая тема представляет собой вектор вероятностей порождения этой темой отдельных слов. Оценив вектора тем, можно для каждого предложения записать вероятность, что оно принадлежит к той или иной теме, и классифицировать его по этой теме, если вероятность выше порогового значения. Затем внутри каждой темы оценивается тональность сообщения как разница между положительными и отрицательными словами. Для меры заявления о намерениях вручную отбираются соответствующие разделы в документах из корпуса, для которых вручную определяется направление (1, 0 или -1 для сдерживающей, нейтральной и стимулирующей ДКП) и автоматически – степень неуверенности (с помощью словаря специальных слов, выражающих неопределенность). Общий индекс заявлений о намерениях строится как направление умножить на объем раздела про будущие намерения поделить на степень неуверенности.
Результаты: Снижение теневой ставки оказывает ожидаемое воздействие на экономику, снижая доходности по всей кривой с особенно сильным эффектом на дальнем конце, а также стимулирует экономическую активность и снижает безработицу. Важно, что схожие эффекты обнаружены от шока заявлений о намерениях. Эффекты от обоих шоков оцениваются не очень точно, особенно для реальных переменных. Вторая сконструированная мера – текущего состояния экономики – не влияет почти ни на что. Я думаю, что так происходит не из-за плохого качества меры, а из-за того, что фирмы и так неплохо представляют себе текущее состояние реальной экономики (Coibion et al., 2018), поэтому в информации от ЦБ для них не так много нового. Eusepi and Preston (2010) тоже подчеркивают, что если агенты уже знают, на что смотрит ЦБ, ожидаемую степень реакции они смогут оценить, а вот заявления о намерениях могут сильно повлиять на динамику ожиданий.
Инфляционные ожидания как инструмент ДКП (NBER, 2018)
Coibion, Gorodnichenko, Kumar, Pedemonte (2018) задаются вопросом, не лучше ли вместо заякоривания инфляционных ожиданий управлять ими как ещё одним инструментом, увеличивая при стимулирующей ДКП и снижая при сдерживающей ДКП. ИО как инструмент были бы особенно полезны в периоды ZLB (когда управление ключевой ставкой не очень действенно) и в условиях региональной разнородности (когда в одних регионах бум, а в других – депрессия, а ключевая ставка одна на всю страну). Статья носит обзорный характер, запишу здесь ключевые тезисы.
Авторы обобщают свидетельства об ИО, доступные из опросов. Домохозяйства и фирмы обладают очень разными представлениями не только об ожидаемой, но и о текущей инфляции, информация о которой легко доступна. При этом в странах с высокой инфляцией средние прогнозы и домохозяйств, и фирм точнее, а разброс прогнозов ниже, что указывает на пользу моделей с рациональным невниманием. Информированность о ДКП так же зависит от фактической инфляции в стране: в опросах 60% фирм и 50% домохозяйств ничего не знают о целевом значении инфляции в США, но эти же показатели почти в два раза ниже в Уругвае, где инфляция в последние несколько десятков лет была достаточно высокой. Новую информацию агенты учитывают по правилу Байеса, но накопление информации зависит от среды и жизненного опыта. Частые походы в магазин и наблюдение за меняющимися ценами повышают ИО, поэтому у женщин ИО выше, чем у мужчин. Непропорционально большое влияние на ИО оказывают цены на еду и бензин – то, что покупается часто и в однообразной манере, легче обрабатывается и сильнее влияет на ИО. Более интенсивное освещение ДКП в СМИ закрывает разрыв в ИО между домохозяйствами и профессиональными прогнозами, но не сильно.
В модели межвременного выбора домохозяйства рост ИО приводит к снижению ожидаемой реальной процентной ставки, что снижает стимулы к накоплению и повышает готовность потреблять сегодня. Такой механизм обнаруживается на данных во многих работах, в том числе в исследованиях, где рост ИО возникает как следствие натурального эксперимента (повышение НДС в Германии). Предоставление фирмам информации о фактической инфляции заставляет их снизить инвестиции и набор сотрудников, но эффект не длится дольше полугода; в Италии и Франции фирмы с более высокими ИО устанавливают несколько более высокие цены (низкий перенос из ИО в цены может быть связан со стратегической комплементарностью). В Италии, в отличие от Новой Зеландии, фирмы с более высокими ИО не повышают, а снижают набор сотрудников: возможно, рост ИО они воспринимают как шок предложения, и тогда коммуникация может помочь тому, чтобы эффект от ИО был таким, какой нужен для стабилизации экономики.
Качество опросов фирм почти всегда хуже, чем качество опросов домохозяйств. По сравнению с домохозяйствами, у менеджеров фирм гораздо выше согласованность точечных оценок и математических ожиданий, построенных по вероятностным оценкам. Менеджеры фирм также гораздо менее чувствительны к форме вопроса – «общий уровень цен» и «инфляция» для них одно и то же. Зато очень высока чувствительность к форме решетки возможных ответов на вероятностный прогноз (максимальный вариант, например, может быть «4% и выше», а может быть «25% и выше»). Ответы фирм о собственных издержках не скоррелированы с общей инфляцией и показывают гораздо меньший разброс.
Коммуникация влияет на поведение профессиональных прогнозистов и финансовых рынков, хотя большие объявления уже отчасти ожидаются ими, поэтому их реакция должна служить нижней границей для реакции гораздо менее внимательных фирм и домохозяйств – но на самом деле в данных потребители почти никак не реагируют на заявления ФРС и это не зависит от степени покрытия новостей о ДКП в СМИ. Так же невнимательны домохозяйства и фирмы в Великобритании и Еврозоне. При этом потенциальный эффект от коммуникации домохозяйствам и фирмам большой, так что посылаемый им месседж должен быть простым и доступным, акцентированным на стратегии ЦБ, повторяющимся и таргетированным в социальных медиа.
Coibion, Gorodnichenko, Kumar, Pedemonte (2018) задаются вопросом, не лучше ли вместо заякоривания инфляционных ожиданий управлять ими как ещё одним инструментом, увеличивая при стимулирующей ДКП и снижая при сдерживающей ДКП. ИО как инструмент были бы особенно полезны в периоды ZLB (когда управление ключевой ставкой не очень действенно) и в условиях региональной разнородности (когда в одних регионах бум, а в других – депрессия, а ключевая ставка одна на всю страну). Статья носит обзорный характер, запишу здесь ключевые тезисы.
Авторы обобщают свидетельства об ИО, доступные из опросов. Домохозяйства и фирмы обладают очень разными представлениями не только об ожидаемой, но и о текущей инфляции, информация о которой легко доступна. При этом в странах с высокой инфляцией средние прогнозы и домохозяйств, и фирм точнее, а разброс прогнозов ниже, что указывает на пользу моделей с рациональным невниманием. Информированность о ДКП так же зависит от фактической инфляции в стране: в опросах 60% фирм и 50% домохозяйств ничего не знают о целевом значении инфляции в США, но эти же показатели почти в два раза ниже в Уругвае, где инфляция в последние несколько десятков лет была достаточно высокой. Новую информацию агенты учитывают по правилу Байеса, но накопление информации зависит от среды и жизненного опыта. Частые походы в магазин и наблюдение за меняющимися ценами повышают ИО, поэтому у женщин ИО выше, чем у мужчин. Непропорционально большое влияние на ИО оказывают цены на еду и бензин – то, что покупается часто и в однообразной манере, легче обрабатывается и сильнее влияет на ИО. Более интенсивное освещение ДКП в СМИ закрывает разрыв в ИО между домохозяйствами и профессиональными прогнозами, но не сильно.
В модели межвременного выбора домохозяйства рост ИО приводит к снижению ожидаемой реальной процентной ставки, что снижает стимулы к накоплению и повышает готовность потреблять сегодня. Такой механизм обнаруживается на данных во многих работах, в том числе в исследованиях, где рост ИО возникает как следствие натурального эксперимента (повышение НДС в Германии). Предоставление фирмам информации о фактической инфляции заставляет их снизить инвестиции и набор сотрудников, но эффект не длится дольше полугода; в Италии и Франции фирмы с более высокими ИО устанавливают несколько более высокие цены (низкий перенос из ИО в цены может быть связан со стратегической комплементарностью). В Италии, в отличие от Новой Зеландии, фирмы с более высокими ИО не повышают, а снижают набор сотрудников: возможно, рост ИО они воспринимают как шок предложения, и тогда коммуникация может помочь тому, чтобы эффект от ИО был таким, какой нужен для стабилизации экономики.
Качество опросов фирм почти всегда хуже, чем качество опросов домохозяйств. По сравнению с домохозяйствами, у менеджеров фирм гораздо выше согласованность точечных оценок и математических ожиданий, построенных по вероятностным оценкам. Менеджеры фирм также гораздо менее чувствительны к форме вопроса – «общий уровень цен» и «инфляция» для них одно и то же. Зато очень высока чувствительность к форме решетки возможных ответов на вероятностный прогноз (максимальный вариант, например, может быть «4% и выше», а может быть «25% и выше»). Ответы фирм о собственных издержках не скоррелированы с общей инфляцией и показывают гораздо меньший разброс.
Коммуникация влияет на поведение профессиональных прогнозистов и финансовых рынков, хотя большие объявления уже отчасти ожидаются ими, поэтому их реакция должна служить нижней границей для реакции гораздо менее внимательных фирм и домохозяйств – но на самом деле в данных потребители почти никак не реагируют на заявления ФРС и это не зависит от степени покрытия новостей о ДКП в СМИ. Так же невнимательны домохозяйства и фирмы в Великобритании и Еврозоне. При этом потенциальный эффект от коммуникации домохозяйствам и фирмам большой, так что посылаемый им месседж должен быть простым и доступным, акцентированным на стратегии ЦБ, повторяющимся и таргетированным в социальных медиа.