Esta tese apresenta três ensaios sobre previsão de inflação e análise de dados em tempo real no Brasil. Utilizando uma curva de Phillips, o primeiro ensaio propõe um “modelo evolucionário” para prever inflação no Brasil. O modelo evolucionário consiste em uma combinação de um modelo não-linear (que é formado pela combinação de três redes neurais artificiais – RNAs) e de um modelo linear (que também é a referência para propósitos de comparação). Alguns parâmetros do modelo evolucionário, incluindo os pesos das combinações, evoluem ao longo do tempo segundo ajustes definidos por três algoritmos que avaliam os erros fora-da-amostra. As RNAs foram estimadas através de uma abordagem híbrida baseada em um algoritmo genético (AG) e em um algoritmo simplex de Nelder-Mead. Em um experimento de previsão fora-da-amostra para 3, 6, 9 e 12 passos à frente, o desempenho do modelo evolucionário foi comparado ao do modelo linear de referência, segundo os critérios de raiz do erro quadrático médio (REQM) e de erro absoluto médio (EAM). O desempenho do modelo evolucionário foi superior ao desempenho do modelo linear para todos os passos de previsão analisados, segundo ambos os critérios. O segundo ensaio é motivado pela recente literatura sobre análise de dados em tempo real, que tem mostrado que diversas medidas de atividade econômica passam por importantes revisões de dados ao longo do tempo, implicando importantes limitações para o uso dessas medidas. Elaboramos um conjunto de dados de PIB em tempo real para o Brasil e avaliamos a extensão na qual as séries de crescimento do PIB e de hiato do produto são revisadas ao longo do tempo. Mostramos que as revisões de crescimento do PIB (trimestre/trimestre anterior) são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento do PIB percam parte da importância à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em quatro trimestres). Para analisar as revisões do hiato do produto, utilizamos quatro métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear, a tendência quadrática, e o modelo de Harvey-Clark de componentes não-observáveis. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados do PIB como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência do produto mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato do produto. O terceiro ensaio é também um estudo de dados em tempo real, mas que analisa os dados de produção industrial (PI) e as estimativas de hiato da produção industrial. Mostramos que as revisões de crescimento da PI (mês/mês anterior) e da média móvel trimestral são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento da PI tornem-se menos importantes à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em doze meses). Para analisar as revisões do hiato da PI, utilizamos três métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear e a tendência quadrática. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados da PI como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência da PI mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato da PI, embora os resultados sugiram certa predominância das revisões provenientes da baixa precisão de final-de-amostra. / This thesis presents three essays on inflation forecasting and real-time data analysis in Brazil. By using a Phillips curve, the first essay presents an “evolutionary model” to forecast Brazilian inflation. The evolutionary model consists in a combination of a non-linear model (that is formed by a combination of three artificial neural networks - ANNs) and a linear model (that is also a benchmark for comparison purposes). Some parameters of the evolutionary model, including the combination weight, evolve throughout time according to adjustments defined by three algorithms that evaluate the out-of-sample errors. The ANNs were estimated by using a hybrid approach based on a genetic algorithm (GA) and on a Nelder-Mead simplex algorithm. In a 3, 6, 9 and 12 steps ahead out-of-sample forecasting experiment, the performance of the evolutionary model was compared to the performance of the benchmark linear model, according to root mean squared errors (RMSE) and to mean absolute error (MAE) criteria. The evolutionary model performed better than the linear model for all forecasting steps that were analyzed, according to both criteria. The second essay is motivated by recent literature on real-time data analysis, which has shown that several measures of economic activities go through important data revisions throughout time, implying important limitations to the use of these measures. We developed a GDP real-time data set to Brazilian economy and we analyzed the extent to which GDP growth and output gap series are revised over time. We showed that revisions to GDP growth (quarter-onquarter) are economic relevant, although the GDP growth revisions lose part of their importance as aggregation period increases (for example, four-quarter growth). To analyze the output gap revisions, we applied four detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, the quadratic trend, and the Harvey-Clark model of unobservable components. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In a general way, both GDP data revisions and the low accuracy of end-of-sample output trend estimates were relevant sources of output gap revisions. The third essay is also a study about real-time data, but focused on industrial production (IP) data and on industrial production gap estimates. We showed that revisions to IP growth (month-on-month) and to IP quarterly moving average growth are economic relevant, although the IP growth revisions become less important as aggregation period increases (for example, twelve-month growth). To analyze the output gap revisions, we applied three detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, and the quadratic trend. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In general, both IP data revisions and low accuracy of end-of-sample IP trend estimates were relevant sources of IP gap revisions, although the results suggest some prevalence of revisions originated from low accuracy of end-of-sample estimates.

房地產業的活動被一般人認為是「火車頭產業」，探究這種未經學術嚴謹定義的說法，涵意概有兩層：其一是認為房地產業有極大的「向後關聯」效果，將可帶動相關總體經濟產業的發展。另一層涵意是指房地產業既然有帶動總體經濟繁榮成長的功能，也就意味著房地產業活動所構成的房地產景氣具有領先總體經濟景氣的特質，而為一般景氣昇沉的預期訊號。惟這種說法似乎與現實情況不合：現總體經濟景氣已有復甦跡象，但房地產業卻相對的毫無起色，因此本研究從「房地產業對總體經濟活動之影響分析」、「房地產景氣與總體經濟景氣在時間上領先、同時、落後關係之探討」兩部份，分別以較嚴謹的「產業關聯分析法」與「景氣綜合指標分析法」，來探討該說法的正確性及政策等含意，獲得「尚無充份的證據支持房地產業是火車頭產業」的結論。 　　有關政策涵義方面：房地產業的向後關聯效果不強，意味著政府如意圖以房地產業為振興經濟的逆循環政策應改變至回歸市場機制的調控，而不應有太多的政策介入。政府不必因總體經濟的不景氣而企圖刺激房地產景氣；亦無須強調總體景氣過熱而打壓房地產景氣。至於「房地產景氣與總體經濟景氣在時間上領先、同時、落後關係」部份，不論房地產綜合、各層面、基準循環指標之景氣與總體經濟綜合、構成房地產綜合景氣重要指標時間上關係比較中，我們有足夠的證據認為「房地產景氣落後總體經濟景氣」。在預測上的涵意是若干重要總體經濟指標可以用來預測房地產景氣未來的走勢。 / The fluctuation in the real estate market is of long-standing, and has evoked much discussion, particularly how the real estate activities and cycles are related to macroeconomics has been an important issue drawing tremendous attention in Taiwan. This research contains two parts : in the first part, we have applied the method of lnput-Output(I/O) analysis to identic the backward linkage of the real estate sector. In the second part, we try to use the method of composite indexes of business cycle for real estate cycle indicators, including individual activities, four different stages of real estate life cycle -- investment, construction, transaction, and utilization, to clarify the " timing " relationship between business cycle and real estate cycle. 　　Based on the economic analysis, the results of this research are following : 　　1. We have not found strong evidence supporting the important backward linkage of the real estate sector. It means, in the view of using real estate activities for pushing macroeconomics, the government should not intervene the activities of real estate industry to market mechanism due to the effect of real estate activities contribute little feedback to macroeconomics. 　　2. Our investigation reveals the macro-variables, such as GDP, M2, the index of stock market, CPI, composite index etc. , tend to be leading indicators of real estate activities over twelve months approximately. This means, in the view of forecasting, we can use certain macro-variables to forecast the trend of real estate cycle in the fliture.

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Wirtschaftsprognosen sollen die Unsicherheit bezüglich der zukünftigen wirtschaftlichen Entwicklung mindern und Planungsprozesse von Regierungen und Unternehmen unterstützen. Empirische Studien bescheinigen ihnen jedoch in aller Regel ein unbefriedigendes Qualitätsniveau. Auf der Suche nach den Ursachen hat sich in Form der rationalen Erwartungsbildung eine zentrale Grundforderung an  die Prognostiker herausgebildet. So müssten offensichtliche und systematische Fehler, wie bspw. regelmäßige Überschätzungen, mit der Zeit erkannt und abgestellt werden. Die erste Studie der Dissertation übt Kritik am vorherrschenden Verständnis der Rationalität. Dieses ist zu weitreichend, weshalb den Prognostikern die Rationalität voreilig abgesprochen wird. Anhand einer neuen empirischen Herangehensweise wird deutlich, dass die Prognosen aus einem anderen Blickwinkel heraus durchaus als rational angesehen werden können. Der zweite Aufsatz zeigt auf, dass in Form von Befragungsergebnissen öffentlich verfügbare Informationen bestehen, die bei geeigneter Verwendung zu einer Verbesserung der Qualität von Konjunkturprognosen beitragen würden. Die Rationalität dieser Prognosen ist daher stark eingeschränkt. Im dritten Papier erfolgt eine Analyse von Prognoserevisionen und deren Ursachen. Dabei zeigt sich, dass es keinen Zusammenhang zwischen der Rationalität und der Qualität der untersuchten Prognosezeitreihen gibt. Die vierte Studie dient der Präsentation der Ergebnisse eines Prognoseplanspiels, welches den Vergleich der Prognosen von Amateuren und Experten zum Ziel hatte. Es stellt sich heraus, dass die Prognosefehler erhebliche Übereinstimmungen aufweisen.

NC, Duke Univ., Dep. of Economics, Diss.--Durham, 2003. / Kopie, ersch. im Verl. UMI, Ann Arbor, Mich. - Enth. 3 Beitr.

[pt] Esta tese é composta de três ensaios. Os dois primeiros investigam a relação entre a potência da política monetária e a prevalência do crédito direcionado (concedido à taxas de juros insensíveis ao ciclo monetário) na economia. O primeiro mostra que a evidência microeconométrica disponível não é necessariamente informativa sobre o fenômeno macroeconômico de interessee ilustra esse resultado com um modelo Novo-Keynesiano simples com financiamento de capital de giro. Dando sequência, o segundo ensaio estende a análise usando um modelo DSGE de médio porte no qual crédito direcionado é utilizado pelas firmas para financiar a aquisição de capital. O modelo é estimado para o Brasil usando técnicas Bayesianas. Sob a distribuição priori mostra-se que a presença de crédito direcionado não reduz necessariamente a potência da política monetária sobre a inflação. Sob a distribuição posteriori mostra-se que a redução de potência é provável, mas pequena. Finalmente, o terceiro ensaio estuda em que medida o efeito de fluxos de capitais sobre o ciclo de negócios depende do tipo do influxo (e.g., se para títulos ou para ações, se um fluxo de ativo ou de passivo), construindo para tanto um modelo Novo-Keynesiano de economia aberta com fricções financeiras. Identifica-se mecanismos diretos através dos quais o influxo pode ter efeito diferenciado dependendo do seu tipo. Conclui-se, usando uma versão calibrada do modelo, que as diferenças são provavelmente pouco significativas. / [en] This thesis is comprised of three essays. The first two investigate the relationship between monetary policy power and the prevalence of earmarked credit (featuring interest rates that are insensitive to the monetary cycle) in the economy. The first shows that the available microeconometric evidence is not necessarily informative about the macroeconomic phenomenon of interest, and illustrates this result with a simples New-Keynesian model with working capital credit. Giving sequence, the second essay extends the analysis with a medium-sized DSGE model where earmarked credit is used to finance the acquisition of physical capital by firms. The model is estimated to Brazil using Bayesian techniques. Under the prior distribution it is shown that the presence of earmarked credit does not necessarily reduces monetary policy power over inflation. Under the posterior it is shown that a reduction of power is likely, but small. Finally, the third essay studies to what extent the effects of capital flows on a small open economy s business cycle depend on the type of the inflow (e.g., whether a bond or a stock inflow, a liability or an asset flow), and for such it build an open economy New-Keynesian model with financial frictions. Direct mechanisms through which inflows may have differentiated effects depending or their type are identified. Using a calibrated version of the model it concludes that the differences are probably of little significance.

Esta tese apresenta três ensaios sobre previsão de inflação e análise de dados em tempo real no Brasil. Utilizando uma curva de Phillips, o primeiro ensaio propõe um “modelo evolucionário” para prever inflação no Brasil. O modelo evolucionário consiste em uma combinação de um modelo não-linear (que é formado pela combinação de três redes neurais artificiais – RNAs) e de um modelo linear (que também é a referência para propósitos de comparação). Alguns parâmetros do modelo evolucionário, incluindo os pesos das combinações, evoluem ao longo do tempo segundo ajustes definidos por três algoritmos que avaliam os erros fora-da-amostra. As RNAs foram estimadas através de uma abordagem híbrida baseada em um algoritmo genético (AG) e em um algoritmo simplex de Nelder-Mead. Em um experimento de previsão fora-da-amostra para 3, 6, 9 e 12 passos à frente, o desempenho do modelo evolucionário foi comparado ao do modelo linear de referência, segundo os critérios de raiz do erro quadrático médio (REQM) e de erro absoluto médio (EAM). O desempenho do modelo evolucionário foi superior ao desempenho do modelo linear para todos os passos de previsão analisados, segundo ambos os critérios. O segundo ensaio é motivado pela recente literatura sobre análise de dados em tempo real, que tem mostrado que diversas medidas de atividade econômica passam por importantes revisões de dados ao longo do tempo, implicando importantes limitações para o uso dessas medidas. Elaboramos um conjunto de dados de PIB em tempo real para o Brasil e avaliamos a extensão na qual as séries de crescimento do PIB e de hiato do produto são revisadas ao longo do tempo. Mostramos que as revisões de crescimento do PIB (trimestre/trimestre anterior) são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento do PIB percam parte da importância à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em quatro trimestres). Para analisar as revisões do hiato do produto, utilizamos quatro métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear, a tendência quadrática, e o modelo de Harvey-Clark de componentes não-observáveis. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados do PIB como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência do produto mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato do produto. O terceiro ensaio é também um estudo de dados em tempo real, mas que analisa os dados de produção industrial (PI) e as estimativas de hiato da produção industrial. Mostramos que as revisões de crescimento da PI (mês/mês anterior) e da média móvel trimestral são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento da PI tornem-se menos importantes à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em doze meses). Para analisar as revisões do hiato da PI, utilizamos três métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear e a tendência quadrática. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados da PI como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência da PI mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato da PI, embora os resultados sugiram certa predominância das revisões provenientes da baixa precisão de final-de-amostra. / This thesis presents three essays on inflation forecasting and real-time data analysis in Brazil. By using a Phillips curve, the first essay presents an “evolutionary model” to forecast Brazilian inflation. The evolutionary model consists in a combination of a non-linear model (that is formed by a combination of three artificial neural networks - ANNs) and a linear model (that is also a benchmark for comparison purposes). Some parameters of the evolutionary model, including the combination weight, evolve throughout time according to adjustments defined by three algorithms that evaluate the out-of-sample errors. The ANNs were estimated by using a hybrid approach based on a genetic algorithm (GA) and on a Nelder-Mead simplex algorithm. In a 3, 6, 9 and 12 steps ahead out-of-sample forecasting experiment, the performance of the evolutionary model was compared to the performance of the benchmark linear model, according to root mean squared errors (RMSE) and to mean absolute error (MAE) criteria. The evolutionary model performed better than the linear model for all forecasting steps that were analyzed, according to both criteria. The second essay is motivated by recent literature on real-time data analysis, which has shown that several measures of economic activities go through important data revisions throughout time, implying important limitations to the use of these measures. We developed a GDP real-time data set to Brazilian economy and we analyzed the extent to which GDP growth and output gap series are revised over time. We showed that revisions to GDP growth (quarter-onquarter) are economic relevant, although the GDP growth revisions lose part of their importance as aggregation period increases (for example, four-quarter growth). To analyze the output gap revisions, we applied four detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, the quadratic trend, and the Harvey-Clark model of unobservable components. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In a general way, both GDP data revisions and the low accuracy of end-of-sample output trend estimates were relevant sources of output gap revisions. The third essay is also a study about real-time data, but focused on industrial production (IP) data and on industrial production gap estimates. We showed that revisions to IP growth (month-on-month) and to IP quarterly moving average growth are economic relevant, although the IP growth revisions become less important as aggregation period increases (for example, twelve-month growth). To analyze the output gap revisions, we applied three detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, and the quadratic trend. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In general, both IP data revisions and low accuracy of end-of-sample IP trend estimates were relevant sources of IP gap revisions, although the results suggest some prevalence of revisions originated from low accuracy of end-of-sample estimates.

Esta tese apresenta três ensaios sobre previsão de inflação e análise de dados em tempo real no Brasil. Utilizando uma curva de Phillips, o primeiro ensaio propõe um “modelo evolucionário” para prever inflação no Brasil. O modelo evolucionário consiste em uma combinação de um modelo não-linear (que é formado pela combinação de três redes neurais artificiais – RNAs) e de um modelo linear (que também é a referência para propósitos de comparação). Alguns parâmetros do modelo evolucionário, incluindo os pesos das combinações, evoluem ao longo do tempo segundo ajustes definidos por três algoritmos que avaliam os erros fora-da-amostra. As RNAs foram estimadas através de uma abordagem híbrida baseada em um algoritmo genético (AG) e em um algoritmo simplex de Nelder-Mead. Em um experimento de previsão fora-da-amostra para 3, 6, 9 e 12 passos à frente, o desempenho do modelo evolucionário foi comparado ao do modelo linear de referência, segundo os critérios de raiz do erro quadrático médio (REQM) e de erro absoluto médio (EAM). O desempenho do modelo evolucionário foi superior ao desempenho do modelo linear para todos os passos de previsão analisados, segundo ambos os critérios. O segundo ensaio é motivado pela recente literatura sobre análise de dados em tempo real, que tem mostrado que diversas medidas de atividade econômica passam por importantes revisões de dados ao longo do tempo, implicando importantes limitações para o uso dessas medidas. Elaboramos um conjunto de dados de PIB em tempo real para o Brasil e avaliamos a extensão na qual as séries de crescimento do PIB e de hiato do produto são revisadas ao longo do tempo. Mostramos que as revisões de crescimento do PIB (trimestre/trimestre anterior) são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento do PIB percam parte da importância à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em quatro trimestres). Para analisar as revisões do hiato do produto, utilizamos quatro métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear, a tendência quadrática, e o modelo de Harvey-Clark de componentes não-observáveis. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados do PIB como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência do produto mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato do produto. O terceiro ensaio é também um estudo de dados em tempo real, mas que analisa os dados de produção industrial (PI) e as estimativas de hiato da produção industrial. Mostramos que as revisões de crescimento da PI (mês/mês anterior) e da média móvel trimestral são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento da PI tornem-se menos importantes à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em doze meses). Para analisar as revisões do hiato da PI, utilizamos três métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear e a tendência quadrática. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados da PI como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência da PI mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato da PI, embora os resultados sugiram certa predominância das revisões provenientes da baixa precisão de final-de-amostra. / This thesis presents three essays on inflation forecasting and real-time data analysis in Brazil. By using a Phillips curve, the first essay presents an “evolutionary model” to forecast Brazilian inflation. The evolutionary model consists in a combination of a non-linear model (that is formed by a combination of three artificial neural networks - ANNs) and a linear model (that is also a benchmark for comparison purposes). Some parameters of the evolutionary model, including the combination weight, evolve throughout time according to adjustments defined by three algorithms that evaluate the out-of-sample errors. The ANNs were estimated by using a hybrid approach based on a genetic algorithm (GA) and on a Nelder-Mead simplex algorithm. In a 3, 6, 9 and 12 steps ahead out-of-sample forecasting experiment, the performance of the evolutionary model was compared to the performance of the benchmark linear model, according to root mean squared errors (RMSE) and to mean absolute error (MAE) criteria. The evolutionary model performed better than the linear model for all forecasting steps that were analyzed, according to both criteria. The second essay is motivated by recent literature on real-time data analysis, which has shown that several measures of economic activities go through important data revisions throughout time, implying important limitations to the use of these measures. We developed a GDP real-time data set to Brazilian economy and we analyzed the extent to which GDP growth and output gap series are revised over time. We showed that revisions to GDP growth (quarter-onquarter) are economic relevant, although the GDP growth revisions lose part of their importance as aggregation period increases (for example, four-quarter growth). To analyze the output gap revisions, we applied four detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, the quadratic trend, and the Harvey-Clark model of unobservable components. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In a general way, both GDP data revisions and the low accuracy of end-of-sample output trend estimates were relevant sources of output gap revisions. The third essay is also a study about real-time data, but focused on industrial production (IP) data and on industrial production gap estimates. We showed that revisions to IP growth (month-on-month) and to IP quarterly moving average growth are economic relevant, although the IP growth revisions become less important as aggregation period increases (for example, twelve-month growth). To analyze the output gap revisions, we applied three detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, and the quadratic trend. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In general, both IP data revisions and low accuracy of end-of-sample IP trend estimates were relevant sources of IP gap revisions, although the results suggest some prevalence of revisions originated from low accuracy of end-of-sample estimates.

The thesis consists of four chapters. The introductory chapter clarifies different notions of rationality used by economists and gives a summary of the remainder of the thesis. Chapter 2 proposes an explanation for the common empirical observation of the coexistence of infrequently-changing regular price ceilings and promotion-like price patterns. The results derive from enriching an otherwise standard, albeit stylized, general equilibrium model with two elements. First, the consumer-producer interaction is modeled in the spirit of the price dispersion literature, by introducing oligopolistic markets, consumer search costs and heterogeneity. Second, consumers are assumed to be boundedly-rational: In order to incorporate new information about the general price level, they have to incur a small cognitive cost. The decision whether to re-optimize or act according to the obsolete knowledge about prices is itself a result of optimization. It is shown that in this economy, individual retail prices are capped below the monopoly price, but are otherwise flexible. Moreover, they have the following three properties: 1) An individual price has a positive probability of being equal to the ceiling. 2) Prices have a tendency to fall below the ceiling and then be reset back to the cap value. 3) The ceiling remains constant for extended time intervals even when the mean rate of inflation is positive. Properties 1) and 2) can be associated with promotions and properties 1) and 3) imply the emergence of nominal price rigidity. The results do not rely on any type of direct costs of price adjustment. Instead, price stickiness derives from frictions on the consumers’ side of the market, in line with the results of several managerial surveys. It is shown that the developed theory, compared to the classic menu costs-based approach, does better in matching the stylized facts about the reaction of individual prices to inflation. In terms of quantitative assessment, the model, when calibrated to realistic parameter values, produces median price ceiling durations that match values reported in empirical studies.<p><p>The starting point of the essay in Chapter 3 is the observation that the baseline New-Keynesian model, which relies solely on the notion of infrequent price adjustment, cannot account for the observed degree of inflation sluggishness. Therefore, it is a common practice among macro- modelers to introduce an ad hoc additional source of persistence to their models, by assuming that price setters, when adjusting a price of their product, do not set it equal to its unobserved individual optimal level, but instead catch up with the optimal price only gradually. In the paper, a model of incomplete adjustment is built which allows for explicitly testing whether price-setters adjust to the shocks to the unobserved optimal price only gradually and, if so, measure the speed of the catching up process. According to the author, a similar test has not been performed before. It is found that new prices do not generally match their estimated optimal level. However, only in some sectors, e.g. for some industrial goods and services, prices adjust to this level gradually, which should add to the aggregate inflation sluggishness. In other sectors, particularly food, price-setters seem to overreact to shocks, with new prices overshooting the optimal level. These sectors are likely to contribute to decreasing the aggregate inflation sluggishness. Overall, these findings are consistent with the view that price-setters are boundedly-rational. However, they do not provide clear-cut support for the existence of an additional source of inflation persistence due to gradual individual price adjustment. Instead, they suggest that general equilibrium macroeconomic models may need to include at least two types of production sectors, characterized by a contrasting behavior of price-setters. An additional finding stemming from this work is that the idiosyncratic component of the optimal individual price is well approximated by a random walk. This is in line with the assumptions maintained in most of the theoretical literature. <p><p>Chapter 4 of the thesis has been co-authored by Julia Lendvai. In this paper a full-fledged production economy model with Kahneman and Tversky’s Prospect Theory features is constructed. The agents’ objective function is assumed to be a weighted sum of the usual utility over consumption and leisure and the utility over relative changes of agents’ wealth. It is also assumed that agents are loss-averse: They are more sensitive to wealth losses than to gains. Apart from the changes in the utility, the model is set-up in a standard Real Business Cycle framework. The authors study prices of stocks and risk-free bonds in this economy. Their work shows that under plausible parameterizations of the objective function, the model is able to explain a wide set of unconditional asset return moments, including the mean return on risk-free bonds, equity premium and the Sharpe Ratio. When the degree of loss aversion in the model is additionally assumed to be state-dependent, the model also produces countercyclical risk premia. This helps it match an array of conditional moments and in particular the predictability pattern of stock returns. / Doctorat en Sciences économiques et de gestion / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Les conséquences des chocs économiques négatifs sur les ménages ont été documentés extensivement, mais on en sait beaucoup moins sur la manière dont ces chocs sont transmis aux individus à travers la médiation du ménage. Le ménage contribue-il à modérer l'effet des chocs négatifs ? Dans quelle mesure le choc économique pèse-t-il dans la négociation familiale ? À partir de données sur la crise économique argentine de 2001, je montre d'abord que les femmes en couple ont une plus grande probabilité de devenir actives si leur mari a fait l'expérience d'un choc de revenu. Ensuite, je montre que le cycle économique importe dans les décisions d'investissement en capital humain. Sur le long terme, les profils de salaire et d'employabilité des hommes argentins sont affectés de manière persistante par les conditions économiques initiales au moment de l'obtention du diplôme. Enfin, je considère la dimension “man-cession” de la crise économique de 2009 en Espagne et montre que la part des ressources du ménage reçues par les femmes pour leur consommation privée augmente avec la diminution de l'écart des taux de chômage hommes-femmes, confortant l'hypothèse que les chocs négatifs modifient le pouvoir de négociation des individus au sein du ménage. / The consequences of adverse aggregate shocks on households have been repeatedly documented, but far less has been said on the way they are passed over to individuals through the mediation of the household. Does the household contribute in mitigating the effects? Or does the economic shock rather invite itself at the family negociating table? Using the Argentine 2001 economic crisis as a natural experiment, I first show that married women are more likely to enter the labor market if their husband experienced a loss in income, giving credit to the insurance mechanism. Then, I show that the business cycle matters for investments in education, and that long run labor outcomes of Argentine men are persistently affected by the initial conditions upon graduation. Finally, I consider the “Mancession” dimension of the Great Recession in Spain and demonstrate that the resource share accruing to wives for own consumption increases together with the decreasing unemployment gap, which comes in support to the bargaining hypothesis.