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Técnicas de controle estocástico em política monetária. / Stochastic control techniques in monetary policy.

Este trabalho trata das aplicações da Teoria de Controle Ótimo ao problema de otimização da Política Monetária. Esse problema consiste em minimizar uma função que representa o custo da inflação para a sociedade, por meio de manipulações na variável de controle, que é a taxa de juros da economia. Serão considerados dois modelos para a dinâmica macroeconômica: um keynesiano e um novo-keynesiano. O problema de minimização sujeito à dinâmica keynesiana pode ser resolvido por meio dos conceitos tradicionais de controle ótimo, como o LQR e LQG. Por outro lado, o modelo novokeynesiano possui uma dinâmica mais complexa e não-recursiva, impossibilitando a aplicação direta dos métodos de programação estocástica. Assim, o problema de minimização sujeito à essa dinâmica requer métodos mais complexos, como o método do Lagrangiano ou o método do ponto de sela recursivo. É apresentada a solução analítica para o problema de controle ótimo em cada tipo de dinâmica. Em seguida, o problema de estimação de parâmetros é abordado. Métodos como o OLS e o GMM são empregados para estimar os parâmetros do modelo. Também são realizadas simulações para determinar numericamente as políticas de controle ótimo em alguns cenários. Por fim, a política monetária ótima é determinada para o período entre 2008 e 2009 e comparada com a política monetária adotada pelo governo. / This article discusses the applications of the Optimal Control Theory to the Monetary Policy optimization problem. This problem consists in minimizing a function that represents the inflation cost to society, through manipulation on the control variable, which is the interest rate of the economy. It will be considered two models for macroeconomic dynamics: a Keynesian and a new-Keynesian model. The minimization problem subject to Keynesian dynamics can be solved through traditional optimal control tools, such as LQR and LQG. On the other hand, the second model has a more complex and non-recursive dynamic, precluding the direct application of stochastic programming methods. Thus, the minimization problem restricted to this dynamic requires more complex methods, like the Lagrangian or the recursive saddlepoint method. It is presented the analytical solution to the optimal control problem for each type of dynamics. Then, the parameter estimation problem is addressed. Methods such as OLS and GMM are used to estimate the model parameters. Simulations are also carried out to determine numerically the optimal control policies in some scenarios. Finally, the optimal monetary policy is determined for the period between 2008 and 2009 and compared with the monetary policy adopted by the government.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-03042012-081310
Date07 December 2011
CreatorsLucas Gurgel Praxedes
ContributorsOswaldo Luiz do Valle Costa, Wanderlei Lima de Paulo, Roberto Moura Sales
PublisherUniversidade de São Paulo, Engenharia Elétrica, USP, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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