Formação de expectativas de inflação em um ambiente de racionalidade limitada: uma abordagem de escolha discreta
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Data de Publicação: | 2017 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Estudos Econômicos (São Paulo) |
Texto Completo: | https://www.revistas.usp.br/ee/article/view/116665 |
Resumo: | We propose a discrete (ternary) choice model to study the frequency distribution of inflation predictors. In every reappraisal period of the foresight strategies, each agent chooses only one among three predictors (naive, adaptive and VAR) to forecast the monthly inflation rate. Thepredictor selection process is modeled as a discrete choice dynamics based on two attributes, namely, accuracy less the average cost predictor (private attributes) and dispersion in cognitive abilities. The calibrated agent-based computational model shows that heterogeneity in inflation expectations is persistent, that is, less accurate predictors coexist with the most accuratepredictor due to the dispersion in cognitive abilities of agents. |
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Formação de expectativas de inflação em um ambiente de racionalidade limitada: uma abordagem de escolha discretaInflation Expectations in a Limited Rationality Environment: a discrete choice approachHeterogeneous inflation expectationsDispersion in cognitive abilitiesAgent-based computational modelsExpectativas inflacionárias heterogêneasDispersão nas habilidades cognitivasModelos computacionais baseados em agentesWe propose a discrete (ternary) choice model to study the frequency distribution of inflation predictors. In every reappraisal period of the foresight strategies, each agent chooses only one among three predictors (naive, adaptive and VAR) to forecast the monthly inflation rate. Thepredictor selection process is modeled as a discrete choice dynamics based on two attributes, namely, accuracy less the average cost predictor (private attributes) and dispersion in cognitive abilities. The calibrated agent-based computational model shows that heterogeneity in inflation expectations is persistent, that is, less accurate predictors coexist with the most accuratepredictor due to the dispersion in cognitive abilities of agents.Elabora-se um modelo computacional de escolha ternária baseado em agentes para avaliar a evolução da distribuição de frequência de preditores de inflação. A cada período de reavaliação das estratégias de previsão, cada agente escolhe um dentre três preditores (estático, adaptativo e VAR) para prever a inflação mensal. O processo de seleção de preditores é formalizado como uma dinâmica de escolha discreta baseada em dois atributos, a saber, acurácia menos o custo médio do preditor (atributos privados) e habilidades cognitivas heterogêneas (dispersão nas habilidades cognitivas). O modelo computacional baseado em agentes calibrado apresenta persistência da heterogeneidade de expectativas inflacionárias, ou seja, preditores de inflação menos acurados acabam coexistindo com o preditor mais acurado devido à dispersão das habilidades cognitivas dos agentes.Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade2017-09-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdftext/xmlhttps://www.revistas.usp.br/ee/article/view/11666510.1590/0101-41614731hajEstudos Econômicos (São Paulo); v. 47 n. 3 (2017); 465-4861980-53570101-4161reponame:Estudos Econômicos (São Paulo)instname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPporhttps://www.revistas.usp.br/ee/article/view/116665/133164https://www.revistas.usp.br/ee/article/view/116665/168663Copyright (c) 2017 Helberte João França Almeida, Jaylson Jair da Silveirahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessAlmeida, Helberte João FrançaSilveira, Jaylson Jair da2021-02-09T16:21:38Zoai:revistas.usp.br:article/116665Revistahttps://www.revistas.usp.br/eePUBhttps://www.revistas.usp.br/ee/oaiestudoseconomicos@usp.br||aldrighi@usp.br1980-53570101-4161opendoar:2021-02-09T16:21:38Estudos Econômicos (São Paulo) - Universidade de São Paulo (USP)false |
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