Apprendimento adattivo e trasmissione del quantitative easing in un modello neokeynesiano a quattro equazioni

This thesis studies the transmission of quantitative easing in the four-equation New Keynesian model of Sims, Wu and Zhang (2023) when rational expectations are replaced by constant-gain adaptive learning in the tradition of Milani (2005). In the learning version of the model, agents forecast inflation and the output gap using two univariate perceived laws of motion, which they update each period through constant-gain recursive least squares. The structural equations and the original calibration are kept unchanged so the two versions differ only in how expectations about the endogenous variables are formed. The rational expectations benchmark is solved in Dynare while the learning economy is simulated period by period in MATLAB. The main result is that learning reverses the sign of the inflation response to an expansionary QE shock: inflation falls on impact under learning whereas it rises under rational expectations. The same reversal occurs for a credit shock but not for the productivity or monetary shocks. The distinction comes from whether the disturbance enters the Phillips curve through the financial cost-push term. The reversal concerns only inflation and, given the steady-state initialization, is robust to the perceived slope coefficients and to the constant gain.

Questa tesi studia la trasmissione del quantitative easing nel modello neokeynesiano a quattro equazioni di Sims, Wu e Zhang (2023) quando le aspettative razionali sono sostituite da un apprendimento adattivo constant-gain seguendo Milani (2005). Gli agenti prevedono l'inflazione e l'output gap a partire da due perceived laws of motion univariate, aggiornate in ogni periodo attraverso minimi quadrati ricorsivi a guadagno costante, mentre le equazioni strutturali e la calibrazione originaria restano invariate; in tal modo le due versioni differiscono solamente nel modo in cui si formano le aspettative sulle variabili endogene. Il benchmark ad aspettative razionali è risolto in Dynare e l'economia con apprendimento è simulata periodo per periodo in MATLAB. L'apprendimento inverte il segno della risposta dell'inflazione a uno shock espansivo di QE, che risulta negativa all'impatto laddove il benchmark produce una risposta positiva. La stessa inversione si presenta per uno shock di credito e non si presenta né per lo shock di produttività né per quello di politica monetaria. La distinzione dipende dal fatto che il disturbo entri o meno nella curva di Phillips attraverso il termine finanziario di cost-push. L'inversione riguarda la sola inflazione ed è robusta, data l'inizializzazione allo steady state, rispetto ai perceived slope coefficients e al valore del guadagno costante.