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Identification and Structural Inference of Dynamic Causal Effects: Theory and Applications

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Nuove teorie macroeconomiche ridefiniscono l’inflazione

Ricerche più approfondite sull’inferenza strutturale degli effetti causali dinamici hanno consentito di studiare l’inflazione da una nuova prospettiva.

Lo studio della macroeconomia è stato messo in discussione dopo la recente crisi economica globale, che continua a incidere sulle nostre economie. Il confronto con questioni macroeconomiche quali l’inflazione può trarre beneficio da una nuova ricerca sull’inferenza strutturale, ovvero l’inferenza causale basata sulla teoria o sulla struttura di un oggetto sottostante per identificare la variazione esogena nei dati delle osservazioni. Il progetto ISIDCE (Identification and structural inference of dynamic causal effects: Theory and applications), finanziato dall’UE, ha analizzato nuovi metodi di inferenza strutturale e la loro applicazione alla teoria macroeconomica. Tramite l’inferenza strutturale, ha esaminato se le aspettative sull’inflazione futura sono un fattore determinante dell’inflazione attuale. Questo può fornire sostegno ai responsabili delle politiche migliorando la loro gestione delle aspettative al fine di soddisfare il loro obiettivo di politica per il controllo dell’inflazione. L’idea che l’inflazione passata incida sull’inflazione attuale attraverso il suo impatto sulle aspettative di inflazione futura è considerato uno strumento “debole” per lo studio dell’inflazione. In questo contesto, il team del progetto ha migliorato i metodi esistenti di inferenza robusti con strumenti deboli. Ha funzionato su nuovi metodi che sfruttano la variazione precedentemente inesplorata nei dati e ha applicato tali metodi a questioni aperte attuali in macroeconomia. In particolare, il team è riuscito a migliorare il campo di applicazione dei metodi esistenti di inferenza e ha pubblicato i risultati in Econometrica, un’importante rivista accademica di economia sottoposta a revisione paritaria. Ha articolato inoltre un nuovo metodo di inferenza causale che può essere applicato all’inferenza in base a dati in serie temporale. Il metodo stabilisce l’utilizzo della variazione indotta dal cambiamento strutturale come strumento per identificare effetti causali che sono stabili nel corso del tempo. Ad esempio, ISIDCE ha sviluppato un nuovo metodo per identificare gli effetti causali tramite dati non sperimentali e ha applicato i risultati a due importanti modelli macroeconomici. Questo metodo utilizza la variazione indotta dal cambiamento strutturale come strumento per identificare effetti causali che sono stabili nel corso del tempo. I risultati sono stati pubblicati in due articoli riguardanti stime della curva neo-keynesiana di Phillips (parte dell’offerta) e l’analisi del modello di equazione di Euler (parte della domanda). Inoltre, ISIDCE ha analizzato la curva neo-keynesiana di Phillips e proposto nuovi spunti per capirne la complessità, insieme a idee per le ricerche future. Questi risultati sono stati divulgati alle principali conferenze in tutto il mondo e attraverso una varietà di pubblicazioni. I risultati hanno anche attirato maggiori finanziamenti, aiutando a perfezionare ulteriormente teorie emergenti e miglioramenti correlati all’inferenza strutturale di effetti causali dinamici. L’impatto sulla teoria macroeconomica sarà senza dubbio un’esperienza positiva.

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