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I banchieri centrali nei tempi di crisi non dovrebbero pensare al futuro, di Paul De Grauwe e Yuemei Ji (da VOX-EU, 5 maggio 2020)

 

05 May 2020

Central bankers should not be forward-looking in times of crisis

Paul De Grauwe, Yuemei Ji 

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The unpredictability of the Covid-19 pandemic has created extraordinary uncertainty about the future course of the economy. Forecasts made today about future output and inflation risk are completely off the mark tomorrow. This uncertainty raises the following questions: Should central banks be forward-looking when deciding about monetary policies? Is it not better that they just take into account what they observe today to decide about the monetary policy actions? Major central banks currently appear to be following the latter approach. Under extreme uncertainty it is probably better not to rely on one’s forecasts about the future.

Can this cautionary principle be generalised? That is what we tried to do in our latest CEPR Discussion Paper (De Grauwe and Ji 2020). We use a behavioural macroeconomic model that produces endogenous business cycle movements driven by animal spirits, i.e. self-fulfilling changes in market sentiments (see De Grauwe 2012, De Grauwe and Ji 2019, Hommes and Lustenhouwer 2019).

An important characteristic of this model is that it generates ‘tranquil’ and ‘turbulent’ periods. Most of the time the economy is in tranquil periods. During turbulent periods, the model produces extreme behaviour of output and inflation, associated with the occurrence of extreme values (fat tails) in the distribution of these variables. These occur regularly but in an unpredictable fashion. We call these turbulent periods, ‘crisis periods’.

We exploit this aspect of our model to generate tranquil and crisis periods and to analyse how two different Taylor rules perform during these periods. In the first Taylor rule regime the central banks look only at current values of output gap and inflation. In the second Taylor rule regime the central bank uses forecasts of the output gap and inflation.1

Our first finding is that in tranquil periods when market sentiments (animal spirits) are neutral, forward-looking and current-looking Taylor rules produce similar results, in terms of their capacity to reduce the volatility of output and inflation. Empirical studies confirm that in normal times it is difficult to find that one of the two rules outperforms the other (see Taylor and Williams 2010).

Our second finding, however, is that when the economy is in crisis periods, a central bank that bases its interest rate decisions on forecasted values of output and inflation introduces more variability in these variables than a policy focusing on currently observed values. We interpret this result as follows. In crisis periods dominated by booms and busts in economic activity (fat tails and extreme values in output and animal spirits), forecast errors made both by private agents and by the central bank become very high. As a result, a forward-looking central bank will make many policy moves that turn out to be wrong. Put differently, the forward-looking central bank will make many policy mistakes that have to be reversed, thereby exacerbating the volatility of the output gap and inflation. Thus, when the forward-looking Taylor rule is used, the quality of policymaking declines during crisis times, leading to greater variability of output and inflation.

We checked for this interpretation by calculating the forecast errors made by agents (and by the central bank) under the two Taylor rules during tranquil and crisis periods. During tranquil periods, market sentiments (animal spirits) are neutral, whereas during crisis periods they take on extreme values. We plot the squared forecast errors of the output gap against the animal spirits in Figure 1. We find that when animal spirits are close to zero (tranquil times) the forecast errors are similar in magnitude in the two Taylor rule regimes. As animal spirits increase (in absolute values) the forecast errors increase and more so under the forward-looking Taylor rule.

This leads to the following insight. Extreme moods of optimism and pessimism are not the result of rational expectation but of the fact that increasing numbers of agents tend to extrapolate what they observe today, resulting in a boom in the optimistic case or a decline in the pessimistic case. It is then better for the central bank to use currently observed output and inflation to set the interest rate, rather than to try to outwit these agents by reacting to the forecasts of output and inflation. Given the extreme volatility of these variables when animal spirits are intense, the forward-looking central bank will make many policy errors that have to be corrected afterwards.

Figure 1 Squared forecast errors output gap and animal spirits

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Our third finding is that several factors affect the relative performance of forward-looking and current-looking Taylor rules. In particular, larger exogenous shocks tend to produce stronger and more uncertain effects on output and inflation. They also lead to more frequent crisis periods, making a forward-looking policy less attractive.

We illustrate this feature in Figures 2 and 3. We simulated our model for increasing standard deviations of demand and supply shocks and computed the corresponding standard deviations of output gap and inflation under the two Taylor rule regimes. We find that when the demand and supply shocks are relatively small, both the forward-looking and current-looking Taylor rules produce similar results. When the standard deviations of the shocks exceed a threshold value (approximately 0.5) we observe that the forward-looking Taylor rule produces stronger increases in the volatilities of output gap and inflation than the current Taylor rule.

Figure 2 Standard deviation output and shocks

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Figure 3 Standard deviation inflation and shocks

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In a last experiment, we derived the policy choices (trade-offs) central banks face with the use of the forward-looking and current-looking Taylor rules. These policy choices arise as a result of changing the intensity with which central banks stabilise the output gap. This intensity is measured by the output stabilisation coefficient in the Taylor rule. We computed the standard deviations of inflation and output gap for increasing values of this coefficient. We obtain a highly non-linear relationship shown in Figure 4. Let us first concentrate on the downward sloping part of the curve. This is obtained for values of the output stabilisation coefficient in the Taylor rule exceeding a threshold value of approximately 0.5. For these high values of the output stabilisation coefficient the central bank faces a conventional, negatively sloped trade-off between inflation and output volatility. As the intensity of output stabilisation increases, we move up along the negatively sloped trade-off. Thus. in this region, more output stabilisation comes at the cost of more inflation volatility. When the economy is on the negatively sloped segment, tranquil periods are the rule and there are very few crisis periods. We observe that when we are on this segment of the trade-off, both Taylor rules produce similar results in terms of output and inflation volatility.

Let us now concentrate on the upward sloping segment of the policy choices. This is obtained when the output stabilisation coefficient is below the threshold value of 0.5. Then, crises occur more frequently. For example, points A and A’ on the uppermost curves (corresponding to the forward-looking Taylor rule and the current-looking Taylor rule, respectively) are the situation when the central bank does not stabilise output (i.e. the output coefficient is close to 0). When this coefficient increases (i.e. the central bank increases its output stabilisation effort) we move down along these curves. This move leads to a ‘win-win’ scenario: by increasing output stabilisation, the central bank reduces the fat tails in the distribution of the output gap and as a result reduces both the volatility of output and inflation. In this scenario, more output stabilisation can be achieved without cost in terms of more inflation volatility.

We can now contrast the results obtained in the two Taylor rule regimes during crisis periods. We observe from Figure 4 that point A is located above and to the right of A’. This means that in the forward-looking Taylor regime the volatility of output and inflation is higher when the central bank does not do much output stabilisation. As explained earlier, this creates an environment of very high forecast errors. The central bank is also subjected to these high forecast errors. As a result, when the central bank uses a rule based on forecasting output and inflation it will make large policy errors. This is less the case when the central bank uses a rule based on currently observed values of output and inflation. This also means that in crisis scenarios the need for more active output stabilisation is stronger in the forward-looking Taylor regime than in the current-looking Taylor regime.

Figure 4 Output-inflation trade-off

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Our results generalise an intuition we have when the economy experiences great and uncertain volatility. The recent COVID-19 crisis is an example. This crisis is characterised by historically large and uncertain disturbances. Under these conditions, no rational central bank would base its monetary policy decisions on a forecast of future output and inflation. The future is too uncertain to do this. When uncertainty is extreme, prudent central banks will be guided by what they observe, and not by unreliable forecasts. There is empirical evidence that central banks actually are often not forward-looking (Taylor and Williams 2010). Our model provides the theoretical justification for this.

 

I banchieri centrali nei tempi di crisi non dovrebbero pensare al futuro,

di Paul De Grauwe e Yuemei Ji

 

L’imprevedibilità del Covid-19 ha creato una straordinaria incertezza sugli sviluppi futuri dell’economia. Le previsioni che vengono fatte oggi sulla produzione e l’inflazione futura rischiano di risultare completamente sbagliate domani. Questa incertezza solleva le seguenti domande: le banche centrali dovrebbero pensare al futuro quando decidono sulle politiche monetarie? Non è meglio che mettano solo nel conto quello che osservano oggi per decidere sulle iniziative della politica monetaria? Attualmente, importanti banche centrali pare che stiano seguendo il secondo approccio. Nella incertezza estrema è probabilmente meglio non basarsi sulle proprie previsioni del futuro.

Questo principio cautelativo può essere teorizzato? È quello che abbiamo cercato di fare nel nostro ultimo documento di discussione del Centro per la Ricerca Economia e Politica (De Grauwe e Ji, 2020). Noi usiamo un modello macroeconomico comportamentale che riproduce i movimenti del ciclo economico guidati dagli ‘spiriti animali’ [1], ad esempio i cambiamenti che si autoavverano nei sentimenti del mercato (si veda De Grauwe 2012, De Grauwe e Ji 2019, Hommes e Lustenhouwer 2019).

Una caratteristica importante di questo modello è che esso configura periodi ‘tranquilli’ e periodi ‘turbolenti’. Per la maggioranza del tempo, l’economia è in periodi tranquilli. Durante i periodi turbolenti, il modello produce comportamenti estremi nella produzione e nell’inflazione, associati ad episodi di valori elevati (a “coda spessa” [2]) nella distribuzione di queste variabili. Chiamiamo questi periodi turbolenti “periodi di crisi”.

Sfruttiamo questa caratteristica del nostro modello per simulare periodi tranquilli e di crisi e per analizzare come due diverse modalità della regola di Taylor si comportano durante questi periodi [3]. Nel primo regime della regola di Taylor le banche centrali guardano soltanto ai valori attuali della produzione e dell’inflazione. Nel secondo regime della regola di Taylor la banca centrale usa le previsioni sul divario di produzione e sulla inflazione.

La nostra prima scoperta è che nei periodi tranquilli, quando i sentimenti del mercato (gli ‘spiriti animali’) sono neutrali, le modalità della regola di Taylor del guardare in avanti e del guardare al presente producono risultati simili, quanto alla loro capacità di ridurre la volatilità [4] della produzione e dell’inflazione. Studi empirici confermano che in tempi normali è difficile scoprire che una delle due modalità si comporti meglio dell’altra (vedi Taylor e Williams, 2010).

La nostra seconda scoperta, tuttavia, è che quando l’economia è in periodi di crisi, una banca centrale che fonda le sue decisioni sul tasso di interesse sui valori previsti di produzione e di inflazione, introduce una maggiore irregolarità in queste variabili rispetto ad una politica che si concentra sui valori attualmente osservabili. Interpretiamo questo risultato nel modo seguente. Nei periodi dominati da espansioni e da collassi dell’attività economica (‘code spesse’ e valori elevati nella produzione negli ‘spiriti animali’), gli errori di previsione sia da parte degli attori di mercato [5] e della banca centrale divengono molto elevati. Di conseguenza, la banca centrale che ‘guarda al futuro’ assumerà molte iniziative politiche che risultano sbagliate. Per dirla diversamente, la banca centrale che ‘guarda al futuro’ farà molti errori politici che debbono essere invertiti, di conseguenza esacerbando la volatilità dei divari di produzione e della inflazione. Quindi, quando si usa la modalità della curva di Taylor che guarda al futuro in tempi di crisi, la qualità della direzione operativa cala, portando ad una maggiore volatilità della produzione e dell’inflazione.

Abbiamo controllato questa interpretazione calcolando gli errori di previsione da parte degli attori di mercato (e della banca centrale) sotto le due modalità della curva di Taylor nei periodi tranquilli e nei periodi di crisi. Durante i periodi tranquilli i sentimenti del mercato (gli ‘spiriti animali’) sono neutrali, mentre durante i periodi di crisi essi assumono valori estremi. Nella Figura 1 abbiamo tracciato gli errori quadratici di previsione [6] dei divari della produzione rispetto agli ‘spiriti animali’. Scopriamo che quando gli ‘spiriti animali’ sono vicini allo zero (tempi tranquilli) gli errori di previsione nelle due modalità della regola di Taylor sono simili. Quando gli ‘spiriti animali’ crescono (in valori assoluti) gli errori di previsione aumentano e più ancora sotto la modalità della regola di Taylor che guarda al futuro.

Questo porta alla seguente intuizione. Le modalità estreme del pessimismo e dell’ottimismo non sono il risultato di una aspettativa razionale ma del fatto che l’aumento del numero degli attori di mercato tende ad estrapolare quello che essi osservano al presente, con la conseguenza di un boom nel caso ottimistico o di un declino in quello pessimistico. Per la banca centrale è allora meglio utilizzare la produzione e l’inflazione osservate al presente per stabilire il tasso di interesse, piuttosto che cercare di superare in scaltrezza questi attori reagendo alle previsioni di produzione e di inflazione. Data la estrema volatilità di queste variabili quando gli ‘spiriti animali’ son intensi, la banca centrale che guarda al futuro farà molti errori politici che dovranno essere corretti in seguito.

Figura 1. Errori quadratici di previsione: divari di produzione e spiriti animali

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La nostra terza scoperta è che vari fattori influenzano le prestazioni relative della modalità della regola di Taylor che guarda al futuro e di quella che si basa sul presente. In particolare shock esogeni più ampi tendono a produrre effetti più forti e più incerti sulla produzione e sull’inflazione. Essi portano anche a periodi di crisi più frequenti, rendendo meno attraente una politica che si basa sulle previsioni future.

Illustriamo questa peculiarità nelle Figure 2 e 3. Abbiamo simulato il nostro modello per accrescere le deviazioni standard dagli shock della domanda e dell’offerta e calcolato le conseguenze deviazioni standard dei divari di produzione e dell’inflazione sulla base delle due modalità della regola Taylor. Scopriamo che quando gli shock della domanda e dell’offerta sono relativamente piccoli, sia la modalità che guarda al futuro che quella che si attiene al presente della regola Taylor producono risultati simili. Quando le deviazioni standard superano un valore di soglia (approssimativamente 0,5), osserviamo che la modalità che guarda al futuro determina incrementi più forti nelle volatilità dei divari di produzione e dell’inflazione della modalità della regola Taylor che si attiene al presente.

Figura 2.  Deviazione standard della produzione e shock.

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Figura 3. Deviazione standard dell’inflazione e shock

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In un ultimo esperimento, abbiamo desunto le scelte politiche (scambi) che le banche centrali affrontano con l’uso delle due modalità della regola Taylor. Queste scelte politiche si manifestano come una conseguenza del cambiamento di intensità con il quale le banche centrali stabilizzano il divario di produzione. Questa intensità si misura nella regola Taylor con il coefficiente di stabilizzazione della produzione. Abbiamo calcolato le deviazioni standard dell’inflazione e del divario di produzione per i valori crescenti di questo coefficiente. Abbiamo ottenuto una relazione non-lineare elevata, mostrata nella Figura 4. Ci sia permesso di attirare l’attenzione sulla parte discendente della curva. Questa è ottenuta per valori del coefficiente di stabilizzazione della produzione nella regola Taylor che eccedono il valore di una soglia pari grosso modo a 0,5. Per questi valori elevati del coefficiente di stabilizzazione della produzione la banca centrale fa fronte con uno scambio che inclina negativamente tra inflazione e volatilità della produzione. Quando cresce l’intensità della stabilizzazione della produzione, si sale lungo lo scambio ad inclinazione negativa. Quindi, in questa regione, una maggiore stabilità della produzione arriva al costo di una inflazione più volatile. Quando l’economia si trova sul segmento ad inclinazione negativa, i periodi tranquilli sono la regola e ci sono pochi periodi di crisi. Si osserva che quando siamo su questo segmento, entrambe le modalità della regola di Taylor producono risultati simili in termini di volatilità della produzione e dell’inflazione.

Concentriamoci adesso sul segmento che inclina verso l’alto delle scelte politiche. Questo accade quando il coefficiente di stabilizzazione della produzione è al di sotto della soglia del valore 0,5. In quel caso, le crisi intervengono più frequentemente. Ad esempio, i punti A e A’ in cima alle curve (che corrispondono rispettivamente alla modalità della curva di Taylor che guarda al futuro e che si basa sul presente) corrispondono alla situazione quando la banca centrale non stabilizza la produzione (ad esempio, quando il coefficiente della produzione è prossimo allo zero). Quando questo coefficiente aumenta (ovvero, la banca centrale accresce il suo sforzo di stabilizzazione della produzione) ci si sposta in basso lungo queste curve. Questo spostamento porta ad uno scenario vantaggioso per tutti: accrescendo la stabilizzazione della produzione, la banca centrale riduce le “code spesse” nel divario di distribuzione della produzione e di conseguenza riduce la volatilità sia della produzione che della inflazione.

Possiamo adesso mettere a confronto i risultati ottenuti dalle due modalità della regola Taylor durante i periodi di crisi. Osserviamo dalla Figura 4 che il punto A è collocato sopra e alla destra di A’. Questo comporta che nella modalità Taylor che guarda al futuro, la volatilità della produzione e dell’inflazione è più elevata quando la banca centrale non opera molta stabilizzazione della produzione. Come spiegato in precedenza, questo crea un contesto di errori di previsione molto alti. Anche la banca centrale è soggetta a questi alti errori di previsione. Di conseguenza, quando la banca centrale usa una regola basata sulla previsione di produzione e di inflazione, farà ampi errori nella sua politica. Questo accade meno quando la banca centrale utilizza una regola basata sui valori attualmente osservati di produzione e di inflazione. Questo comporta anche che negli scenari di crisi il bisogno di una stabilizzazione della produzione è più forte nella modalità Taylor che guarda al futuro che non in quella che si basa sul presente.

Figura4. Scambio tra produzione e inflazione

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I nostri risultati generalizzano una intuizione che abbiamo quando l’economia sperimenta una volatilità grande e incerta. La recente crisi del Covid-19 ne è un esempio. La crisi è caratterizzata da turbamenti incerti e storicamente elevati. In queste condizioni, nessuna banca centrale razionale baserebbe le sue decisioni di politica monetaria su una previsione della futura produzione o inflazione. Il futuro è troppo incerto per farlo. Quando l’incertezza è estrema, le banche centrali prudenti saranno guidate da ciò che osservano, non da previsioni inaffidabili. Ci sono prove empiriche che al momento le banche centrali non guardano spesso al futuro (Taylor e Williams, 2010). Il nostro modello fornisce per questo la giustificazione teorica.

 

 

 

 

 

 

[1] Espressione coniata da J.M. Keynes (animal spirits) per indicare il complesso di emozioni istintive che guidano il comportamento umano, in generale, e quello imprenditoriale, in particolare. Keynes fu il primo a capire che sulla scena delle decisioni economiche, nel mondo dell’industria come in quello della finanza, ci fossero sempre,  invisibili, anche gli aspetti umorali della mente umana …  In The general theory of employment, interest and money (1936), Keynes così si esprime: «A prescindere dall’instabilità dovuta alla speculazione, vi è una instabilità di altro genere, dovuta a questa caratteristica della natura umana: che una larga parte delle nostre attività positive dipende da un ottimismo spontaneo piuttosto che da un’aspettativa in termini matematici, sia morale che edonistica o economica. La maggior parte, forse, delle nostre decisioni di fare qualcosa di positivo, le cui conseguenze si potranno valutare pienamente soltanto a distanza di parecchi giorni, si possono considerare soltanto come risultato di tendenze dell’animo, di uno stimolo spontaneo all’azione invece che all’inazione, e non come risultato di una media ponderata di vantaggi quantitativi, moltiplicati per probabilità quantitative». (Treccani)

[2] In statistica le ‘curve’ sono indicatori di probabilità; possono essere ‘normocurtiche’ – quando sono normalmente concentrate attorno ai dati medi; leptocurtiche, quando sono molto concentrate attorno ai dati medi; platicurtiche, quando sono poco concentrate attorno alla media. Queste ultime dovrebbero essere le ‘code spesse o grasse’. Più o meno come nella figura sotto, la linea celeste:

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[3] La Regola di Taylor è una regola della moderna politica monetaria enunciata dall’economista statunitense John B. Taylor nel 1993. La regola ha particolare importanza perché consiste in una relazione matematica che lega alcune variabili economiche (inflazione e prodotto interno lordo) a uno strumento di politica monetaria. Questo consente di rappresentare il comportamento di molte banche centrali (come Federal Reserve e Banca centrale europea). Nello specifico, la regola indica a quale livello dovrebbe essere il tasso di interesse nominale di breve periodo formulato dall’autorità monetaria, affinché sia pari al tasso di interesse reale di equilibrio, ossia il tasso di interesse reale a cui corrisponde un livello di domanda aggregata pari all’offerta aggregata di piena occupazione (PIL potenziale). (Wikipedia)

Traduco con ‘modalità della regola’ perché – per quanto capisco – la regola è una sola.

[4] In finanza, dove il termine è usato frequentemente, la volatilità è una misura della variazione percentuale del prezzo di uno strumento finanziario nel corso del tempo. La volatilità storica deriva dalla effettiva serie storica dei prezzi misurabile nel passato. La volatilità implicita deriva dal prezzo di mercato delle opzioni dello strumento finanziario analizzato, per scadenze future attualmente scambiate. (Wikipedia) Quindi, per volatilità nella produzione e nell’inflazione – termine che ricorre frequentemente in questo articolo – si intende la variazione più o meno frequente dei valori relativi di produzione e di inflazione.

[5] Traduco “agents” con attori di mercato, supponendo che questa sia la prassi alla quale le banche centrali sottopongono le previsioni sul futuro della produzione e dell’inflazione, basandosi almeno in parte sulle aspettative che emergono da strumenti come i sondaggi degli operatori, le valutazioni delle agenzie di ricerca e gli andamenti dei mercati economici e finanziari. In questo caso, il termine “agent” – se non sbaglio – coincide in pratica con quello che definiremmo “attore di mercato” (che ha il vantaggio di spiegare anche meglio perché questo genere di soggetti siano anche più suscettibili di essere condizionati dagli “spiriti animali”, trattandosi – per così dire – dei medesimi “animali”).

[6] In statistica, l’errore quadratico medio (in inglese Mean Squared Error, MSE) indica la discrepanza quadratica media fra i valori dei dati osservati ed i valori dei dati stimati. (Wikipedia)

 

 

 

 

 

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