Optimal monetary policy and the Nobel Prize of 2011 

Thomas J. Sargent

Contributions• RE models

– Theory– Combined with VAR models  as approach to “Interpreting Economic 

Time Seies”• Recursive equilibrium methods

– applications of dynamic programming to macro and contract design• Sustantive

– Price level indeterminany under interest rate rules (with Neil Wallace)

– Ends of Four Big Inflations– Rise and Fall of US inflation– European Unemployment

Christopher A. Sims

Contributions• Time series econometrics

– Granger causality (money and output)– Vector autoregressions (money, interest rates, inflation and output– Bayesian methods

• Theory – Rational Inattention– Fiscal theory of the price level

Lars P. Hansen

Student and collaborator• Generalized Method of 

Moments– Developed based on a 

suggestion in Sims’ Minnesota lectures

• Applied to nonlinear RE models (generalization of Hall)

• Methods in collaboration with Sargent– Rational expectations models– Dynamic policy design with a 

concern for “Robustness”

Frank Smets

• Student of Sims at Yale• Developer with Raf Wouters of 

one of the key early DSGE models (Europe, then US)

• Estimated using Bayesian methods and competitive with VAR forecasting models

• Head of research at ECB• SW model available in Dynare, 

in which models are solved using methods of Sargent and, more closely, Sims

Outline

• Hybrid GG model• Solution a la Sargent• Approximate solution using VAR expectations• Later lab will do solution a la Sims using Dynare• Implications of neutral solution for inflation• Optimal policy with commitment (Phelps, former Nobel prize, with roots to Ramsey). 

• Optimal policy without commitment (Kydlandand Prescott, former Nobel prize)

GG “Inflation dynamics”

• Hybrid model: Forward and backward parts of inflation (just like labor demand in Sargent “Black” textbook in 1978).

• What can one do?– Solve it using RE – Estimate it using GMM– Simulate it using

• A full model solution that has a restricted VAR form (this is what is done by Smets and Wouters)

• A single equation  that relies on VAR approximations to expectations

Model and solution(s)

• Single equation form

• Sargent solution

tttftbt E 11

01

jjtt

jtt E

• Sims forecasting approach– VAR– VAR in companion (first order) form

• Applied to forecasting real marginal cost

ttt

tptpttt

NeMDD

edMdMdMd

1

2211 ...

tk

kttktt DsMDsEE

Fundamental Inflation

01 ][

jt

jjtt DsM

Reactions

• This is a pretty good inflation model• It is mostly forward‐looking• It can be put in a DSGE framework (and a variant of it is in Smets‐Wouters)

• It can be used to think about monetary policy topics and trade‐offs

Neutral monetary policy• In simplest NK model, zero inflation holds average markup/real marginal cost constant

• Version with residual (interpreted as price shock ‐‐ affects inflation not marginal cost ‐‐SW varying monopoly power).

ttt

ttt

ttttftbt

zm

ezmz

zE

11

*

;

1

1

11

Implementing neutral policy (y=y*)

• Nominal rate must be “natural rate of interest” plus expected inflation effect of “time varying (flexible) inflation target”

• Price level indeterminacy must be avoided through interest rate rule

• Review session prep: work through cases with inflation and price level responses  

• Requires knowledge and interest rate variability

Optimal policy

• Different visions– Welfare of representative agent– Discounted quadratic costs

• Similar “programs”– Key element is “forward‐looking constraint” represented by PC

– Two stage structure: choose inflation, output gap then find supporting interest rate

• General feature: it is optimal to have inflation initially high and then reduce it through time