Este trabajo estudia el diseño de política monetaria óptima bajo incertidumbre en un modelo de equilibrio general dinámico y estocástico. Se utiliza un enfoque de Markov jump-linear-quadratic (MJLQ) para estudiar el diseño de la política, aproximando la incertidumbre por medio de distintos modelos discretos de cadenas de Markov, y tomando aproximaciones lineales cuadráticas dependientes de la moda del modelo subyacente. Esto nos permite aplicar una metodología poderosa, con algoritmos de solución convenientes que hemos desarrollado. Aplicamos nuestros métodos al modelo neokeynesiano básico, analizando cómo se ven afectadas las políticas por la incertidumbre, y cómo el aprendizaje y la experimentación activa afecta las políticas y las pérdidas.
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