S&p 500 under a structural macro-financial model

• Rodrigo Alfaro ^[1] ; Andrés Sagner ^[2]
  1. [1] Financial Studies Area, Central Bank of Chile
  2. [2] Financial Stability Area, Central Bank of Chile
• Localización: Revista de análisis económico, ISSN-e 0718-8870, ISSN 0716-5927, Vol. 36, Nº 2, 2021, págs. 3-20
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • S&p 500 bajo un modelo macrofinanciero estructural
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• Resumen
  • español

    En este artículo proponemos un modelo macrofinanciero que combina un modelo macroeconómico semiestructural de mediano plazo con el Modelo Dinámico de Gordon o MDG (Campbell y Shiller, 1988). El marco propuesto permite analizar la relación entre la brecha de producto, inflación, tasa de interés de corto plazo, e indicadores del mercado de valores como precio, dividendos, y volatilidad. Estimamos el modelo utilizando técnicas bayesianas con datos trimestrales de EE.UU. desde 1984 a 2020. La descomposición de la varianza incondicional de las variables revela que (i) shocks de demanda son relevantes para la mayoría de las variables macroeconómicas y el precio de las acciones; (ii) shocks de oferta afectan principalmente a la inflación; (iii) shocks al ratio precio-dividendo representan cerca de 12%, 5% y 16% de la variabilidad de la brecha de producto, inflación y tasas de interés, respectivamente; y (iv) el mecanismo MDG ayuda a amortiguar los efectos de shocks a la tasa de interés e incrementa la velocidad de convergencia de todas las variables macroeconómicas luego de un shock de inflación, respecto de un modelo semiestructural estándar, lo que refleja la importancia del precio de las acciones respecto de la dinámica de variables macroeconómicas.

  • English

    In this paper, we propose a macro-financial model that combines a semi-structural, medium-term macroeconomic model with the Dynamic Gordon Model or DGM (Campbell and Shiller, 1988). The proposed framework allows us to analyze the relationship between the output gap, inflation, short-term interest rate, and stock market indicators: price, dividend, and volatility. We estimate the model for the US economy using Bayesian techniques on quarterly data from 1984 to 2020. The decomposition of the unconditional variance of the variables shows that (i) demand shocks are relevant for most macroeconomic variables and stock prices; (ii) supply shocks affect inflation mainly; (iii) shocks to the price-dividend ratio account for around 12%, 5% and 16% of the variability of the output gap, inflation, and interest rates, respectively; and (iv) the DGM mechanism helps to cushion the effects of an interest rate shock and increases the speed of convergence of all macroeconomic variables after an inflation shock, compared to a standard, semi-structural model, reflecting in this manner the importance of stock prices on the dynamics of macroeconomic variables.