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Título: ON THE MISSING DISINFLATION PUZZLE: A DATA-DRIVEN APPROACH
Autor: RAPHAEL DE AQUINO LUDWIG PEREIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  EDUARDO ZILBERMAN - ADVISOR
MARCELO CUNHA MEDEIROS - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 54981
Catalogação:  23/09/2021 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54981@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54981@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54981

Resumo:
This paper examines the potential explanations for the Missing Disinflation Puzzle (MDP). We construct a data set containing only variables associated with the puzzle, and use of Machine Learning (ML) methods to compute estimates for U.S. Consumer Price Index inflation over the period of interest. These methods can handle large data sets, and perform variable selection. A model selection exercise using Model Confidence Set over pseudo-out-of-sample forecasts is proposed to assess forecasting performance and to analyze the variable selection pattern of these models. We analyze the variable selection performed by the best models and find evidence for explanations associated with different metrics for inflation expectations - in particular those linked to consumers surveys.

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