Learning from news

Abstract

Este artículo contribuye a dos líneas de la literatura sobre ciclos económicos —los shocks de noticias y la racionalidad limitada— mediante la evaluación de la importancia empírica de los shocks de noticias sobre la productividad total de los factores (TFP, por sus siglas en inglés), relajando la hipótesis de expectativas racionales. Estimamos un modelo DSGE de escala media, que incorpora fricciones financieras y shocks de noticias sobre la TFP, bajo dos mecanismos distintos de formación de expectativas: expectativas racionales (RE) y aprendizaje adaptativo (AL). Los resultados sugieren que el AL amplifica los efectos de las fricciones en los mercados financieros, lo que conduce a tres hallazgos clave. En primer lugar, el AL mejora el ajuste del modelo, como se ha mostrado en la literatura relacionada, y replica mejor la volatilidad de diversas variables agregadas. En segundo lugar, la amplificación del AL da lugar a una respuesta deflacionaria y a una reacción más persistente de los diferenciales de crédito ante shocks de noticias sobre la TFP. En tercer lugar, el AL incrementa la importancia de los shocks de noticias puros (es decir, shocks puramente anticipados), amplificando sus efectos tanto a través del canal de expectativas como del canal crediticio. Finalmente, mostramos que la dinámica generada por el modelo DSGE bajo el AL se alinea más estrechamente con la evidencia empírica de modelos VAR que la versión del modelo DSGE con expectativas racionales.

This paper contributes to two strands of business cycle literature –news shocks and bounded rationality– by assessing the empirical importance of total factor productivity (TFP) news shocks while relaxing the rational expectations assumption. We estimate a medium-scale dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) model, incorporating financial frictions and TFP news shocks, under two different expectation formation mechanisms: rational expectations (RE) and adaptive learning (AL). The results suggest that AL amplifies the effects of financial market frictions, leading to three key findings. First, AL improves the model’s fit, as shown in the related literature, and better replicates the volatility of several aggregate variables. Second, the AL amplification results in a deflationary response and a more persistent reaction of lending spreads to TFP news shocks. Third, AL increases the importance of pure news shocks (i.e. purely anticipated shocks), amplifying their effects through both expectation and credit channels. Finally, we show that the dynamics generated by the DSGE model under AL align more closely with empirical vector autoregression evidence than those produced by the RE version of the DSGE model.