についての論文がオーストラリア国立大学（ANU）応用マクロ経済分析センター（Centre for Applied Macroeconomic Analysis［CAMA］）から出ている。論文のタイトルは「Modelling Inflation Volatility」で、著者はブカレスト大のEric Eisenstatとクイーンズ大のRodney W. Strachan。
以下はその要旨。
This paper discusses estimation of US inflation volatility using time varying parameter models, in particular whether it should be modelled as a stationary or random walk stochastic process. Specifying inflation volatility as an unbounded process, as implied by the random walk, conflicts with priors beliefs, yet a stationary process cannot capture the low frequency behaviour commonly observed in estimates of volatility. We therefore propose an alternative model with a change-point process in the volatility that allows for switches between stationary models to capture changes in the level and dynamics over the past forty years. To accommodate the stationarity restriction, we develop a new representation that is equivalent to our model but is computationally more efficient. All models produce effectively identical estimates of volatility, but the change-point model provides more information on the level and persistence of volatility and the probabilities of changes. For example, we find a few well defined switches in the volatility process and, interestingly, these switches line up well with economic slowdowns or changes of the Federal Reserve Chair.
（拙訳）
本稿では時変パラメータモデルを用いた米国のインフレのボラティリティ推計について論じる。具体的には、定常過程としてモデル化すべきか、それともランダムウォークの確率過程としてモデル化すべきか、を論じる。インフレのボラティリティを、ランダムウォークが含意するような非有界過程としてモデル化すると、事前分布と矛盾する。一方、定常過程では、ボラティリティ推計の際に通常観察される低頻度における振る舞いを捉えることができない。そこで我々が代わりに提案するのは、ボラティリティの変化点過程モデルである。そのモデルでは、過去40年間の水準変化と動きを捉えるために、ある定常モデルから別の定常モデルへの転換を許容した。定常性の制約を取り入れるため、我々のモデルと同等だが計算がより効率的な新たな定式化を開発した。すべてのモデルは実質的に同一のボラティリティ推計をもたらしたが、変化点モデルはボラティリティの水準と持続性、変化の確率についてより多くの情報を提供した。例えば、ボラティリティ過程について幾つかの明確な転換点を見つけた。興味深いことに、それらの転換点は経済の減速やFRB議長の交代に良く当てはまった。
