という趣旨のリッチモンド連銀のWPが上がっている。論文のタイトルは「Optimized Taylor Rules for Disinflation When Agents are Learning」で、著者はTimothy Cogle（NYU）、Christian Matthes（リッチモンド連銀）、Argia M. Sbordone（NY連銀）。
以下はその要旨。
Highly volatile transition dynamics can emerge when a central bank disinflates while operating without full transparency. In our model, a central bank commits to a Taylor rule whose form is known but whose coefficients are not. Private agents learn about policy parameters via Bayesian updating. Under McCallum’s (1999) timing protocol, temporarily explosive dynamics can arise, making the transition highly volatile. Locally-unstable dynamics emerge when there is substantial disagreement between actual and perceived feedback parameters. The central bank can achieve low average inflation, but its ability to adjust reaction coefficients is more limited.
（拙訳）
中央銀行が完全な透明性を伴わないディスインフレ政策を実施する時、移行時に非常に変動的な動きが生じ得る。我々のモデルでは、中央銀行は、式は知られているが係数が知られていないテイラールールに従う。民間の主体はベイズ更新によって政策パラメータを学習する。マッカラム（1999）*1の時系列推移の下では、一時的に発散的な動きが生じて移行を非常に変動的なものとする可能性がある。係数の実際の値と認識された値の間に顕著な齟齬がある場合、局所的に不安的な動きが生じる。中央銀行は低い平均インフレ率を達成できるが、係数を調整する能力には限界がある。
論文の導入部では、この論文ではボルカーのインフレ抑制策を念頭に置いている、と書かれている。また、得られた結果について以下のように説明されている。
- 完全な情報開示を行ったベンチマークケースでは、インフレは4.6%からゼロ近辺に4四半期で低下する。犠牲レシオ（生産の累積損失をインフレ率の変化で割ったもの）は0.5%。
- 学習ケースでは、インフレは振動しつつ10四半期で1%に低下する。犠牲レシオはベンチマークケースのおよそ3倍。
- 係数の不確実性に比べれば、目標インフレ率の不確実性はまだ害が小さい。中銀は低いインフレ率を常に達成できる。ただし、移行コストが大き過ぎて、完全情報開示時の最適インフレ率であるゼロにまで下げられないこともある。
- 中銀は、民間主体の事前分布の中位値に十分近い係数を選択することにより、発散プロセスの発生を防ぐことができる。その場合、長期的なパフォーマンスの改善を犠牲にして移行時の変動性を下げることになる。それが学習ケースでの最適戦略となる。
