Trilemma in Konjunkturmodellen erschwert empirische Abbildung
Eine neue Studie der Federal Reserve Bank of Philadelphia und des IWF identifiziert ein grundlegendes Trilemma in internationalen Konjunkturmodellen. Es erschwert die gleichzeitige Abbildung empirisch plausibler Markups, geringer Handelselastizität und niedriger Wechselkurs-Pass-Through.
Das Trilemma der Preisgestaltung
Forscher bewerten mehrere führende mikrofundierte Pricing-to-Market (PTM)-Mechanismen in einem Zwei-Länder-DSGE-Modell mit volatilen Wechselkursen.
Sie identifizieren ein fundamentales Parametrisierungs-Trilemma: Modelle können empirisch plausible Produzenten-Markups, gedämpfte Ausgabenverlagerungen (geringe kurzfristige Handelselastizität) und den niedrigen Wechselkurs-Pass-Through, der zur Erklärung der Konjunkturzyklen von Preisen und Mengen erforderlich ist, nicht gleichzeitig abbilden.
Dieses Spannungsfeld wird als Parameterisierungs-Trilemma bezeichnet.
Die Analyse umfasst Modelle wie Distribution Cost (CD), Price Dispersion (PD), Nested CES Aggregation (NCES), Deep Habits (DH) und Customer Capital (CC) sowie den reduzierten Kimball-Aggregator (KA).
Die Studie abstrahiert von nominalen Friktionen, da empirische Belege darauf hindeuten, dass ein begrenzter Pass-Through weitgehend ein reales Phänomen ist.
Modellschwächen und Markups
Der reduzierte KA-Rahmen schneidet bei den Konjunktur-Mengenstatistiken schlecht ab, da er plausible Markups nicht mit einer geringen kurzfristigen Handelselastizität in Einklang bringen kann.
Dieses Problem betrifft auch die mikrofundierten Modelle.
Das NCES-Modell ist für allgemeine Gleichgewichtsanwendungen ungeeignet, zeigt aber eine hervorragende Leistung bei Preisstatistiken.
Das Deep Habits-Modell liefert einen umgekehrten Pass-Through und impliziert mehr als vollständigen Pass-Through.
Die verbleibenden Modelle erklären die Konjunkturdynamik der Mengen gut, erreichen aber keinen ausreichend niedrigen Wechselkurs-Pass-Through zu den Preisen.
Suchmodelle balancieren Preise und Mengen am besten, jedoch auf Kosten schwerer identifizierbarer Friktionen.
Die Probleme vieler Modelle könnten durch höhere Markup-Ziele gemildert werden, doch Werte über 70 Prozent sind empirisch schwer zu rechtfertigen.
Grundlegende Herausforderung für die Forschung
Die Studie legt den Finger in eine offene Wunde der internationalen Makroökonomie.
Sie zeigt, dass selbst führende Modelle grundlegende empirische Fakten nur schwer vereinen können.
Für die Modellentwicklung bedeutet dies eine klare Aufforderung, neue Wege zur Auflösung dieses Trilemmas zu finden.
Quelle: Pricing-to-Market in Business Cycle Models
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