粘性信息、泰勒规则与政策权数网格——基于动态随机一般均衡的数值模拟

笔者构造了一个采用粘性信息定价机制的动态随机一般均衡模型,通过数值模拟实验比较了三种形式(经典型、前瞻型和后顾型)的泰勒规则,讨论了不同泰勒规则下货币政策稳定宏观经济波动,减少福利损失的表现。笔者首次在粘性信息环境下采用福利损失作为我国货币规则的讨论标准,并且在货币规则的讨论中引入政策权数网格这一概念,明确了泰勒规则的具体形式。研究发现:(1)以名义变量为标准时,没有哪种泰勒规则具有绝对优势;(2)以福利损失为标准时,后顾型泰勒规则最优,并且在信息粘性改变时,该结论不变;(3)最优泰勒规则的最优政策权数网格在通胀权数区间(2.5,4)、产出权数区间(1,5)内。因此,笔者认为在定价者的信息存在粘性的条件下,中央银行应该遵循后顾型的泰勒规则制定货币政策,并有必要同时保证后顾型泰勒规则的通胀权数和产出权数在适当区间内。