This paper investigates the statistical properties of the U.S. sacrifice ratio-the cumulative output loss arising from a permanent reduction in inflation. We derive estimates of the sacrifice ratio from three structural VAR models and then conduct Monte Carlo simulations to analyze their sampling distribution. While the point estimates of the sacrifice ratio confirm the results reported in earlier studies, we find that the estimates are very imprecise and that the degree of imprecision increases with the complexity of the model used. That is, increases in the number of structural shocks widen our confidence intervals. We conclude that the estimates provide a very unreliable guide for assessing the output cost of a disinflation policy.
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AbstractWe use matched point and density forecasts of output growth and infl ation from the ECB Survey of Professional Forecasters to derive measures of forecast uncertainty, forecast dispersion, and forecast accuracy. We construct uncertainty measures from aggregate density functions as well as from individual histograms. The uncertainty measures display countercyclical behavior, and there is evidence of increased uncertainty for output growth and infl ation since 2007. The results also indicate that uncertainty displays a very weak relationship with forecast dispersion, corroborating the fi ndings of other recent studies indicating that disagreement is not a valid proxy for uncertainty. In addition, we fi nd no correspondence between movements in uncertainty and predictive accuracy, suggesting that time-varying conditional variance estimates may not provide a reliable proxy for uncertainty. Last, using a regression equation that can be interpreted as a (G)ARCH-M-type model, we fi nd limited evidence of linkages between uncertainty and levels of infl ation and output growth.
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