The notion that an independent central bank reduces a country's inflation is a controversial hypothesis. To date, it has not been possible to satisfactorily answer this question because the complex macroeconomic structure that gives rise to the data has not been adequately incorporated into statistical analyses. We develop a causal model that summarizes the economic process of inflation. Based on this causal model and recent data, we discuss and identify the assumptions under which the effect of central bank independence on inflation can be identified and estimated. Given these and alternative assumptions, we estimate this effect using modern doubly robust effect estimators, i.e., longitudinal targeted maximum likelihood estimators. The estimation procedure incorporates machine learning algorithms and is tailored to address the challenges associated with complex longitudinal macroeconomic data. We do not find strong support for the hypothesis that having an independent central bank for a long period of time necessarily lowers inflation. Simulation studies evaluate the sensitivity of the proposed methods in complex settings when certain assumptions are violated and highlight the importance of working with appropriate learning algorithms for estimation.


翻译:独立中央银行减少一国通货膨胀的概念是一个有争议的假设。迄今为止,由于生成数据的复杂的宏观经济结构尚未充分纳入统计分析,因此无法令人满意地回答这一问题。我们开发了一个因果模型,总结通货膨胀的经济过程。根据这一因果模型和最新数据,我们讨论并确定了中央银行独立对通货膨胀的影响的假设,根据这些假设和替代假设,我们利用现代双重强力效应估测器,即纵向目标最大概率估测器来估计这一影响。估计程序包括机器学习算法,并适合应对与复杂纵向宏观经济数据有关的挑战。我们并不认为有力支持长期拥有独立的中央银行必然降低通货膨胀的假设。模拟研究评估了某些假设被违反时在复杂环境中拟议方法的敏感性,并强调了与适当学习算法进行估算的重要性。

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