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Pervasive stickiness : (expanded version)

Auteur : N Gregory Mankiw; Ricardo Reis; National Bureau of Economic Research.
Éditeur : Cambridge, Mass. : National Bureau of Economic Research, 2006.
Collection : Working paper series (National Bureau of Economic Research), no. 12024.
Édition/format :   Livre électronique : Document : AnglaisVoir toutes les éditions et les formats
Base de données :WorldCat
Résumé :
Abstract: This paper explores a macroeconomic model of the business cycle in which stickiness of information is pervasive. We start from a familiar benchmark classical model and add to it the assumption that there is sticky information on the part of consumers, workers, and firms. We evaluate the model against three key facts that describe short-run fluctuations: the acceleration phenomenon, the smoothness of real  Lire la suite...
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Détails

Type d’ouvrage : Document, Ressource Internet
Format : Ressource Internet, Fichier informatique
Tous les auteurs / collaborateurs : N Gregory Mankiw; Ricardo Reis; National Bureau of Economic Research.
Numéro OCLC : 63809452
Notes : "February 2006."
Cover title.
Description : 1 online resource (25 p.)
Titre de collection : Working paper series (National Bureau of Economic Research), no. 12024.
Responsabilité : N. Gregory Mankiw, Ricardo Reis.

Résumé :

Abstract: This paper explores a macroeconomic model of the business cycle in which stickiness of information is pervasive. We start from a familiar benchmark classical model and add to it the assumption that there is sticky information on the part of consumers, workers, and firms. We evaluate the model against three key facts that describe short-run fluctuations: the acceleration phenomenon, the smoothness of real wages, and the gradual response of real variables to shocks. We find that pervasive stickiness is required to fit the facts. We conclude that models based on stickiness of information offer the promise of fitting the facts on business cycles while adding only one new plausible ingredient to the classical benchmark

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