家庭通胀预期调查中的无反应偏差

2023年12月 亚行经济工作论文系列 编号706 无响应偏差 家庭通货膨胀预期调查 MeltemChadwick、RennaeCherry和JaquesonK.Galimberti 亚洲发展银行 亚行经济工作论文系列 家庭通胀预期调查中的无反应偏差 MeltemChadwick、RennaeCherry和 JaquesonK.Galimberti 第706号|2023年12月 MeltemChadwick(meltem.chadwick@seacen.org)是东南亚中央银行研究与培训中心的高级经济学家。RennaeCherry(renna.cherry@rbnz.govt.nz)是新西兰储备银行的经济分析师。 The亚行经济工作论文系列提出正在进行的研究，以引起对亚洲及太平洋发展问题的评论并鼓励辩论。表达的观点是作者的观点，不一定反映亚行的观点和政策或其理事会或其代表的政府。 亚洲发展银行 知识共享署名3.0IGO许可证(CCBY3.0IGO) ©2023亚洲开发银行 菲律宾马尼拉大都会1550号亚行大道6号电话63286324444；传真 63286362444 保留一些权利。出版于2023年。 ISSN2313-6537（印刷），2313-6545（电子）出版物库存编号WPS230552-2 DOI：http://dx.doi.org/10.22617/WPS230552-2 本出版物中表达的观点是作者的观点，不一定反映亚洲开发银行（ADB）或其理事会或其代表的政府的观点和政策。 亚行不保证本出版物中包含的数据的准确性，也不对其使用的任何后果承担任何责任。提及特定公司或制造商的产品并不意味着它们得到亚行的认可或推荐，而不是其他未提及的类似性质的公司或产品。 通过对特定领土或地理区域进行任何指定或提及，或在本出版物中使用“国家”一词，亚行无意对任何领土或区域的法律或其他地位做出任何判断。 本出版物可通过知识共享署名3.0IGO许可证(CCBY3.0IGO)https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/igo/。通过使用本出版物的内容，您同意受本许可证条款的约束。有关归属、翻译、改编和权限，请阅读https://www.adb.org/terms-use。 本CC许可不适用于本出版物中的非亚行版权材料。如果该材料归因于其他来源，请联系该来源的版权所有者或出版商以获得复制许可。亚行对因使用该材料而引起的任何索赔概不负责。 请联系pubsmarketing@adb.org，如果您对内容有疑问或意见，或者如果您希望获得版权许可，您的预期使用不属于这些条款，或使用亚行标志的许可。 亚行出版物的更正可在http://www.adb.org/publications/corrigenda找到。注意：在本出版物中，“新西兰元”是指新西兰元。 摘要 本文利用新西兰储备银行家庭通胀预期调查的微观数据，通过研究不同人口群体对调查中通胀预期问题的反应（或不反应），获得家庭真实通胀预期的准确解读。我们发现，在调查中，没有回应会导致某些人口群体的代表性严重不足：年轻人，女性，低收入和少数民族群体的回应率较低。调查的进行方式也会影响项目回复率。当在线进行调查以及通货膨胀率偏离中央银行的目标范围时，调查响应率就会增加。使用样本选择模型，我们通过比较响应者和无响应者的人口统计学特征来评估调查是否具有项目无响应偏差。在考虑了选择之后，我们发现，性别，种族和收入之间的通货膨胀预期差异显着下降，而年龄之间的差异却增加了。我们量化并演示如何调整平均通胀预期，以了解项目无反应造成的偏差。我们证明存在正偏差，调整后总通胀预期序列下移。 关键字:通货膨胀预期,家庭调查,项目无反应,人口异质性 JEL代码:C83,D84,E31,E71 在亚洲研究网络2023年BIS年度研讨会，新西兰经济学家协会2023年会议，第五届印度尼西亚银行-亚行研究所-亚太应用经济学协会研讨会以及亚行/ERDI系列研讨会上发表的论文。我们感谢SeghyeoLee和BhaveshGarg对我们的论文进行了深刻的讨论，并感谢上述演讲的其他参与者提出了许多评论。本文表达的观点是作者的观点，不一定代表其相应机构隶属关系的观点。 通讯作者：JaquesonK.Galimberti(jgalimberti@adb.org) 1Introduction 衡量通货膨胀预期对货币政策至关重要。通过家庭和企业的前瞻性行为，通胀预期是价格的关键决定因素，同时也支撑着信念是否与央行的通胀目标挂钩。调查是衡量通胀预期的最常用工具。尽管重点是综合措施，如平均值和中位数，但了解调查数据在跟踪人口对通货膨胀的信念时的准确性至关重要 。在本文中，我们使用新西兰储备银行（RBNZ）家庭通货膨胀预期调查的微观数据来调查对通货膨胀预期问题的不回应如何使从此类调查中获得的测量结果产生偏差。 我们的主要贡献是量化通货膨胀预期中的非响应偏差，并提出了一种针对非响应偏差的影响调整平均预期的方法。首先，我们表明，当被问及通胀预期时，某些人口群体的反应往往不会比目标人群更频繁。在我们的样本中，这些不回应平均占44％：年轻，女性，低收入或来自少数民族的受访者由于不回应而最终代表性不足。由于这些非响应不是随机的，因此从受访者样本得出的通货膨胀预期的总体度量可能会有偏差。我们提出了一个样本选择模型来调整通货膨胀预期中的无反应偏差。图1显示了从1998年第二季度（Q2）到2022年第四季度的整个样本期内平均一年前通胀预期的演变 。我们发现，不做出回应会人为地将平均通胀预期提高约。 0.30个百分点（pp）。1 1在本文中，我们专注于对通货膨胀预期的具体调查问题的所谓项目非响应，而不是对整个调查的单位非响应。使用调查权重可以纠正单位非响应的发生率（参见Meyer等人，2015年，进一步讨论）。 另一个重要发现涉及调查模式对无反应的影响。从2018年第三季度开始，调查从电话模式转变为在线模式。我们发现，这种变化显着影响了对通胀预期问题无反应的发生率。自调查转向在线模式以来，无反应的平均值下降到约24%。如图1所示，这种变化也显着降低了无反应偏差在估计平均通胀预期中的影响。根据我们的估计，转向在线模式通常会减少不同人群之间无反应的差距。换句话说 ，在线进行调查使以前代表性不足的人口群体更具包容性。 另一个重要的发现是，无反应偏差还取决于进行调查时的通货膨胀率水平。我们发现，当上一季度的通货膨胀率偏离中央银行的目标范围时，响应率往往会非线性增加。2例如，通货膨胀率从2％ 增加到7％，平均响应概率增加了12％，而这种概率在0％至4％的通货膨胀范围内几乎没有变化 。这种影响在图1中也很明显，自最近通货膨胀率上升以来，对无反应偏差的调整幅度减小。 我们的方法论方法基于样本选择模型。我们首先通过估计调查收集的几个人口统计学变量的Probit回归来确定对期望问题的反应的潜在决定因素。Probitregressios使用一组解释变量对事件的概率进行建模，在我们的案例中，这是对通货膨胀预期问题的响应。这些估计有助于我们定义一个选择方程，该方程确定受访者何时可能回答。 2我们使用了通货膨胀率的滞后值，因为这些是每个季度进行调查时受访者可获得的最新信息。 图1：新西兰央行对家庭通胀预期的调查 0.45 0.40 0.35 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 10% 8% 6% 4% 2% 20002005201020152020 未调整的平均差异 (lhs) 调整后的平均在线模 式开始 RBNZ=新西兰储备银行，lhs=左侧。 注：这些线条描绘了新西兰央行家庭通胀预期调查中一年前通胀预期的季度平均值。未调整的平均值是受访者的原始加权平均值，而调整后的平均值是使用我们的方法计算的，以调整无响应偏差。2008年第四季度（第四季度）以及2010年第二季度和第三季度的差距是由于缺少观察结果。虚线描绘了调查在2018年第三季度切换到在线模式的时间。在2018年第三季度之前，该调查是通过电话进行的。 资料来源：新西兰储备银行家庭通胀预期调查。 通货膨胀预期问题取决于他们的特点。3我们考虑解释变量集的几种规格，这取决于它们在样本期内的可用性。我们发现，在我们的基准规范中包含的变量的影响-性别，年龄，地区，种族，收入和就业-在样本期间以及包含更多信息（如职业，接触杂货店购物，是否有孩子在家庭和房屋所有权类型 ）方面是稳健的。 然后，我们使用Hecma选择模型（Hecma，1974，1979）研究了无反应的通货膨胀预期偏差 。Hecma校正是基于这样的见解，即样本选择可以被视为一种形式的省略变量偏差-具体来说，该方法借鉴了选择方程的Probit估计来计算逆Mills比率，然后在缺失观察的回归中用作额外的解释变量 o4与不考虑选择的估计相比，我们发现在考虑了无反应偏差后，不同亚组之间的偏差差异变得微不足道。观察到的按性别，种族和收入划分的通货膨胀预期差异变得微不足道或大幅下降。唯一的例外是年龄，年龄较大的人比年轻人更倾向于过度预测通货膨胀，而年轻人在考虑选择后更强。出于稳健性的目的，我们还考虑了不同的估计方法，发现我们的估计对估计方法的选择并不敏感。 Ourproposedadjustmenttothecalculationofaverageinflationexpectationsgoesalongsimilarlines:averageindicescanbeeasilyobtainedbyrunningaregressionofsurveyinflationexpectationsonquarterdummyvariables.Afterincludingourbaseline 3我们的回归包括其他“宏观”变量，例如滞后通货膨胀和滞后通货膨胀平方，年度线性趋势，季节性虚拟变量和虚拟变量，用于解释向在线模式的变化。 4Heckman选择模型估计选择方程，并使用选择方程中的预测概率作为结果方程中的校正项。该校正项称为逆米尔斯比率，通过调整结果方程中的系数来解释选择偏差。 5TheHeckmansampleselectionmodelcanbeestimatedusingeitheramaximumlikelificationapproachortheoriginaltwo-stepapproach(see,ee.g.,Puhani,2000,formoredetails).Here,weextendthosemethodstoaccountforsurveyweight 估计的Hecma修正项作为一个额外的变量在这个回归，我们得到平均通胀预期调整为非响应偏差-这些是调整后的平均预期报告在图1。这种方法的简单性使得它对操作目的具有吸引力：要获得每个季度的更新估计值，所需要的只是新的逆米尔斯比率估计值，这可以很容易地从预先拟合的Probit模型中计算出来。事实上，Probit模型估计在子样本中相对稳定的事实表明，随着时间的推移，调整不太可能经历严重的修正。最后，我们的估计使用调查权重来解释由于难以获得代表性人口调查样本而引起的单位无响应偏差。尽管这些权重不能解释对通胀预期问题无反应的决定因素，但我们也发现它们与通胀预期偏差的分析相关。 1.1相关文献和调查 本文涉及关于通胀预期异质性的更广泛的文献。查看美国密歇根州消费者调查的样本，BriedeBri等人。(2010)证实了人口变量在确定通胀预期中起着重要作用的发现。Pfajfar和Satoro(2010)在同一调查中记录了形成通胀预期的普遍异质性。Malmedier和Nagel（2016）表明，由于从经验中学习 ，消费者的通胀预期也会随着年龄而变化。D'Acto等人。（2023）文件显示，家庭通胀预期是向上的，并且在性别、收入、教育和种族之间存在系