Communication of monetary policy in unconventional times.
Date: 2017-07-05
Institutions: European Central Bank
Subjects: central bank, economy, interest, monetary policy

Working Paper Series 

Günter Coenen, Michael Ehrmann, 
Gaetano Gaballo, Peter Hoffmann, 
Anton Nakov, Stefano Nardelli, 
Eric Persson, Georg Strasser 

Communication of monetary policy in 
unconventional times 

Discussion Papers 

No 2080 / June 2017 

Disclaimer: This paper should not be reported as representing the views of the European Central Bank 
(ECB). The views expressed are those of the authors and do not necessarily reflect those of the ECB. 

Discussion papers 

Discussion papers are research-based papers on policy relevant topics. They are singled out from standard Working Papers in that they 
offer a broader and more balanced perspective. While being partly based on original research, they place the analysis in the wider 
context of the literature on the topic. They also consider explicitly the policy perspective, with a view to develop a number of key policy 
messages. Their format offers the advantage that alternative analyses and perspectives can be combined, including theoretical and 
empirical work.  

Discussion papers are written in a style that is more broadly accessible compared to standard Working Papers. They are light on 
formulas and regression tables, at least in the main text.  

The selection and distribution of discussion papers are subject to the approval of the Director General of the Directorate General 
Research. 

ECB Working Paper 2080, June 20171Abstract 
Monetary  policy  communication  is  particularly  important  during  unconventional  times,  because  
high uncertainty about the economy, the introduction of new policy tools and possible limits to the 
central  bank’s toolkit   could  hamper  the  predictability  of  policy  actions.  We  study  how  monetary  
policy communication should and has worked under such circumstances. Our main results relate to 
announcements  of asset  purchase  programmes  and the  use  of  forward guidance.   We  show that   
announcements  of  asset  purchase  programmes  have  lowered  market  uncertainty,  particularly 
when accompanied by a contextual release of implementation details such as the envisaged size of 
the programme. We also show that forward guidance reduces uncertainty more effectively when it 
is state‐contingent or when it provides guidance about a long horizon than when it is open‐ended 
or covers only a short  horizon, and that the credibility of forward  guidance is strengthened if the 
central bank also has embarked on an asset purchase programme.  

JEL codes: E43, E52, E58 

Keywords:   central   bank   communication,   unconventional   monetary   policy,   asset   purchase 
programme, forward guidance 

ECB Working Paper 2080, June 20172Non‐technical	summary	

Communication  can  help  making  central  banks  transparent  and  thereby  contribute  to  their 
accountability  and  to  the  management  of  expectations  of  economic  agents.  While  these  roles  are 
generally important, they become even more relevant in unconventional times, when central banks 
need  to  explain  the  rationale  and  the  workings  of  the  various  new  policy  tools  that  they  employ, 
when the public will want to understand how the central bank will use the new tools, and how the 
central bank will eventually want to exit from using these tools. Managing expectations of economic 
agents about the future course of monetary policy is therefore essential in such circumstances, also 
because  under  a  situation  of  elevated  uncertainty,  the  central  bank  should  strive  to  minimize  any 
uncertainty about its own behaviour, to the extent possible. 

Looking  back  at  several  years  of  experience  with  unconventional  monetary  policies  in  several 
economies,  this  paper  provides  an  assessment  of  the  effects  and  effectiveness  of  central  bank 
communication  during  unconventional  times.  The  focus  of  the  paper  is  on  the  role  of  clarity  in 
central bank  communication, both when it comes to  announcing new policy  tools and when using 
forward  guidance.  The  paper  shows  that  communication  about  new  policy  tools  reduces  market 
uncertainty in particular when the announcements provide information about the envisaged size of 
a  programme.  With  regard  to  forward  guidance,  clarity  can  be  achieved  by  stressing  the  state‐
dependency of the central bank’s reaction function. In line with this reasoning, the paper shows that 
forward guidance is more effective in managing expectations when it is state‐contingent or when it 
provides guidance about a long horizon than when it is open‐ended or covers only a short horizon. In 
addition, the credibility of forward guidance seems to be considerably enhanced if the central bank 
simultaneously has an asset purchase programme in place. 

The findings of this paper have implications for monetary policy communication going forward. They 
suggest  that  when  the  central  bank  resorts  to  (new)  unconventional  monetary  policy  tools  or 
forward‐looking  guidance,  it  is  important  to  communicate  the  expected  workings  of  the  tools  and 
the  central  bank  reaction  function,  and  to  provide  as  much  detail  about  their  implementation  as 
possible. Because central bank reaction functions are relating central bank actions to the evolution 
of the economy, central bank communication about its future actions is naturally state‐dependent. 
In line with this, the ECB’s forward guidance has placed increasing emphasis on its state‐dependent 
nature. The formulation of the asset purchase program makes it contingent on the achievement of a 
“sustained adjustment in the path of inflation consistent with [the ECB’s] inflation aim”. To facilitate 
predictability  of  the  ECB’s  future  policy  actions,  clarity  in  this  definition  of  state  dependency  is 
desirable. This encompasses the definition of the ECB’s inflation aim, and the specific indicators that 
the ECB is looking at when assessing whether or not such a sustained adjustment has been achieved. 
The paper’s findings also have implications for communicating the envisaged path towards monetary 
normalization.  To  provide  appropriate  guidance  and  to  avoid  unsettling  financial  markets,  it  is 
important  to  clarify  in  advance  the  ECB’s  reaction  function  and  the  state‐dependencies  that  are 
involved.  

ECB Working Paper 2080, June 201731  Introduction	

Communication  can  help  making  central  banks  transparent  and  thereby  contribute  to  their 
accountability  and  to  the  management  of  expectations  of  economic  agents.  For  independent 
central  banks  in  democratic  societies,  there  is  a  need  to  explain  their  actions  and  the  underlying 
reasoning for their actions to the public. Accordingly, central banks have become remarkably more 
transparent over the last decades. In addition, communication has become a key instrument in the 
toolkit of central banks because monetary policy works not only through the current setting of policy 
instruments, but also through expectations about the future course of policy. As argued by Blinder et 
al. (2008), such management of expectations can be achieved on the one hand by “creating news” ‐
implying,  for  instance,  that  central  bank communication has the  ability  to  move financial  markets. 
On the other hand, it can be achieved by “reducing noise” – leading, for instance, to an enhanced 
predictability of monetary policy decisions.  

In unconventional times, communication about the central bank’s policy is even more important. 
Being accountable to the public is even more important when central banks rely on unconventional 
measures,  for  at  least  two  reasons.  First,  because  some  of  these  measures  are  quasi‐fiscal  and 
therefore impose a risk on the taxpayer, and second, because some unconventional tools have more 
tangible  distributional  effects,  therefore  leading  to  a  more  prominent  discussion  of  central  bank 
policies  in  the  public  discourse  and  requiring  a  greater  degree  of  accountability.1  Greater 
transparency is  also warranted, given that the central bank needs to explain the rationale and the 
workings of the various new policy tools that it employs. Related to this, there is a larger desire by 
the  public  to  understand  how  the  central  bank  will  use  the  new  tools,  given  that  there  is  no 
established  track  record  that  would  allow  an  inference  of  the  central  bank’s  reaction  function. 
Managing expectations of economic agents about the future course of monetary policy by creating 
news is therefore essential – effectively, the central bank cannot avoid such communication, given 
that  in  the  absence  of  central  bank  signals,  economic  agents  will  still  form  their  expectations,  but 
base  these  on  an  inferior  information  set.  Finally,  under  a  situation  of  elevated  uncertainty,  the 
central bank should reduce noise, i.e. strive to minimize any uncertainty about its own behaviour, to 
the extent possible.2  

With policy rates being constrained at the effective lower bound (ELB), communication in the form 
of  forward  guidance  (FG)  about  policy  rates  has  become  a  policy  tool  in  itself.  Once  the  central 
bank has lowered short‐term interest rates to their ELB, an additional easing of monetary policy can 
potentially still be achieved by managing expectations about the future course of policy. This is what 
happens  under  FG,  where  the  central  bank  goes  beyond  statements  about  the  current  setting  of 
monetary  policy  and  also  makes  explicit  statements  about  the  future  path  of  policy.  Such  FG  has 
been used by several central banks following the global financial crisis.  

Looking  back  at  several  years  of  experience  with  unconventional  monetary  policies  in  several 
economies,  this  paper  provides  an  assessment  of  the  effects  and  effectiveness  of  central  bank 
communication  during  unconventional  times.  The  focus  of  the  paper  is  on  the  role  of  clarity  in 

1  The  Bank  of  England,  for  instance,  has  been  asked  by  the  UK  treasury  committee  to  improve  its  efforts  to  explain  the 
distributional effects of its asset purchases, see Bank of England (2012). 
2  Of  course,  it  is  important  to  keep  in  mind  that  central  banks  themselves  had  been  confronted  with  large  uncertainty 
following the global financial crisis, not only about the evolution of the economy but also about the effectiveness of their 
own policies. Accordingly, some uncertainty about central bank policies has been unavoidable. 

ECB Working Paper 2080, June 20174central bank  communication, both when it comes to  announcing new policy  tools and when using 
FG.3 The paper argues that communications about new policy tools do not only generate news, but 
can also reduce noise (i.e. can help reducing uncertainty) when the announcements provide details 
on the implementation plans, e.g. about the envisaged size of an asset purchase programme (APP). 
With regard to FG, clarity can be achieved by stressing the state‐dependency of the central bank’s 
reaction  function.  As  a  matter  of  fact,  the  paper  shows  that  FG  is  more  effective  in  managing 
expectations when it is state‐contingent or when it provides guidance over a long horizon than when 
it  is  open‐ended  or  covers  only  a  short  horizon.  In  addition,  the  credibility  of  FG  seems  to  be 
considerably enhanced if the central bank simultaneously has an APP in place. 

The  findings  of  this  paper  have  implications  for  monetary  policy  communication  going  forward. 
They suggest that when the central bank resorts to (new) unconventional monetary policy tools or 
forward‐looking  guidance,  it  is  important  to  communicate  the  expected  workings  of  the  tools  and 
the  central  bank  reaction  function,  and  to  provide  as  much  detail  about  their  implementation  as 
possible. Because central bank reaction functions are relating central bank actions to the evolution 
of the economy, central bank communication about its future actions is naturally state‐dependent. 
In  line  with  this,  the  ECB’s  FG  has  placed  increasing  emphasis  on  its  state‐contingent  nature.4  The 
state‐dependent aspect relates to the asset purchases and is formulated with regard to a “sustained 
adjustment  in  the  path  of  inflation  consistent  with  [the  ECB’s]  inflation  aim”.  To  facilitate 
predictability of the ECB’s future policy actions, clarity in the definition of the state dependency is 
desirable.  This  relates  to  the  definition  of  the  ECB’s  inflation  aim,  and  to  the  ECB’s  preferred 
indicators for assessing whether or not such a sustained adjustment has been achieved. The paper’s 
findings  also  have  implications  for  communicating  about  the  envisaged  path  towards  removing 
monetary accommodation. To provide appropriate guidance to the public and to thereby also avoid 
unsettling financial markets, it is important to clarify in advance the ECB’s reaction function and the 
various state‐dependencies that are involved.  

The paper proceeds as follows. Section 2 provides more detail on the particular challenges of central 
bank  communication  in  unconventional  times.  Section  3  reports  the  main  findings  regarding  the 
effectiveness of such communication. It starts by providing an overview of how communication has 
changed  since  the  global  financial  crisis,  before  it  studies  the  announcement  of  new  policies  (by 
looking  at  APPs  in  particular)  and  discusses  the  workings  of  FG.  Section  4  concludes  and  draws 
lessons for the ECB’s current monetary policy communications. 

3  The  paper’s  focus  is  on  the  role  of  central  bank  communication  in  managing  expectations.  It  does  not  cover  the 
importance of central bank communication in making central banks accountable. This aspect is beyond the scope of this 
paper,  but  it  is  important  to  note  that  a  central  bank  which  manages  to  be  predictable  in  its  actions  simultaneously 
enhances its accountability. 
4 At the time of writing this paper, the ECB’s FG combines open‐ended, time‐dependent and state‐dependent elements. Its 
APP  is  “intended  to  continue  [...]  until  the  end  of  December  2017,  or  beyond,  if  necessary,  and  in  any  case  until  the 
Governing  Council  sees  a  sustained  adjustment  in  the  path  of  inflation  consistent  with  its  inflation  aim”;  the  key  ECB 
interest rates are expected “to remain at present or lower levels for an extended period of time, and well past the horizon 
of the net asset purchases”, and the principal payments on the securities purchased under the APP will be reinvested as 
they mature, “for as long as necessary”. 

ECB Working Paper 2080, June 201752  Challenges	 for	 Central	 Bank	 Communication	 in	 Unconventional	

Times	

Managing  expectations  and  enhancing  the  predictability  of  central  bank  actions  is  particularly 
important  in  unconventional  times,  but  at  the  same  time  considerably  more  challenging.  As  we 
will argue in this section, there are several factors why in unconventional times a central bank might 
want  to  strive  even  harder  to  ensure  the  predictability  of  monetary  policy  than  otherwise.  In 
addition, given that the central bank is operating in an environment of elevated uncertainty (about 
the economic outlook, about the effectiveness of its policy tools and presumably also about its own 
reaction function), clarity is even more precious than otherwise.    

2.1  Enhancing	the	Predictability	of	Monetary	Policy	

Communication can help agents predicting future policy actions, which is key to the stabilization of 
the current economic outlook. In fact, monetary policy works not only through the current setting of 
policy  instruments,  but  also  through  expectations  about  the  future  course  of  policy.  If  economic 
agents understand how policy makers react to incoming information, future policy actions would be 
predictable for a given path of the economy, and expectations would be pinned down.  

In normal times, the central bank reaction function can be sufficiently well understood that little 
(or in the extreme no) central bank communication would be required for predictability. According 
to  the  principle  that  “actions  speak  louder  than  words”,  there  would  be  no  need  of  any  verbal 
communication  when  a  sufficiently  large  number  of  repetitions  of  analogous  cases  were  to  make 
future  policy  actions  predictable.  Such  a  level  of  predictability  would  allow  agents  to  fully 
incorporate future policy actions into their expectations, enhancing the stabilization power of policy 
actions.  

Enhancing  the  predictability  of  policy  (re‐)actions  is  essential  during  unconventional  times.  In 
particular, there are three elements that may otherwise hamper predictability:   



 High economic uncertainty may impair the ability of the public to identify the information
on which monetary actions are based. When the central bank takes decisions in situations
of  high  uncertainty,  agents  may  not  be  in  a  position  to  understand  its  reaction  function,
thereby  preventing  a  mutual  understanding  of  the  future  evolution  of  monetary  policy.
Good communication mitigates these asymmetries by disclosing the policy maker’s available
information, its assessment of the economic outlook and its reaction function.
Constrained  policy  instruments  may  harm  trust  in  policy  effectiveness  and  disrupt  the
ability of the public to predict future  central bank’s actions. Policy instruments can reach
limits. The most prominent example is the case when policy rates are constrained at the ELB,
but central banks have also been facing constraints on other tools. For instance, purchases
under  the  ECB’s  public  sector  purchase  programme  were  for  some  time  limited  to  assets
with yields  above the  ECB’s deposit facility rate,  and  to  purchases of assets  from  different
jurisdictions  according  to  the  ECB’s  capital  key.  Due  to  the  reduced  effectiveness  of  a
constrained  policy  instrument,  agents  may  be  unable  to  discern  the  central  bank’s  guiding
principles  applying  to  such  situations  from  historical  patterns,  thereby  preventing
predictability.

ECB Working Paper 2080, June 20176

introduction  of  new  policy 

requires  additional  central  bank
instruments 
The 
communication, because neither the set of potential instruments nor their effectiveness is
known to the public. The central bank needs to be transparent about the various tools it has
at  hand,  and  provide  clarity  as  to  their  possible  deployment,  especially  once  some  of  its
policy tools are constrained. Clear communication is crucial for agents to fully and correctly
evaluate when and how the new tools will be used, what their likely effects will be and how
the new tools will interact with the established ones.

2.2 

Increased	Importance	of	Clarity		

If  statements  by  the  central  bank  are  not  sufficiently  clear,  this  can  generate  noise  in 
communication.5 Common noise (when all agents suffer from the same imperfect interpretation of 
an announcement) typically originates from a problem in the language used by the policy maker in 
relation  to  the  regime  in  which  communication  occurs.  Private  noise  (when  interpretations  differ 
across individuals) instead relates to the individual ability of agents to understand policy messages. 

Public  announcements  that  lead  to  common  noise  can  be  a  source  of  excess  market  volatility. 
Noisy public announcements can have effects that are similar to sunspots, for instance when agents 
value  public  signals  not  only  for  their  intrinsic  information  about  the  state  of  the  economy,  but 
mostly  for  their  ability  to  act  as  a  coordination  device.  In  such  a  case,  they  will  over‐react  to  the 
announcement.6  

By releasing more detailed information through different channels, the central bank could avoid 
that agents focus too much attention on a single release. This could reduce common noise, but at 
the  cost  of  producing  private  noise.  Sims  (2005)  suggested  that  providing  agents  with  multiple 
sources  of  detailed  information  is  a  way  to  avoid  common  noise,  as  individual  misunderstandings 
would  cancel  out  in  the  aggregate  –  as  long  as  agents  are  not  overwhelmed  by  too  many  signals, 
reducing their incentives to acquire information precisely because signals are no longer that useful 
to coordinate (Chahrour, 2014).  

However,  also  private  noise  can  create  excess  market  volatility  as  agents  may  interpret  market 
movements  as  a  signal  of  how  others  understand  the  announcement’s  content.  This  insight  has 
been  recently  formalized  by  Gaballo  (2016).  By  updating  their  interpretation  of  the  content  of  an 
announcement based on observed price movements, agents unintendedly also react to random or 
exogenous  price  disturbances,  thereby  amplifying  their  importance.  While  agents,  as  individuals, 
have  an  incentive  to  condition  their  expectations  on  market  prices,  their  collective  behaviour 
exacerbates the noisiness of these market prices. Because of this general‐equilibrium externality, a 
release  of  news  liable  to  subjective  interpretation  may  increase  rather  than  decrease  agents’ 
uncertainty about the future course of the economy.  

5 Our starting point is that the central bank does not want to surprise markets with its actions. The alternative case has 
been  subject  to  an  earlier  literature,  which  has  shown  that  then  ambiguity  in  central  bank  communication  might  be 
optimal (see, e.g., Stein 1989).  
6  These  effects  have  been  the  object  of  a  large  literature  dating  back  to Morris  and  Shin (2002,  2005,  2008).  They  have 
been systematically explored by Angeletos and Pavan (2007) who emphasize that inefficiencies are due to mis‐alignments 
of public and private incentives in the use of information. An application of these findings in the context of central bank 
communication and financial markets is provided by Morris and Shin (2005, 2008) and Allen et al. (2006). Svensson (2006) 
has argued, however, that in reality the precision of central bank communication is likely to be sufficiently high to avoid 
situations where issuing a signal lowers welfare. 

ECB Working Paper 2080, June 20177To avoid triggering such inefficient market externalities, the central bank should communicate in 
the  most  precise  way  possible.  In  fact,  by  reducing  the  scope  for  private  interpretations  of  its 
signals,  the  central  bank  reduces  the  incentive  of  agents  to  learn  from  prices.  This  principle  also 
applies  in  settings  where  agents  learn  from  markets  and  announcements  are  commonly  but 
imperfectly understood. For example, Amador and Weill (2010) show that, when agents learn from 
prices, a public announcement may paradoxically lead to an increase in uncertainty. As prices reflect 
more public information, agents learn less from prices. In fact, what agents learn from prices is the 
result  of  the  aggregation  of  private  information,  which  is  crowded  out  by  the  presence  of  public 
information. However, a sufficiently precise public release eliminates this inefficiency.  

Precision  is  particularly  important  in  periods  of  elevated  uncertainty,  such  as  times  of 
unconventional  monetary  policy.  If  uncertainty  is  high,  markets  are  typically  more  volatile.  The 
mechanism modelled by Gaballo (2016) is therefore even more powerful: in response to imprecise 
central bank communication, agents look at market prices for cues about the proper interpretation 
of the content of the announcement. If markets are relatively volatile, chances are much larger that 
agents  react  to  random  price  disturbances,  such  that  their  uncertainty  about  the  future  course  of 
the economy is more likely to increase. 

In bad states of the economy, central bank communication should provide positive signals about 
the  effectiveness  of  monetary  policy,  rather  than  solely  stressing  the  negative  outlook.  Recent 
theoretical studies (Angeletos et al., 2016) have shown that communication can lead the economy 
further  away  from  its  first  best  when  it  concerns  states  of  the  economy  that  trigger  coordination 
failures.  For  example,  Wiederholt  (2016)  emphasizes  the  perverse  effect  of  releasing  information 
about  the  severity  of  the  crisis  when  the  economy  is  stuck  at  the  ELB.  In  such  a  case  more 
information  exacerbates  the  perils  of  a  deflationary  spirals  triggered  by  a  liquidity  trap,  and 
communication about policy action (e.g. in the form of FG) is required to overcome this effect. 

3  Evidence	 on	 the	 Effectiveness	 of	 Central	 Bank	 Communication	 in	

Unconventional	Times	

Central bank communications have changed considerably since the global financial crisis. Central 
banks have generally communicated more, for instance in order to explain the new policy tools, or 
because  they  resorted  to  FG  as  a  policy  tool.  In  this  section,  we  first  document  recent  trends  in 
central bank communication, before we analyse how communications about asset purchases and FG 
were received by financial markets, and how clarity has helped improving their effectiveness.  

3.1  Recent	Trends	in	Central	Bank	Communication		

Many  central  banks,  including  the  ECB,  have  stepped  up  their  communication  efforts  once  they 
had  resorted  to  unconventional  policies.  The  intention  of  the  central  banks  has  been  to  publicly 
define the scope and implementation of these unconventional policies, as well as to build a common 
understanding  of  their  effectiveness.  While  there  had  already  been  a  trend  towards  more 
communication prior to the crisis, this has intensified considerably since.7 The ECB has not been an 

7  In  their  survey  among  central  bank  heads  and  academic  economists,  Blinder  et  al.  (2017)  find  that  more  than  90%  of 
governors  in  advanced  economies  and  more  than  90%  of  academics  feel  that  communication  had  intensified  since  the 
crisis, and 60% and 75%, respectively, expect these changes to remain, or to go even further. 

ECB Working Paper 2080, June 20178exception to this rule. To give just one example of its increased communication efforts, since January 
2015 it has released regular accounts of the monetary policy discussions of its Governing Council. 

As economic uncertainty rose, policy making has become more complex, and disagreement among 
central  bank  committee  members  has  increased,  leading  to  a  more  dispersed  communication. 
Figure  1  shows  how  the  increasing  complexity  of  monetary  policy  decisions  is  reflected  in  the 
minutes  of  the  central  bank  committee  meetings.  Since  the  crisis,  these  minutes  have  become 
considerably  longer,  for  all  central  banks  that  we  study  (note  that  the  ECB  started  releasing  its 
accounts in January 2015, such that no pre‐crisis comparison is available). The case of the Swedish 
Riksbank is particularly striking, and in line with an increase in disagreement among the members of 
its Executive Board.8 Given the complexity of policy making, it is not surprising that disagreement has 
risen more generally across central banks. Meade et al. (2015) measure disagreement as expressed 
in the minutes of the Federal Open Market Committee (FOMC) and report that the diversity of views 
has increased over time, and particularly so since the financial crisis. The ECB has been no exception: 
it  has  become  considerably  more  difficult  to  implement  the  one‐voice  policy  of  its  Governing 
Council. This raises the question whether more dispersed communication is conducive to “creating 
news” which help the public better understand how the discussion in the committee and therefore 
the future course of monetary policy evolve, or whether this could “increase noise” and therefore be 
counterproductive.9  

Figure 1: Length of monetary policy minutes 

Note: The figure shows the length of the minutes of the meetings of the monetary policy committees of different central 
banks,  measured  by  the  number  of  words.  For  the  ECB,  it  measures  the  length  of  the  accounts  of  the  monetary  policy 
meetings of its Governing Council, which have been released since January 2015. 

The  “readability”  of  central  bank  statements  has  varied  over  time,  with  the  ECB’s  statements 
having become somewhat easier to understand. Figure 2 shows how the introductory statements 
of  the  ECB’s  press  conferences  (which  are  used  to  explain  the  monetary  policy  decisions)  have 
evolved over time, both in length and in difficulty of the language employed (proxied by the Flesch‐
Kincaid reading grade level statistic, which measures the years of formal education that are required 
to  understand  the  statement,  based  on  the  length  of  its  sentences  and  words).  It  also  provides 
equivalent  figures  for  the  monetary policy  statements of  the Federal  Reserve.  A  number  of  points 
stand out. First, without putting too much emphasis on the exact numbers provided in the figure, it 
is apparent that central bank statements are rather complex, given an average reading grade level of 

8 See, e.g., a blog by Lars E.O. Svensson on this issue at http://larseosvensson.se/2014/11/24/major‐differences‐between‐
the‐majority‐and‐minority‐of‐the‐riksbank‐executive‐board/. 
9 There are different views on this, which are nicely summarised by Blinder (2007, p. 114) on the one hand, who states “A 
central bank that speaks with a cacophony of voices may, in effect, have no voice at all” and by Bernanke (2004) on the 
other hand, who argues that “the willingness of FOMC members to present their individual perspectives in speeches and 
other public forums provides the public with useful information about the diversity of views and the balance of opinion on 
the Committee.” 

ECB Working Paper 2080, June 20179around 13‐15 for both central banks.10 Second, for the case of the FOMC, statements have become 
considerably longer since the financial crisis, and remarkably more difficult to read, even though that 
trend  has  reversed  more  recently.  This  is  different  for  the  ECB,  which  might  be  surprising  at  first 
sight.  However,  it  is  important  to  note  that  the  ECB’s  introductory  statements  are  substantially 
longer than the FOMC  statements and furthermore  relatively  standardised. This might have led to 
less variation in length, and possibly also might have helped sustaining the level of readability of the 
statement.  

Figure 2: Length of ECB/FOMC monetary policy statements and difficulty of language employed 

Note:  The  figure  depicts  the  length  of  the  ECB’s  introductory  statements  and  the  FOMC  monetary  policy  statements, 
measured by the number of words, through the size of the circles. The difficulty of the language employed is measured by 
the  Flesch‐Kincaid  reading  grade  level  statistic  (which  indicates  how  many  years  of  formal  training  are  required  to 
understand the text, based on the length of its sentences and words). Last observation: March 2017. 

Central  bank  statements  have  on  average  become  more  forward‐looking.  As  central  banks  have 
been  resorting  to  FG,  one  would  expect  that  their  communication  has  become  more  forward‐
looking.  Figure  3  shows  the  degree  of  forward‐lookingness  of  the  ECB’s  and  the  FOMC’s 
communications, measured following the approach by Galardo and Guerrieri (2017). While the time 
series for the ECB’s accounts does not allow for a pre‐crisis comparison, the plot for the introductory 
statement shows that the post‐crisis communications have on average been more forward‐looking 
than the statements just prior to the crisis. However, there remains considerable variation over time 
also during the FG period, which is in contrast to the Federal Reserve, where the increase in forward‐
lookingness  of  the  monetary  policy  statements  is  more  consistent  over  time.  For  the  Federal 
Reserve, comparisons over longer time periods are possible, with the minutes reaching back to the 
late 1930s. Forward‐lookingness dropped to historical lows in the 1970s during the Great Inflation, 
then  recovered,  but  took  another  dip  during  the  Great  Moderation,  to  rise  strongly  following  the 
global financial crisis and the Great Recession.  

10 While these statements are addressed to a specialised audience (which presumably mostly have 13‐15 years of formal 
education), Haldane (2016) has pointed out that the same is true for speeches by policy makers. 

ECB Working Paper 2080, June 201710Figure 3: The use of forward‐looking terms by the ECB and the Federal Reserve 

Note: This figure shows the share of forward‐looking terms (expect, going to, may, might, shall, will) per 1,000 words in the 
ECB’s  accounts,  introductory  statements  and  speeches  by  its  Executive  Board  members  and  in  the  Federal  Reserve’s 
minutes, policy statements and speeches by the Governors of the Board of Governors. The red lines denote Loess curves 
(which describe the deterministic part of variation in the data by fitting low‐degree polynomials to localized subsets of the 
data, observation by observation, giving higher weights to observations near the observation concerned), the grey shaded 
areas show the 95% confidence interval. Last observation: March 2017. 

Very  recently,  the  ECB  has  again  commented  on  the  evolution  of  core  inflation  in  its  policy 
statements.  By  studying  the  evolution  of  core  inflation,  policy  makers  can  look  through  transitory 
price  changes  when  setting  monetary  policy.  Core  inflation  is  used  as  an  operational  guide  to 
monetary policy, and regularly commented upon by some central banks (see, e.g., Schembri (2017) 
for  the  Bank  of  Canada).  Given  the  importance  of  core  inflation  for  the  deliberations  of  policy 
makers, it is not surprising that it is mentioned regularly and frequently in the minutes. In contrast, 
both  the  ECB  and  the  Federal  Reserve  have  referred  to  core  inflation  only  infrequently  in  their 
monetary policy statements (see Figure 4). References to core inflation are clustered, they are made 
repeatedly for some time before they drop out of the statements for extended periods of time. In 
the  most  recent  ECB  statements,  core  inflation  has  been  mentioned  again,  given  the  divergent 
movements  in  core  and  headline  inflation.  For  instance,  the  January  2017  introductory  statement 
refers to underlying inflation three times and stresses that the “Governing Council will continue to 
look through changes in HICP inflation if judged to be transient and to have no implication for the 
medium‐term outlook for price stability.” 

ECB Working Paper 2080, June 201711Figure 4: References to (core) inflation by the ECB and the Federal Reserve 

Note: This figure shows the share of references to core inflation in the overall references to inflation in the ECB’s accounts, 
introductory  statements  and  speeches  by  its  Executive  Board  members  and  in  the  Federal  Reserve’s  minutes,  policy 
statements  and  speeches  by  the  Governors  of  the  Board  of  Governors.  Core  inflation  is  captured  by  the  terms  “core 
inflation”, “HICP excluding”, “underlying inflation”, “underlying price pressures” and “headline inflation”. The latter term is 
included under the assumption that a reference to headline inflation is made in order to distinguish it from core inflation. 
For  the  overall  references  to  inflation,  we  count  the  terms  “inflation”  and  “HICP”.  In  all  instances,  it  is  ensured  that 
references are not double counted. Last observation: March 2017. 

The  Federal  Reserve  is  one  of  the  few  central  banks  that  have  started  to  exit  from  their 
unconventional  measures,  and  in  so  doing  has  encountered  communication  challenges.  The 
Federal  Reserve  has  engineered  a  large‐scale  easing  of  monetary  policy  after  the  global  financial 
crisis.  As  soon  as  there  was  a  first  sign  that  this  easing  might  be  coming  to  an  end,  volatility  in 
financial markets rose drastically. In the adjacent box “Lessons from the ‘taper tantrum’”, we study 
this  particular  period  in  more  detail.  It  is  important  to  note  that  the  remarks  triggering  the  taper 
tantrum suggested that tapering could happen “in the next few meetings” (i.e. gave a very concrete 
guidance about the envisaged timing), but also had a conditionality attached to it (namely that this 
would  happen  “if  the  labour  market  is  strong”).  When  the  FOMC  decided  a  few  months  later  to 
delay tapering, the Federal Reserve removed any references to  concrete timing, and made it even 
more explicit how the FOMC would react to incoming data, i.e. clarifying the state‐dependency of its 
actions (see, e.g., Bernanke (2013)). 

Box:	Lessons	from	the	“taper	tantrum”	

Remarks by Fed chairman Ben Bernanke on 22 May 2013 that the Fed “could take a step down” in 
the pace of its asset purchases pushed up market volatility across the globe for several months. On 
the background of improved economic prospects, these remarks on a tapering of QE3 and their re‐
affirmation a few weeks later led to the “taper tantrum,” a pronounced episode of increased market 
volatility,  particularly  in  the  bond  market.  Some  commentators  attribute  the  market  reaction  to 
ineffective  communication  by  the  Fed.11  However,  others  have  argued  that  at  least  part  of  the 

11  This  view  is  supported  by  the  observed  sharp  increase  in  the  volatility  of  market‐based  measures  of  expected  future 
policy rates, and a pronounced change in the way asset prices reacted to macroeconomic news (see Kurov and Stan, 2016).  

ECB Working Paper 2080, June 201712reaction  was  an  unavoidable,  because  the  decision  to  taper  marked  a  turning  point  that  naturally 
implies a reversion of previous market developments driven by monetary easing. 

In the following, we provide empirical evidence on the role of turning points for the transmission 
of U.S. monetary policy surprises on term interest rates.12 More formally, we estimate 

∆(cid:1844)(cid:3047)

(cid:3040) (cid:3404) (cid:2009) (cid:3397) (cid:2010)∆(cid:1839)(cid:1842)(cid:3047) (cid:3397) (cid:2011)(cid:1846)(cid:1842)(cid:3047) (cid:3397) (cid:2012)∆(cid:1839)(cid:1842)(cid:3047) (cid:3400) (cid:1846)(cid:1842)(cid:3047) (cid:3397) (cid:2013)(cid:3047)

(4) 

where ∆(cid:1839)(cid:1842)(cid:3047) is the monetary policy surprise based on the change in Fed Funds Futures in a window 
(cid:3040)  is  the  contemporaneous 
of  +/‐  30  minutes  around  the  relevant  FOMC  news  release,  and  ∆(cid:1844)(cid:3047)
change  in the  treasury bill/bond  yield  with  residual maturity  m.13  Finally,  (cid:1846)(cid:1842)(cid:3047)  is  a  dummy variable 
that is equal to one on days that are turning points. 

Table B1: The effects of monetary policy shocks on interest rates around turning points 

(cid:2010) 

(cid:2010) (cid:3397) (cid:2012) 

N 

3m 

0.400*** 
(0.110) 

0.750*** 
(0.159) 

210 

6m 

0.436*** 
(0.116) 

0.972*** 
(0.140) 

210 

2y 

0.422*** 
(0.118) 

0.894*** 
(0.190) 

210 

5y 

0.217** 
(0.108) 

0.646*** 
(0.226) 

210 

10y 

0.076 
(0.080) 

0.353 
(0.226) 

210 

Note:  This  table  depicts  the  relevant  coefficient  (sum)  estimates  for  regression  equation  (4),  based  on  monetary  policy 
shocks and yield changes measured in a +/‐ 30 minute window around relevant announcements. See Gürkaynak, Sack, and 
Swanson (2005) for details. Robust standard errors are given in parentheses. The sample period is July 1991 – June 2015. 
Bold letters for β+δ indicate that the coefficient estimate for δ is statistically significantly difference from zero at the 10% 
level or better. ***/**/* denote statistical significance at the 1%/5%/10% level. 

Our  findings  confirm  that  turning  points  are  indeed  associated  with  a  stronger  financial  market 
reaction to monetary policy shocks. Table B1 contains the estimated effects of “regular” monetary 
policy  shocks  (cid:4666)(cid:2010)(cid:4667)  as  well  as  shocks  associated  with  turning  points  (cid:4666)(cid:2010) (cid:3397) (cid:2012)(cid:4667)  for  various  maturities. 
First, we observe that the effects of “regular” monetary policy surprises are concentrated in shorter 
maturities up to two years, in line with previous literature (e.g. Gürkanyak, Sack and Swanson, 2005). 
Second, monetary policy shocks around turning points in monetary policy have a significantly larger 
impact, in line with the argument that these shocks are predicting a series of future policy changes 
into  the  same  direction.  In  particular,  we  observe  that  the  relative  importance  of  turning  points, 
measured by the ratio (cid:4666)(cid:2010) (cid:3397) (cid:2012)(cid:4667)/(cid:2010), is increasing in maturity. While the extra effect is around 70% for 

12 Turning points are defined as changes in the policy rate with a sign different from the sign of the previous policy change. 
As  noted  by  Rudebusch  (1995),  monetary  policy  rates  are  usually  changed  gradually,  so  that  turning  points  are  likely  to 
signal a number of future changes in the same direction. While our approach closely follows Demiralp and Jorda (2004), we 
do not restrict our analysis to events where the Fed Funds target was changed, but instead consider all FOMC decisions. 
Following  Demiralp  and  Jorda  (2004),  we  discard  the  policy  shocks  associated  with  the  rate  changes  in  January  and 
September 2001. Our results remain unchanged when restricting the set of policy shocks to dates with changes in the Fed 
Funds target, and are robust to various definitions of the turning point dummy variable, e.g., including one or two decision 
dates prior to the actual turning point, thus allowing the Fed to “prepare the market”. 
13 We are grateful to Refet Gürkanyak for providing the data. 

ECB Working Paper 2080, June 2017133‐month bills, this increases to around 180% for 5‐year bonds. The effect is even stronger for 10‐year 
yields, but statistically insignificant.14  

Our  analysis  highlights  the  importance  of  clear  and  effective  central  bank  communication, 
especially in times when the monetary policy stance is shifting. Naturally, the phasing‐out of large‐
scale asset purchases will inevitably affect financial markets, with disproportionate effects on long‐
term  bond  yields.  Accordingly,  it  is  important  that  the  effects  of  such  fundamental  policy  changes 
are  not amplified  by  unnecessary uncertainty  concerning the central  bank’s  reaction  function. The 
central bank might therefore want to be very explicit about the state‐contingency of its plans, which 
is precisely what the Federal Reserve re‐emphasised in September 2013, when it decided  to  delay 
the tapering of QE. 

3.2  Communication	of	New	Policies	

Like  other  central  banks,  the  ECB  has  made  substantial  efforts  to  enhance  its  communication 
during  the  crisis  in  order  to  explain  the  rationale  for  its  unconventional  policies,  the 
implementation  details  and  the  way  the  ECB  expects  the  measures  to  contribute  to  the 
transmission  of  monetary  policy.  For  instance,  as  part  of  its  unconventional  monetary  policy,  the 
ECB  has  embarked  on  several  APPs.15  Given  the  novelty  of  this  tool,  new  announcements  were 
always accompanied by several communication initiatives. One example is the launch of an APP in 
January  2015,  which  was  inter  alia  explained  in  the  accompanying  press  conference,  in  the 
subsequent ECB’s Economic Bulletin and in a speech by Vítor Constâncio, Vice‐President of the ECB, 
in  the  same  month.  It  is  also  explained  on  the  educational  section  of  the  ECB’s  website.16 
Furthermore, Draghi (2014) laid out the ECB’s reaction function with regard to the usage of its non‐
standard measures. 

APP announcements can be powerful tools to reduce market uncertainty. Figure 5 graphs the daily 
change  in market  uncertainty  (measured  by  the VSTOXX  index)  on  each  ECB  press conference  day 
since 2012. The figure shows that, on average, stock market uncertainty was falling on these days.17 
In  particular,  volatility  decreased  markedly  following  the  announcements  about  the  Outright 
Monetary  Transactions  (OMT)  programme  on  6  September  2012,  the  Public  Sector  Purchase 
Programme  (PSPP)  on  22  January  2015,  the  Asset‐backed  Securities  Purchase  Programme  (ABSPP) 
on 5 June 2014  and  about the extension of the Asset Purchase  Programme (APP) on  3  September 
2015. In contrast, following the announcement of the modalities of the ABSPP and the third Covered 
Bond  Purchase  Programme  (CBPP3)  on  2  October  2014,  volatility  increased  substantially.  Figure  6 
plots the  intraday evolution of the VSTOXX index around the time of the ECB press conference on 
that  day  as  well  as  on  22  January  2015,  and  confirms  that  the  daily  effects  shown  in  Figure  5  are 
indeed due to market movements during the ECB press conference. These stark differences call for 
an explanation. In order to see what led to the respective market reactions, we will now study the 
various press conferences in more detail. 

14 We note that the  magnitude of our results  is  smaller than the  effects  estimates by Demiralp and Jorda (2004),  which 
suggests  that  the  effects  of  turning  points  have  become  more  muted  in  recent  years  (their  sample  spans  1989‐2002). 
Importantly, we show in the Appendix that our results also hold in a panel of 6 advanced economies (excluding the U.S.). 
15 For an assessment of these programmes, see, e.g., Andrade et al. (2016).  
16 The  speech is available at http://www.ecb.europa.eu/press/key/date/2015/html/sp150131_1.en.html, the explanation 
of the APP on the website at http://www.ecb.europa.eu/explainers/show‐me/html/app_infographic.en.html. 
17 This has not always been the case. In the period 2002‐2006, the average change on ECB press conference days amounted 
to +0.2%; it was +0.7% in the period 2007‐2011, whereas it fell to ‐3.1% in the period 2012‐2016. 

ECB Working Paper 2080, June 201714Figure 5: Daily change in stock market uncertainty on ECB press conference days 

Note: The figure shows the daily change in stock market uncertainty measured by the growth rate of the 30‐day VSTOXX 
index on ECB press conference days since 2012, sorted by size. The black line plots the distribution for the press conference 
days in 1999‐2011. Last observation: March 2017. 

Figure 6: Intraday evolution of stock market uncertainty on selected ECB press conference days 

1.1

1.05

1

0.95

02‐Oct‐14

22‐Jan‐15

0.9

Press Conference

0.85

09:15

10:15

11:15

12:15

13:15

14:15

15:15

16:15

17:15

Note: The figure shows the intraday evolution in stock market uncertainty measured by the 30‐day VSTOXX index (V2TX, 
ISIN DE000A0C3QF1), value at 9:15:00 on the respective day standardized to 1. The vertical line shows the beginning of the 
press conference. 

ECB Working Paper 2080, June 201715Statements that use a more difficult language raise stock market uncertainty. This finding results 
from a more formal econometric analysis, results of which are presented in Table 1. Our analysis is 
based on variants of the regression 

∆(cid:1848)(cid:3047) (cid:3404) (cid:2010)(cid:2868) (cid:3397) (cid:2010)(cid:2869)(cid:1830)(cid:3047) (cid:3397) (cid:2010)(cid:2870)(cid:1832)(cid:1837)(cid:3047) (cid:3397) (cid:2010)(cid:2871)(cid:1838)(cid:3047) (cid:3397) (cid:2010)(cid:2872)(cid:3627)(cid:1871)(cid:3047)

(cid:3040)(cid:3043)(cid:3627) (cid:3397) (cid:2010)(cid:2873)|∆(cid:1870)(cid:3047)

(cid:3005)(cid:3006)| (cid:3397) (cid:2010)(cid:2874)(cid:3627)(cid:1871)(cid:3047)

(cid:3037)(cid:3030)(cid:3627) (cid:3397) (cid:2010)(cid:2875)(cid:1848)(cid:3047)(cid:2879)(cid:2869) (cid:3397) (cid:2010)(cid:2876)(cid:1848)(cid:3047)(cid:2879)(cid:2870) (cid:3397) (cid:2013)(cid:3047) 

(1)

where ∆(cid:1848)(cid:3047) denotes the daily percentage changes of the euro VSTOXX index, a measure of expected 
stock market uncertainty, on ECB press conference days.  (cid:1830)(cid:3047) is a set of dummy  variables capturing 
the content of the press conference. (cid:1832)(cid:1837)(cid:3047) and (cid:1838)(cid:3047) denote the Flesch Kincaid grade level statistic and 
(cid:3037)(cid:3030)(cid:3627) the absolute surprise components in the
(cid:3040)(cid:3043)(cid:3627) and (cid:3627)(cid:1871)(cid:3047)
the length of the introductory statement, (cid:3627)(cid:1871)(cid:3047)
(cid:3005)(cid:3006)| the absolute change in 
monetary policy decision and the release of the U.S. jobless claims, |∆(cid:1870)(cid:3047)
Germany  2‐year  government  bond  yields  (which  is  meant  to  capture  the  absolute  surprise 
component  in  decisions  about  unconventional  monetary  policy  tools)  and  (cid:1848)(cid:3047)(cid:2879)(cid:3037)  the  j‐th  lag  of  the 
VSTOXX  index.18  Our  results  show  that  the  change  in  the  VSTOXX  on  days  with  an  ECB  press 
conference is considerably larger if the introductory statement is more complex, whereas the length 
of the statement itself does not seem to matter. This finding is in line with recent literature. Jansen 
(2011) has shown that the readability of statements by the FOMC chair matter for their reception in 
financial  markets,  with  clearer  statements  leading  to  lower  volatility.  The  same  pattern  has  also 
been established for the monetary policy statements of the Bank of Canada in Ehrmann and Talmi 
(2016).  

Releasing  a  clear  indication  of  the  envisaged  size  of  monthly  purchases  is  key  for  APP 
announcements to reduce uncertainty. Column (2) of Table 1 demonstrates that the announcement 
of APP measures has produced on average a significant daily reduction of stock market uncertainty 
of about 3.5%. Distinguishing announcements by the type of information provided, we find that APP 
announcements with a clear indication of the size of monthly purchases19 led to a large reduction of 
expected stock market uncertainty, by about 8% on average. In contrast, announcements with no or 
only a vague indication of the envisaged size may have only mild effect on stock market uncertainty 
(see Column 3 and 4 of Table 1). 

Not releasing information about the size of a policy intervention may increase market uncertainty. 
As already discussed, the press conference of 2 October 2014 is a statistical outlier in the sample of 
APP  announcements  in  that  it  generated  a  sizeable  increase  in  market  uncertainty  of  about  +12% 
(the sum of the two coefficients ‐0.031 and 0.153; see column (4) of Table 1). In fact, the ECB had 
prepared  markets  for  an  announcement  regarding  the  modalities  of  the  APP  programme  on  that 
day. Even though many implementation details were included, the announcement did not provide 
information  on  the  envisaged  size  of  the  programme,  disappointing  markets.20  Our  analysis 

18  In  line  with  the  announcement  effect  literature,  we  interpret  our  results  in  a  causal  manner,  which  assumes  that  the 
ECB’s announcements dominate all other events on that specific day.    
19 Our focus is on announcements of the size of monthly purchases, which is why we did not include announcements that 
kept monthly purchases stable, but announced a new duration of an APP, even though such announcements change the 
overall  size  of  the  programme  (such  as  the  announcement  of  18  December  2015).  We  acknowledge  that  different 
classifications are possible, but find that our results are robust to a reclassification of a few ambiguous cases.  
20 Following this  particular press conference, the Financial Times  titled “Draghi’s lack of detail on measures disappoints” 
and writes: “The ECB has cast its net wide in terms of the assets it will consider buying. But the lack of a hard figure from 
the ECB for the size of the purchases […] fuelled disappointment. Information on the size of the programme was vague, the 
See 
central  bank 

‘sizeable’  effect  on 

it  would  have 

saying  only 

its  balance 

sheet.” 

that 

a 

ECB Working Paper 2080, June 201716therefore indicates that the size of a purchase programme is such an essential characteristic of its 
effectiveness  that  an  announcement  that  does  not  provide  this  information  could  actually  raise 
uncertainty.  

Table 1: Expected Stock Market Uncertainty and the ECB’s press conferences 

Flesch Kincaid reading grade level 

Length of statement (1000 words) 

APP announcement

APP announcement with size

APP announcement without size

APP outlier 2/10/2014

(1)
0.013***
(0.005) 
0.010 
(0.013) 

(2)
0.011**
(0.005) 
0.008 
(0.015) 
‐0.035**
(0.017)

(3)
0.011** 
(0.005) 
0.009 
(0.015) 

‐0.075*** 
(0.026) 
‐0.018
(0.018) 

(4)
0.010**
(0.004) 
0.011 
(0.015) 

‐0.077*** 
(0.026) 
‐0.031**
(0.015)
0.153*** 
(0.016) 
191 
0.157 

191 
0.130 

191 
0.089 

191 
0.114 

Observations 
R2 
Notes:  The  table  shows  results  of  OLS  regressions  of  daily  percentage  changes  of  the  euro  VSTOXX  index  on  ECB  press 
conference days on the Flesch‐Kincaid readability statistic, the length of the introductory statement (in 1000 words) and on 
APP  announcement  dummies.  The  regressions  furthermore  control  for  the  announcement  of  “Other  UMPs”  (a  dummy 
variable that takes the value 1 for announcements of fix‐rate tenders with full allotment, long‐term refinancing operations, 
targeted long‐term refinancing operations and extensions of the collateral framework), the absolute surprise component in 
the ECB’s decision on policy rates (measured as the difference between the announcement and the mean expectation in a 
corresponding Bloomberg survey), the absolute surprise component in the release of U.S. jobless claims (measured as the 
difference between the announcement and the median expectation in a corresponding Bloomberg survey), the absolute 
change in Germany 2‐year government bond yields and the level of the euro VSTOXX index one and two days before the 
press conference. The dummy variable “APP announcement” covers the CBPP, the OMT, the ABSPP, the extended APP and 
the Corporate Sector Purchase Programme (CSPP). This dummy is subsequently split into announcements which have been 
accompanied by information about the envisaged size of monthly purchases (“with size”), those without (“without size”) 
and an outlier on 2/10/2014. Asterisks indicate the level of significance, (*) at the 10%, (**) at the 5%, and (***) at the 1% 
level. Robust standard errors are shown in brackets. 

3.3  Forward	 Guidance	 ‐	Communication 	 in	 Presence	 of	 Constrained	

Policies		

After  lowering  its  policy  rates  to  unprecedented  levels,  the  ECB  has,  like  several  other  central 
banks,  provided  FG  about  its  future  course  of  policy.  With  interest  rates  at  or  near  the  ELB,  the 
public  was  lacking  proper  reference  points  on  how  monetary  policy  could  possibly  evolve,  risking 
that  monetary  policy  would  become  less  predictable.  Through  their  FG,  central  banks  helped 
managing  expectations,  thereby  fostering  predictability  and  engineering  additional  stimulus  by 
lowering interest rates at longer horizons.  

The form of FG matters for its effectiveness. In this section, we will discuss why FG can be effective, 
distinguish between the concept of “Odyssean” and “Delphic” FG and provide an overview of how 
FG  has  been  implemented  in  practice,  namely  in  the  form  of  open‐ended,  time‐dependent  and 

https://www.ft.com/content/66aca742‐4a50‐11e4‐b8bc‐00144feab7de. In a Bloomberg survey after the press conference, 
67% of respondents express dissatisfaction with the information provided. 

ECB Working Paper 2080, June 201717state‐dependent  FG.  For  the  latter  type  of  FG,  we  will  illustrate  its  workings  in  a  model‐based 
counterfactual  analysis  for  the  euro  area.  Finally,  we  will  report  cross‐country  evidence  about  the 
impact  of  different  FG  types  on  the  reactiveness  of  markets  to  macroeconomic  news  and  on 
disagreement among forecasters.  

3.3.1  Two	Concepts	of	FG:	Odyssean	vs.	Delphic		

FG  is  communication  about  the  future  conduct  of  monetary  policy.  Its  emphasis  is  on  the 
management  of  expectations,  as  opposed  to  the  current  setting  of  a  monetary  policy  instrument. 
Note that FG can be applied for guidance about different policy instruments. Most frequently, it has 
been related to the future course of policy rates, but the ECB has also provided FG in relation to its 
asset purchases.21 

“Odyssean” FG represents a commitment about the future conduct of monetary policy. The central 
bank  will  follow  through  on  its  (state‐contingent)  plan  even  if  conditions  at  a  later  date  might 
warrant re‐optimization.22  By binding  itself  in  such a  way the central  bank  is  able  to affect private 
sector  expectations  ex‐ante  (Woodford  (2003);  Galí  (2008)).  This  allows  the  central  bank  to  keep 
inflation close to the target throughout a typical liquidity trap episode, and even in the face of strong 
and persistent deflationary headwinds.  

In  standard  monetary  policy  models,  credible  Odyssean  FG  constitutes  a  powerful  tool  in  the 
context  of  the  ELB,  even  though  the  magnitude  of  its  effect  is  debated.  In  standard  models, 
anticipated monetary policy can generate very large changes in prices and activity, a property that 
has been called the “forward guidance puzzle” (Del Negro et al. (2015)). If the private sector was less 
forward‐looking  than  standard  models  assume,  e.g.  due  to  “bounded  rationality”,  promises  about 
keeping the interest rate low in the future would have less of an effect on price setting, demand and 
output  today  (Gabaix  (2016)).  Also,  the  promise  needs  to  be  credible.  The  private  sector  might 
perceive a time‐inconsistency of the policy and assume that the central bank will be reneging on its 
promise and start raising the interest rate sooner than promised. In such a case, long‐term interest 
rates will not fall as desired. 

Odyssean FG implies no sizable inflation overshoot once the interest rate recovers from the ELB. 
The commitment is only for a mild and transitory overshoot of inflation, even in the face of sizable 
and persistent deflationary forces. The reason is that inflation above the target is just as costly to the 
central  bank  as  inflation  below  the  target.  There  is,  however,  a  commitment  to  a  non‐negligible 
(though  relatively  short‐lived)  output  boom  upon  exit  from  the  ELB,  which  translates  into  higher 
demand, output, and inflation earlier on in the liquidity trap episode. 

Odyssean  FG  entails  a  state‐dependent  commitment.  Figure  7  shows  that  lift‐off  of  the  nominal 
interest  rate  depends  on  the  value  of  the  natural  real  interest,  regardless  of  the  exact  past 
commitment  policy  of  the  central  bank.  The  more  severe  the  recession  that  the  central  bank  has 
been  facing  in  previous  periods,  the  more  binding  the  ELB,  and  the  more  the  inflation  target  was 
undershot,  the  stronger  the  commitment  that  the  central  bank  will  have  expressed  (modelled  by 

21 Indeed, optimal policy typically involves an interior solution using a “mix” of all available instruments. Thus, an APP may 
be backed by FG about the policy interest rate. At the same time, asset purchases may serve as a commitment device to 
enhance the effectiveness of FG on policy rates. 
22 The distinction between Odyssean and Delphic FG goes back to Campbell (2013). 

ECB Working Paper 2080, June 201718increasing values of φt‐1 in the figure). However, in all cases is lift‐off a function of the natural real 
interest. 

Figure 7: State‐contingency of Odyssean FG 

4

3

2

1

0
4

2

0

-2

0

Natural real rate (rn)

6

8

10-3

4

2

Commitment (

)

t-1

Note:  This  figure  illustrates  the  state‐contingency  of  Odyssean  FG.  It  shows  how  the  central  bank  will  set  the  nominal 
interest rate (it) in time period t depending on its past commitment policy, summarized by the variable φt-1, and the natural 
real interest rate in time period t, denoted by rn
t.  The more severe the recession that the central bank has been facing in 
previous  periods,  the  more  binding  the  ELB,  and  the  more  the  inflation  target  was  undershot,  the  stronger  the 
commitment  that  the  central  bank  will  have  expressed  (leading  to  a  larger  φt-1),  implying  that  lift‐off  of  the  nominal 
interest rate occurs only at higher values of the natural real interest rate.  

“Delphic”  FG,  in  contrast,  is  guidance  about  the  likely  future  course  of  policy  instruments,  and 
exerts smaller effects. With Delphic FG, the central bank only communicates its forecast, reserving 
the right to re‐optimize its plan in every future period. Hence it need not follow the predicted path of 
interest rates should circumstances change. In standard model‐based analysis there is a substantial 
difference between Odyssean FG and Delphic FG in terms of outcomes (see Figure 8).23 At the ELB, 
under Delphic FG, inflation undershoots the target substantially and for an extended period of time, 
even if the central bank is able to set policy optimally under discretion.  

Figure 8: Odyssean vs. Delphic FG in a simulated liquidity trap episode  

0.1

0

-0.1

-0.2

-0.3

-0.4

-0.5

Inflation

2

0

-2

-4

-6

OFG
DFG

5

15
10
Quarters

20

25

5

Output gap

2

1

0

-1

-2

-3

OFG
DFG

Interest rate

OFG
Natural real rate
DFG

15
10
Quarters

20

25

5

15
10
Quarters

20

25

Note: The figure shows the evolution of inflation, the output gap and the nominal interest rate in response to a shock that 
takes  the  natural  real  interest  rate  initially  to  ‐3%.  Under  Delphic  FG  (red  lines)  this  shock  generates  a  substantial 
undershooting of inflation and output with respect to target inflation and potential output. In contrast, under Odyssean FG 
(blue lines) the output gap and especially inflation are much better stabilized due to the benefits of commitment. In this 
particular case the nominal interest rate is held at the zero lower bound for a few quarters longer under Odyssean FG. 

23 Eggertsson, G.B. and M. Woodford (2004); Nakov, A. (2008); Adam, K. and R. Billi (2006); Adam, K. and R. Billi (2007). 

ECB Working Paper 2080, June 201719In  practice,  and  especially  if  economic  agents  have  incomplete  information,  it  is  hard  to  tell  the 
difference  between  Odyssean  and  Delphic  FG.  Even  in  the  absence  of  commitment,  the  central 
bank may forecast an extended period of low interest rates because fundamentals are expected to 
be  weak  for  a  long  time  or  because  there  is  great  uncertainty  surrounding  the  recovery  (Nakov 
(2008); Schmidt (2013)). Statements that the central bank “expects interest rates to remain low” do 
therefore  not  necessarily  imply  commitment  and  may  instead  be  interpreted  as  a  forecast.  This 
Delphic  interpretation,  however,  would  preclude  the  benefits  of  Odyssean  FG  and  may  even  be 
counter‐productive  (namely  if  agents  adjust  their  inflation  expectations  downward  in  response  to 
what is perceived to be a pessimistic central bank forecast, see Andrade et al. (2015)).  

3.3.2  Open‐ended,	Time‐dependent	or	State‐dependent?	

In practice, central banks have used different specifications of FG. The specification of FG used can 
signal different degrees of commitment and therefore have implications for its benefits. 

Open‐ended FG is likely to have only small effects. Open‐ended, or purely qualitative FG takes the 
form  of  the  publication  of  official  policy  rate  projections  or  the  release  of  qualitative  statements 
about the future course of monetary policy. An example of this is the ECB’s statements “we expect 
the key ECB interest rates to remain at present or lower levels for an extended period of time”, used 
until January 2016. While such projections or statements on the expected rate path imply less of a 
risk  for  the  credibility  of  the  central  bank,  they  might  also  be  less  effective,  as  they  can  easily  be 
interpreted as Delphic and therefore not containing any commitment.  

Time‐dependent  FG can be designed to  contain  different  degrees of  commitment, depending  on 
the exact wording. Time‐dependent (or “calendar‐based”) FG expresses the likely future path of the 
policy  instrument  as  a  function  of  calendar  time.  The  Bank  of  Canada,  from  April  2009  until  April 
2010,  used  a  relatively  strong  formulation  by  stating  that  “conditional  on  the  inflation  outlook,  it 
commits to hold the current policy rate until the end of the second quarter of 2010”. In contrast, in 
its statements between August and December 2011, the FOMC said “The Committee […] currently 
anticipates that economic conditions […] are likely to warrant exceptionally low levels for the federal 
funds rate at least through mid‐2013”. Whereas the Canadian communication explicitly refers to a 
commitment, the U.S. example resembles a Delphic FG, due to the words “currently anticipates” and 
“conditions are likely to warrant”.  

State‐dependent FG is closest in spirit to Odyssean FG and is less rigid than time‐dependent FG, as 
economic agents endogenously adjust their expectations in light of new economic developments. 
State‐dependent (or  “data‐based”) FG  states how  future changes  to  the  policy instrument  depend 
on  specific  new  economic  information.  For  example,  in  its  December  2012  statement  the  FOMC 
communicated that its low policy rates were appropriate “at least as long as the unemployment rate 
remains above 6‐1/2 percent, inflation between one and two years ahead is projected to be no more 
than  a  half  percentage  point  above  the  Committee’s  2  percent  longer‐run  goal,  and  longer‐term 
inflation  expectations  continue  to  be  well  anchored.”  The  spirit  of  such  statements  is  closest  to 
Odyssean  FG,  which  (as  shown  above)  itself  also  is  state‐contingent.  It  can  be  expected  that 
economic  agents  endogenously  adjust  their  expectations  about  the  future  path  of  the  policy 
instrument in light of new economic developments.  

ECB Working Paper 2080, June 201720State‐dependent  FG  creates  a  trade‐off  between  simplicity  and  accuracy.  If  the  central  bank 
provides a relatively simple state contingency that is easy to communicate, its message might turn 
out  to  be  too  simple  in  the  end,  requiring  the  bank  to “renege”.  This  was  the  case  for  the  FOMC, 
which  saw  unemployment  rates  drop  below  6.5%,  but  partly  for  the  wrong  reason  (namely  an 
unexpectedly  large  decrease  in  labour  force  participation),  leading  the  FOMC  to  remove  the 
unemployment  threshold  from  its  FG.  On  the  other  hand,  if  it  lists  a  multitude  of  indicators  to  be 
considered,  accurate  and  intelligible  communication  of  the  contingency  might  prove  impossible, 
especially if the different indicators point in opposite directions. 

State‐dependent FG can generate additional accommodation and also fewer surprises. To achieve 
this, the contingency should be in line with several principles: 











Consistent with the central bank’s mandate

Based on a set of indicators that delivers robust results

Based on a set of indicators that is reliable and available in real time

Based on a set of indicators that is easy to communicate

Based on a set of indicators that is independently verifiable

For the ECB, consistency with the central bank’s mandate implies that state‐dependencies should 
relate to inflation, possibly in the form of an inflation threshold. Inflation threshold‐based FG has 
some distinct advantages over the threshold‐based policies followed by other major central banks. 
The Federal Reserve and the Bank of England both relied on thresholds for a real variable, namely 
the  unemployment  rate,  which  ex  post  proved  unreliable  as  a  comprehensive  measure  of  labour 
market slack. By contrast, a threshold for inflation respects the ECB’s mandate and provides a direct 
link  to  its  primary  price  stability  objective.  Furthermore,  inflation  is  a  reliable  indicator  that  is 
available with short lags and that is also independently verifiable. 

A robust implementation of state‐dependent FG could be achieved by relying on a set of inflation‐
related  indicators  that  also  cover  measures  of  core  inflation.  While  being  well  aligned  with  the 
ECB’s  quantitative  definition  of  its  price  stability  objective,  focusing  exclusively  on  annual  HICP 
inflation to define the state‐contingency would make the FG vulnerable to transient factors such as 
energy and food price fluctuations. Including measures of underlying inflation would better capture 
the medium‐term orientation of the ECB’s monetary policy strategy, while also mitigating concerns 
about  the undue  influence of  transient factors.  An  exclusive  focus  on  inflation expectations would 
give rise to a number of other critical implementation issues. For example, using inflation projections 
by  ECB  staff  would  not  enable  the  private  sector  to  independently  verify  the  fulfilment  of  the 
contingency.  Relying  on  survey  or  market‐based  measures  of  inflation  expectations  would  instead 
entail  the  risk  of  inflation  expectations  becoming  self‐fulfilling  and  monetary  policy  being 
indeterminate.24 Further to these considerations, and in order to remove monetary accommodation 
only  once  inflation  developments  are  sustained,  it  is  important  to  define  a  threshold  variable  that 
does  not  react  to  short‐term  developments,  which  could  be  achieved  by  defining  the  relevant 
threshold  as  an  average  over  some  consecutive  quarters.  This  has  the  additional  advantage  of 
bringing  the  conditionality  closer  in  spirit  to  the  concept  of  Odyssean  FG,  which  entails  history‐

24 For the pitfalls of orienting monetary policy towards private sector expectations, see Bernanke and Woodford (1997).  

ECB Working Paper 2080, June 201721dependence and does not let bygones be bygones as in a purely forward‐looking inflation targeting 
regime.  Weighing  these  factors  suggests  that  a  state‐dependent  FG  should  give  prominence  to 
measures  of  core  inflation,  such  as  annual  HICP  inflation  excluding  energy  and  food,  while  not 
neglecting the information contained in other inflation indicators. 

Risks that inflation threshold‐based FG may create higher inflationary momentum than desired – 
through  its  impact  on  inflation  expectations  –  can  be  held  in  check  by  suitable  “knock‐out” 
conditions.  For  example,  the  inflation  threshold  defined  in  terms  of  reaching  a  certain  level  for 
average core inflation could be complemented by an upper threshold for the ECB’s two‐year‐ahead 
staff projection of HICP inflation or for private sector inflation expectations two years ahead with a 
view  to  providing  insurance  against  the  risk  of  an  undue  overshooting  of  inflation  developments 
over  the  medium  term.25  Such  an  additional  knock‐out  element  featured  also  prominently  in  the 
threshold‐based FG policies of the Federal Reserve and of the Bank of England. However, the before‐
mentioned caveats of lack of verifiability in the case of using the ECB’s own staff projection and of 
circularity in the case of relying on private sector expectations would apply again. 

3.3.3  Illustrating	the	Workings	of	State‐dependent	FG		

Counterfactual simulations of the hypothetical adoption of an inflation threshold‐based FG policy 
by  the  ECB  can  illustrate  how  state‐dependent  FG  could  work  in  the  euro  area  context.  The 
simulations are conducted with the ECB’s New Area‐Wide Model (NAWM), which is regularly used in 
the  quarterly  macroeconomic  projection  exercises  undertaken  by  ECB  staff.26  The  simulations  are 
carried  out  around  the  baseline  of  the  March  2016  ECB  staff  Macroeconomic  Projection  Exercise 
(MPE),  which  foresaw  consumer  price  inflation  to  hover  at  levels  close  to  zero  at  the  start  of  the 
projection  horizon  and  to  only  very  gradually  adjust  towards  levels  closer  to  2%.27  In  the 
counterfactual  simulations,  the  short‐term  nominal  interest  rate  is  assumed  to  follow  its  MPE 
baseline path, but to remain at a lower bound as long as the annual inflation rate stays below the 
threshold value. Once inflation has crossed the threshold level, the interest rate is lifted with a one‐
quarter  delay  and  set  in  accordance  with  a  simple  Taylor‐type  interest  rate  rule.  Throughout  the 
simulations, it is assumed that the FG policy is fully understood by the private sector and perfectly 
credible, so that the effects in the simulations are likely to provide an upper bound for the potency 
of state‐dependent FG. 

25 For an illustration and quantitative assessment of such an insurance strategy, see Coenen and Warne (2014).  
26 For a description of the NAWM, see Christoffel et al. (2008). To account for the portfolio balance effects of the ECB’s 
asset purchases and their transmission via the financial intermediary sector, the NAWM has been augmented with a long‐
term  interest  rate  variable  and  an  implicit  lending  rate.  The  long‐term  interest  rate  is  determined  according  to  the 
expectations  hypothesis  of  the  term  structure  as  the  sum  of  current  and  expected  future  short‐term  rates,  plus  a  term 
premium depending on the (exogenous) stock of assets purchased. The implicit lending rate is equal to a weighted average 
of the short and the long‐term interest rate, plus an exogenous risk premium. Furthermore, in an attempt to capture the 
impairment of the interest rate channel of monetary policy transmission and the observed flattening of the Phillips curve in 
the aftermath of the financial crisis, the interest rate sensitivity of private spending has been lowered and the inertia in 
firms’ price adjustment decisions has been increased in the current application, respectively. 
27 For details, including on the effects of the ECB’s asset purchases, see ECB (2016) and Praet (2016). 

ECB Working Paper 2080, June 201722Figure 9: Effects of inflation threshold‐based FG 

Consumer price inflation

Crossing: 2018:3

Baseline
Forward guidance
Threshold: 1.90%

4.0

3.0

2.0

1.0

0.0

-1.0

-2.0

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

Note: Counterfactual simulation based on the NAWM. The vertical lines indicate the starting date of the March 2016 MPE. 
Consumer price inflation and real GDP growth are reported as annual rates of change, in percentages, whereas the short‐
term interest rate (corresponding to the three‐month EONIA) and the long‐term nominal interest rate (corresponding to 
the  average  euro  area  ten‐year  nominal  government  bond  yield)  are  reported  as  annualised  percentages.  Once  annual 
consumer price inflation crosses the threshold level of 1.9% and the short‐term nominal interest rate is lifted with a one‐
quarter delay, the short‐term rate follows the prescriptions of a Taylor rule: (cid:1870)(cid:3047) (cid:3404) 0.9	(cid:1870)(cid:3047)(cid:2879)(cid:2869) (cid:3397) 0.1	(cid:4666)1.5	(cid:2024)(cid:3047)	 (cid:3397) 0.5	(cid:1877)(cid:3047)(cid:4667), where (cid:1870)(cid:3047) 
and  (cid:2024)(cid:3047)	  denote  percentage‐point  deviations  of  the  annualised  short‐term  interest  rate  and  the  annualised  quarterly 
inflation rate from their respective steady‐state values, and (cid:1877)(cid:3047)	 represents the output gap.  

The  counterfactual  simulations  suggest  that  the  adoption  of  inflation  threshold‐based  FG  would 
shift the inflation path upwards and bring forward the adjustment of inflation towards levels close 
to 2%. In a first counterfactual simulation the inflation threshold relates to annual consumer price 
inflation  and  is  set  equal  to  1.9%.  Figure  9  shows  the  March  2016  MPE  baseline  paths  (red  solid 
lines) for consumer price inflation (measured in terms of the private consumption deflator), real GDP 
growth,  and  the  short  and  the  long‐term  nominal  interest  rate.  In  the  counterfactual  simulation 
(blue dashed lines), inflation crosses the threshold level of 1.9% (green solid line in the top‐left panel 
of  the  chart)  in  2018:3.  Accordingly,  the  short‐term  nominal  interest  rate  is  lifted  from  its  lower 
bound (marked by the pink‐shaded area in the bottom‐left panel) in 2018:4. The slightly lower short‐
term  interest  rate  towards  the  end  of  2018  and  expectations  of  higher  inflation  lead  –  via  the 
implied  fall  in  the  ex‐ante  real  interest  rate  –  to  an  increase  in  current  private  spending  at  the 
expense of future spending.28 As a result, real GDP growth is temporarily boosted above its baseline 

28  Keeping  the  short‐term  nominal  interest  rate  at  the  ELB  for  longer  in  a  state‐dependent  manner  leads  to  different 
responses  of  macroeconomic  variables  than  doing  so  in  a  non‐state‐dependent  and  purely  time‐dependent  manner.  In 

ECB Working Paper 2080, June 201723path,  and  the  output  gap  is  closing  at  a  faster  pace.  This  gives  rise  to  heightened  cost  pressures 
which,  along  with  a  moderate  depreciation  of  the  nominal  effective  exchange  rate  of  the  euro, 
further accelerates the adjustment in inflation. 

Comparing  the  distance  between  the  baseline  interest  rate  path  and  a  “notional”  interest  rate 
path provides intuition for the appreciable macroeconomic impact of adopting inflation threshold‐
based FG. The green dotted line in the bottom‐left panel of Figure 9 shows how interest rates would 
normally be set according to the assumed Taylor rule if inflation and the output gap were to evolve 
as  calculated  in  the  counterfactual  simulation.  The  path  of  this  “notional”  interest  rate  is 
considerably higher than the path implied by the threshold‐based FG policy. Hence, the short‐term 
interest  rate  path  in  the  counterfactual  simulation  implies  a  sizeable  effective  easing  of  monetary 
policy against the more favourable ex‐post outcomes for inflation and the output gap. 

At  a  more  fundamental  level,  the  stimulus  of  the  inflation  threshold‐based  FG  rests  on  the 
mobilisation  of  the  expectations  channel  of  monetary  policy.  To  the  extent  that  the  announced 
inflation  threshold  is  fully  credible,  the  central  bank  is  able  to  engineer  a  rise  in  inflation 
expectations.  As  long  as  private  sector  price  and  wage‐setting  behaviour  is  at  least  moderately 
forward  looking,  this  rise  in  expectations  shifts  the  actual  inflation  path  upwards,  while  the  short‐
term interest rate remains at the ELB for longer. In so doing, adopting an inflation threshold causes a 
marked  easing  of  the  monetary  policy  stance  through  the  implied  decline  in  ex  ante  real  interest 
rates, over and above the stimulus coming from lower nominal interest rates themselves. 

Figure 10: Effects of FG based on alternative threshold variables and alternative specifications 

Note: Counterfactual simulations based on the NAWM. The blue bars represent the time period from the starting date of 
the  March  2016  MPE  to  the  lift‐off  date  for  the  short‐term  nominal  interest  rate  in  the  counterfactual  simulations  of 
inflation  threshold‐based  FG.  The  green  diamonds  indicate  the  date  of  crossing  the  threshold  level  by  the  threshold 
variable.  The  left  panel  shows  simulations  with  the  threshold  variable  being  specified  in  terms  of  alternative  inflation 
measures,  whereas  the  right  panel  shows  simulations  for  alternative  specifications  related  to  a  GDP  deflator‐based 
threshold. 

The  choice  of the  threshold  variable  matters for the  effects  of  inflation threshold‐based FG.  The 
benchmark simulation in which the threshold variable is defined in terms of current consumer price 
inflation  is compared to two  alternative counterfactual simulations where the threshold is defined 
either  in  terms  of  current  GDP  deflator  inflation  or  in  terms  of  one‐year‐ahead  consumer  price 
inflation. GDP deflator inflation can be considered as a measure of underlying inflationary pressures, 

particular,  state  dependency  helps  to  attenuate  the  “forward‐guidance  puzzle”  documented  for  New‐Keynesian 
macroeconomic models like the NAWM (Del Negro et al. 2015). 

ECB Working Paper 2080, June 201724or of core inflation, that is more resilient to transient factors than headline consumer price inflation 
and  therefore  helps  focusing  the  threshold‐based  FG  policy  on  the  shocks  driving  inflation 
developments over the medium term. In a similar vein, using projections, or expectations, of future 
consumer  price  inflation  as  the  threshold  variable,  as  opposed  to  current  inflation,  helps  ensuring 
the medium‐term orientation of the FG policy. The left panel in Figure 10 shows the timings of the 
threshold crossing and interest rate lift‐off events in the three different simulations. Under the two 
alternative simulations, lift‐off is brought forward: to 2018:3 when the threshold is defined in terms 
of  one‐year‐ahead  consumer  price  inflation;  and,  even  more  so,  to  2018:1  when  the  threshold  is 
defined in terms of current GDP deflator inflation. This comes along with somewhat smaller (larger) 
peak effects on both consumer price inflation and real GDP growth for the case of one‐year‐ahead 
consumer price inflation (current GDP deflator inflation).29 

The effects of threshold‐based FG are also influenced by pertinent specification details, including 
the choice of the threshold level and the conditions for interest rate lift‐off. For the GDP deflator‐
based threshold, the right panel of Figure 10 shows how the timings of the threshold crossing and 
interest rate lift‐off vary when the threshold level is lowered from 1.9% to 1.75%, and when lift‐off is 
further delayed from one to two periods after the inflation threshold has been initially crossed. In 
the case of the reduced threshold level, the dates of crossing the threshold and lift‐off are shifted 
backwards  by  two  quarters  to  2018:2  and  2018:3,  respectively,  whereas  the  peak  effects  on  both 
consumer price inflation and real GDP growth are smaller. In contrast, in the case the threshold level 
needs to be surpassed for one more quarter, monetary stimulus is provided for longer, resulting in 
somewhat  stronger  peak  effects  on  both  consumer  price  inflation  and  real  GDP  growth,  with  the 
threshold crossing and interest‐rate lift‐off events occurring in 2017:4 and 2018:2, respectively.30 

3.3.4  The	Track	Record	of	FG	

The  track  record  of  FG  as  implemented  in  recent  years  is  mixed.  Many  FG  statements  avoided 
explicit  commitment,  resembling  Delphic  FG.  Furthermore,  given  the  limited  experience  with  this 
policy  tool,  central  banks  and  the  public,  and  in  particular  markets,  had  to  converge  to  a  joint 
assessment on what information (and commitment) these statements actually entailed.   

There is evidence that FG can be an effective tool for influencing medium‐ and long‐term interest 
rates  through  expectations  on  the  future  policy  path.  Evidence  from  the  time  before  the  current 
near‐zero  rate  environment  shows  that   the   long  end  of  the  term  structure  is  generally  more 
affected by communication via FOMC statements  than by changes in current policy rates. A number 
of  event  studies  pertaining  to  more  recent  policy  communications  using  more  explicit  FG  largely 
corroborate  these  effects,  although  the  effects  on  long‐term  rates  are  estimated  to  be  more 
modest.31 

In  contrast  to  the  effects  on  interest  rates,  the  adjustment  of  professional  forecasts  appears 
sometimes  inconsistent  with  the  additional  accommodation.  There  is  evidence  that  professional 
forecasters  adjust  their  forecasts  downward  in  response  to  the  issuance  of  FG  (Campbell  et  al. 

29  For  details  regarding  the  quantitative  effects  on  consumer  price  inflation  and  real  GDP  growth,  see  the  left  panel  in 
Figure A.4 and panels A and B in Figure A.5 in the appendix. 
30 For further details, see the right panel in Figure A.4 and panels B to D in Figure A.5 in the appendix. 
31 See Gürkaynak, Sack, and Swanson (2005). Additional evidence is provided e.g. in Bernanke, Reinhart, and Sack (2004). 

ECB Working Paper 2080, June 201725(2012)). This “paradox” is attributed to most FG being “Delphic” and thus providing negative news 
about the future state of the economy. 

The specification of FG affects its effectiveness. To show this empirically, we distinguish the three 
types of FG: state‐dependent FG, open‐ended FG, and time‐dependent FG.32 We further distinguish 
time‐dependent FG regimes by their (remaining) horizon of guidance at each point in time, and test 
how  the  responsiveness  of  bond  yields  to  macroeconomic  surprises  and  the  disagreement  among 
economic forecasters depend on the specification of FG.  

3.3.4.1  The	responsiveness	of	bond	yields	to	macroeconomic	surprises	

If  FG  is  effective  in  managing  expectations  about  the  future  course  of  monetary  policy,  markets 
should  generally  be  less  responsive  to  macroeconomic  news.  This  has  been  documented  by 
Swanson  and  Williams  (2014a)  and  Feroli  et  al.  (2016)  for  the  United  States,  and  by  Swanson  and 
Williams (2014b) for the UK and Germany.  

The responsiveness should also differ depending on the FG specification in place. Open‐ended and 
time‐dependent FG would dampen the response of bond yields to macroeconomic news surprises, 
whereas  state‐dependent  FG  would  maintain  it  to  some  extent.  These  hypotheses  would  be 
applicable  if  the  FG  was  indeed  perceived  as  Odyssean.  Of  course,  this  condition  need  not  hold, 
complicating the interpretation of the results of any corresponding empirical test. For this purpose, 
we estimate the fixed‐effects model 

∆(cid:1844)(cid:3047)

(cid:3030),(cid:3036) (cid:3404) (cid:2009)(cid:3030),(cid:3036) (cid:3397) (cid:2009)(cid:3020)(cid:3008)(cid:1845)(cid:1833)(cid:3047)

(cid:3030) (cid:3397) (cid:2009)(cid:3016)(cid:3008)(cid:1841)(cid:1833)(cid:3047)

(cid:3030) (cid:3397) (cid:2009)(cid:3013)(cid:3021)(cid:3008)(cid:1838)(cid:1846)(cid:1833)(cid:3047)

(cid:3030) (cid:3397) (cid:2009)(cid:3020)(cid:3021)(cid:3008)(cid:1845)(cid:1846)(cid:1833)(cid:3047)

(cid:3030) (cid:3397)

(cid:2010)(cid:1871)(cid:3047)

(cid:3030),(cid:3036) (cid:3397) (cid:2010)(cid:3020)(cid:3008)(cid:1845)(cid:1833)(cid:3047)

(cid:3030)(cid:1871)(cid:3047)

(cid:3030),(cid:3036) (cid:3397) (cid:2010)(cid:3016)(cid:3008)(cid:1841)(cid:1833)(cid:3047)

(cid:3030)(cid:1871)(cid:3047)

(cid:3030),(cid:3036) (cid:3397) (cid:2010)(cid:3013)(cid:3021)(cid:3008)(cid:1838)(cid:1846)(cid:1833)(cid:3047)

(cid:3030)(cid:1871)(cid:3047)

(cid:3030),(cid:3036) (cid:3397) (cid:2010)(cid:3020)(cid:3021)(cid:3008)(cid:1845)(cid:1846)(cid:1833)(cid:3047)

(cid:3030)(cid:1871)(cid:3047)

(cid:3030),(cid:3036) (cid:3397) (cid:2013)(cid:3047)

(cid:3030),(cid:3036),

(2) 

(cid:3030),(cid:3036)  is  the  contemporaneous  change  in  the  two‐year  sovereign  bond  yield  in  country  c
where  ∆(cid:1844)(cid:3047)
(cid:3030),(cid:3036) is the difference between the expected
around the release time t of indicator i.33 The surprise (cid:1871)(cid:3047)
and  the  released  value  of  the  macroeconomic  indicator  i  for  country  c  at  time  t.  The  dummy 
variables for the different FG regimes equal unity if the central bank of country c in period t follows 
(cid:3030)) or time‐dependent FG with a remaining horizon of more 
state‐dependent ((cid:1845)(cid:1833)(cid:3047)
(cid:3030)),  respectively.  We  restrict  the  sample  to  ELB 
than  1.5  years  ((cid:1838)(cid:1846)(cid:1833)(cid:3047)
periods (which we define to be periods where the policy rate is at or below 1%), because the impact 
of macroeconomic surprises on bond yields is expected to be muted if interest rates are at the lower 
bound.34  

(cid:3030)), open‐ended ((cid:1841)(cid:1833)(cid:3047)
(cid:3030))  or  less  than  1.5  years  ((cid:1845)(cid:1846)(cid:1833)(cid:3047)

link  between 
The  types  of  FG  differ  systematically 
macroeconomic news and bond yields. As columns (1) and (3) of Table 2 show, long‐horizon time‐

in  how  effectively  they  break  the 

32 For details about the criteria of our classification, see Appendix A.1.  
33  In  contrast  to  typical  event  studies  (e.g.  Balduzzi,  Elton,  and  Green,  2001)  we  pool  a  set  of  indicators  from  multiple 
countries in a single regression. See appendix A.2 for details. We use daily sovereign bond returns from Datastream with 
two years to maturity available for Canada, Czech Republic, Germany, Italy, Japan, Norway, Sweden, UK, and USA. Further, 
we use intraday returns during a symmetric 120 minute window around the announcement event. For this, we obtain tick‐
by‐tick data for sovereign bonds with two‐year time to maturity for the countries Canada, Germany, Italy, Japan, Sweden, 
UK, and USA. 
34  Swanson  and  Williams  document  this  decline  in  responsiveness  for  Eurodollar  futures  and  US  Treasury  (Swanson  and 
Williams, 2014a) and for UK Gilts and German Bunds (Swanson and Williams, 2014b). They study each country separately, 
without an explicit distinction between FG and ELB episodes.  In our sample, the surprise impact of the announcements 
shrinks by about two‐thirds during ELB periods.  

ECB Working Paper 2080, June 201726dependent FG mutes the market responsiveness to macroeconomic news almost completely. State‐
dependent FG lowers it, but does not fully eliminate it. Open‐ended FG has no effect, whereas short‐
horizon  time‐dependent  FG  amplifies  the  responsiveness.  This  suggests  that  time‐dependent  FG 
with long horizons has been sufficiently credible to shift market perceptions about the central bank’s 
reaction function, a finding that is in line with the evidence provided by Femia et al. (2013) for the 
United  States.  State‐dependency  seems  to  have  gone  some  way  in  this  direction:  it  muted  the 
market impact of macroeconomic news, but not fully. This is plausible, because markets should still 
be  responsive  to  those  macroeconomic  news  that  relate  to  the  state‐contingency  (e.g. 
unemployment  in  the  case  of  the  Federal  Reserve  and  the  Bank  of  England),  but  might  not  be 
responsive to news that are unrelated to the state contingency, thereby leading to an overall muted, 
but  not  insignificant  responsiveness.  Open‐ended  FG,  in  contrast,  retains  the  original  market 
responsiveness,  which  can  be  interpreted  as  markets  perceiving  the  FG  to  be  Delphic  (i.e.,  the 
regular  central  bank  reaction  applies).  Finally,  the  increased  market  responsiveness  under  short‐
horizon  time‐dependent  FG  is  somewhat  puzzling:  the  central  bank  announces  that  it  will  keep 
short‐term  rates  stable  for  a  while,  yet  already  at  a  two‐year  maturity,  interest  rates  are  highly 
responsive  to  incoming  news  about  the  economy.  This  suggests  that  at  such  short  FG  horizons, 
markets  see  through  the  FG  and  already  try  to  form  expectations  about  the  future  conduct  of 
monetary policy beyond this horizon.   

Table 2: Net market impact of macroeconomic news under different types of FG 

STG 
(cid:4666)(cid:2010) (cid:3397) (cid:2010)(cid:3020)(cid:3021)(cid:3008)(cid:4667) 
OG 
((cid:2010) (cid:3397) (cid:2010)(cid:3016)(cid:3008)(cid:4667) 

No FG ((cid:2010)(cid:4667) 

SG (cid:4666)(cid:2010) (cid:3397) (cid:2010)(cid:3020)(cid:3008)(cid:4667) 

Overall 
(1) 
1.25*** 
(0.26) 
0.44** 
(0.18) 
0.41** 
(0.18) 
0.22* 
(0.12) 
0.08 
(0.09) 
5120 
0.01 

Daily data 
No APP 
(2a) 
1.91*** 
(0.29) 
0.33* 
(0.18) 
0.41 
(0.25) 
n.a.

Intraday data 
No APP 
(4a) 
1.44*** 
(0.16) 
0.38** 
(0.17) 
0.45** 
(0.18) 
n.a.

With APP 
(4b) 
0.51*** 
(0.18) 
0.56*** 
(0.20) 
0.51** 
(0.21) 
0.11 
(0.07) 
0.12* 
(0.07) 

With APP 
(2b) 
0.25 
(0.30) 
0.51* 
(0.26) 
0.41** 
(0.18) 
0.22* 
(0.12) 
0.05 
(0.09) 

Overall 
(3) 
1.08*** 
(0.14) 
0.51*** 
(0.16) 
0.47*** 
(0.14) 
0.11 
(0.07) 
0.13* 
(0.07) 
4739
0.03 

0.19 
(0.21) 

0.25 
(0.24) 

5120
0.02 

LTG 
(cid:4666)(cid:2010) (cid:3397) (cid:2010)(cid:3013)(cid:3021)(cid:3008)(cid:4667) 
Observations 
R2 
Note: This table shows net surprise impact based on the coefficient estimates of the fixed effects model. The dependent 
variable in columns 1 and 2a/2b is the daily change, in columns 3 and 4a/4b the intraday (symmetric 120 minute window 
around  event)  change  in  two‐year  sovereign  bond  yields  in  basis  points.  Sample  covers  Canada,  Germany,  Italy,  Japan, 
Sweden, UK and US for intraday, and additionally Czech Republic and Norway for daily frequency. Surprises cover business 
confidence, consumer confidence, CPI inflation, GDP growth, industrial production, nonfarm payrolls, purchasing manager 
index, retail sales, unemployment. Only periods at or below the ELB of 1%. Therefore, observations for most countries are 
only  at  or  after  the  year  2009,  with  two  exceptions  Japan  (earliest  observation  in  the  year  2000)  and  USA  (earliest 
observation in the year 2003). State‐contingent FG only observed during APP periods. Country‐indicator fixed effects, FG 
and APP effects and their interactions, and constant not reported. Standard errors clustered at the country‐indicator level 
in parentheses. Bold numbers indicate that the coefficient estimate of a given FG regime, β(cid:2908), is significant at a 10% level. 
Asterisks indicate the level of significance, (*) at the 10%, (**) at the 5%, and (***) at the 1% level. 

4739 
0.03 

The  existence  of  an  APP  mutes  the  perverse  effect  of  short‐horizon  time‐dependent  FG  and 
strengthens the effect of long‐horizon time‐dependent FG. Some authors argue that if the central 
bank  embarks  on  an  APP,  this  can  act  as  a  commitment  device  to  keep  interest  rates  low  for  an 

ECB Working Paper 2080, June 201727extended  period,  thereby  adding  credibility  to  the  FG  about  policy  rates  (Clouse  et.  al.  2003, 
Eggertsson  and  Woodford  2003).  To  test  this  hypothesis,  we  distinguish  the  effects  during  and 
outside of APP periods. We do so by interacting every term in regression (2) with an APP indicator 
variable.35  Table  2  reports  the  coefficients  on  the  triple‐interactions  of  FG  regime  with  the  APP 
indicator and the surprise for periods without an APP in columns (2a) and (4a) and for periods with 
an APP in columns (2b) and (4b). While markets are looking through short‐horizon FG and are highly 
responsive to news,  this  is  much  less  the case  in  the presence  of  an  APP,  suggesting  that  the APP 
lends credibility to  the FG regime. At  the other end of the spectrum, the existence of an  APP also 
appears  to  strengthen  the  effect  of  long‐horizon  time‐dependent  FG.  If  both  an  APP  and  a  long‐
horizon time‐dependent FG point in the same direction, this sends a very clear signal. Open‐ended 
FG, however, remains as ineffective during an APP as it is otherwise. 

Overall, the results suggest that time‐dependent FG over a short horizon and open‐ended FG can 
add  (Delphic)  uncertainty  rather  than  assuring  markets  of  a  policy  path.  FG  is  therefore  not  a 
universal  policy  tool,  but  is  effective  if  contingent  on  explicit,  verifiable  criteria,  with  its  credibility 
being aided by the existence of an APP. 

3.3.4.2  Disagreement	across	forecasters	in	the	presence	of	FG	

Another  way  to  test  the  effectiveness  of  FG  in  managing  expectations  is  to  study  its  impact  on 
forecaster disagreement. Andrade et al. (2015) have shown that under FG, forecaster disagreement 
about  future  interest  rates  is  reduced,  although  disagreement  about  the  future  macroeconomic 
outlook  has  increased.  We  will  now  extend  their  analysis  to  see  whether  these  effects  differ 
depending on the type of FG. For this purpose, we follow Ehrmann (2015) and estimate variants of 
the model 

(cid:3030),(cid:3036) (cid:3404) (cid:2009)(cid:3030),(cid:3036) (cid:3397) (cid:2009)(cid:3047) (cid:3397) (cid:2009)(cid:3020)(cid:3008)(cid:1845)(cid:1833)(cid:3047)
Ω(cid:3047)

(cid:3030) (cid:3397) (cid:2009)(cid:3016)(cid:3008)(cid:1841)(cid:1833)(cid:3047)

(cid:3030) (cid:3397) (cid:2009)(cid:3013)(cid:3021)(cid:3008)(cid:1838)(cid:1846)(cid:1833)(cid:3047)

(cid:3030) (cid:3397) (cid:2009)(cid:3020)(cid:3021)(cid:3008)(cid:1845)(cid:1846)(cid:1833)(cid:3047)

(cid:3030),(cid:3036)
(cid:3030) (cid:3397) (cid:3397)(cid:2013)(cid:3047)

(3) 

(cid:3030),(cid:3036)  is  the  interdecile  range  of  one‐year  ahead  forecasts  of  macroeconomic  variable  i  in
where  Ω(cid:3047)
country  c,  as  provided  in  the  Consensus  Economics  forecast  conducted  in  month  t.  We  cover 
forecasts for three‐month interest rates, 10‐year government bond yields, consumer price inflation 
(percent  change  per  annum)  and  real  GDP  growth  (percent  change  per  annum).  (cid:2009)(cid:3030),(cid:3036)  denotes 
country‐variable  fixed  effects,  and  (cid:2009)(cid:3047)	time  fixed  effects.36  All  other  variables  denote  FG  dummies 
and  are  defined  as  in  the  previous  section.  We  estimate  separate  regressions  for  the  different 
macroeconomic variables i. As before, we restrict the sample to ELB periods (which we define to be 
periods  where  the  policy rate  is  at or below  1%),  because the  disagreement  and the impact of  FG 
could well be different if interest rates are at the lower bound. 

35 The APP indicator variable is unity if country c has an active APP at time t and is zero otherwise. Among the economies in 
our sample, Canada, the Czech Republic, and Norway never adopted an APP. APP in the euro area started on 22/01/2015, 
in Japan on 05/10/2010, in Sweden on 11/02/2015, in the UK on 19/01/2009 and in the USA on 25/11/2008. We consider 
APP as active as long as any principal is reinvested at maturity; therefore all five APP programs are active at the time of 
writing this paper. 
36 We cover Canada, the Czech Republic, the euro area, Japan, Norway, Sweden, the UK and the United States. The models 
are  estimated  by  ordinary  least  squares.  We  calculate  Driscoll  and  Kraay  (1998)  standard  errors,  which  allow  for 
heteroskedasticity, autocorrelation up to a maximum lag order of 12, and cross‐sectional correlation. The one‐year‐ahead 
forecasts for inflation and real GDP are calculated from calendar‐year forecasts following Dovern et al. (2012). 

ECB Working Paper 2080, June 201728Table 3: FG and forecaster disagreement 

3‐month rates 

10‐year rates 

SG (cid:4666)(cid:2009)(cid:3020)(cid:3008)) 

OG (cid:4666)(cid:2009)(cid:3016)(cid:3008)) 

LTG (cid:4666)(cid:2009)(cid:3013)(cid:3021)(cid:3008)) 

STG (cid:4666)(cid:2009)(cid:3020)(cid:3021)(cid:3008)) 

Observations 
R2 
Ω(cid:3365)

Overall 
‐0.270*** 
(0.093)
‐0.099 
(0.085) 
‐0.565*** 
(0.138) 
0.009 
(0.100) 
755 
0.777 
0.541

No APP  With APP 

Overall 

No APP  With APP 

n.a.

0.133* 
(0.070) 
0.070 
(0.123)
0.194** 
(0.090) 

‐0.389***
(0.088)
‐0.290*** 
(0.106)
‐0.883*** 
(0.151)
‐0.260** 
(0.109)

755
0.804

‐0.097*
(0.051)
0.012 
(0.070) 
0.034 
(0.097)
‐0.071 
(0.063) 
755 
0.775 
0.650

n.a.

0.160*** 
(0.037) 
‐0.172* 
(0.092)
‐0.087 
(0.086) 

‐0.149** 
(0.061) 
‐0.091 
(0.085) 
0.023 
(0.099) 
‐0.128 
(0.099) 

755 
0.775 

Inflation

GDP growth 

Overall 

No APP  With APP 

Overall 

No APP  With APP 

SG (cid:4666)(cid:2009)(cid:3020)(cid:3008)) 

OG (cid:4666)(cid:2009)(cid:3016)(cid:3008)) 

LTG (cid:4666)(cid:2009)(cid:3013)(cid:3021)(cid:3008)) 

STG (cid:4666)(cid:2009)(cid:3020)(cid:3021)(cid:3008)) 

n.a. 

‐0.029 
(0.044) 
‐0.037 
(0.089) 
‐0.058 
(0.081) 

‐0.283*** 
(0.083) 
‐0.234*** 
(0.077) 
‐0.199** 
(0.082) 
‐0.212*** 
(0.080) 

‐0.180** 
(0.086)
‐0.119*** 
(0.042) 
‐0.094* 
(0.049) 
‐0.065 
(0.050) 
755 
0.715 
0.652

‐0.108** 
(0.042)
‐0.003 
(0.060) 
‐0.067 
(0.086) 
‐0.068 
(0.064) 
755 
0.758 
0.910

n.a. 

‐0.092 
(0.064) 
0.013 
(0.165) 
‐0.075 
(0.078) 

‐0.084 
(0.053) 
0.053 
(0.088) 
‐0.054 
(0.112) 
‐0.032 
(0.135) 

755
0.754

Observations 
R2 
Ω(cid:3365)
Note: The table shows the effect of different FG types on Consensus forecaster disagreement  regarding one‐year‐ahead 
forecasts for the different variables reported  in the column headers, as measured by the interdecile range. Country and 
time fixed effects not reported for brevity. SG denotes state‐dependent FG, OG open‐ended FG, LTG time‐dependent FG 
with a remaining guidance horizon of more than 1.5 years, STG time‐dependent FG with a remaining guidance horizon of 
less  than  1.5  years.  State‐contingent  FG  only  observed  during  APP  periods.  Ω(cid:3365)  denotes  the  sample  average  of  the 
interquartile  range  in  the  absence  of  FG.  Driscoll  and  Kraay  (1998)  standard  errors  are  given  in  parentheses.  Asterisks 
indicate the level of significance, (*) at the 10%, (**) at the 5%, and (***) at the 1% level.  

755 
0.760 

Disagreement about short‐term interest rates is lower under state‐dependent FG, and even more 
so under time‐dependent FG with a long remaining horizon. These results (reported in Table 3, with 
more detailed results provided in the appendix) are consistent with those reported in the previous 
section, whereby the largest effects arise under long‐horizon time‐dependent FG, and some, albeit 
smaller effects  (in  this case of  only half the  magnitude),  are  triggered  by  state‐dependent  FG. The 
effects  are  not  only  of  statistical,  but  also  of  economic  significance.  In  our  sample,  the  average 
interdecile range of three‐month interest rate forecasts at the ELB in the absence of FG amounts to 
0.54. The coefficient of ‐0.57 estimated for long‐horizon FG implies that disagreement is effectively 
eliminated; the coefficient of ‐0.27 on state‐dependent FG suggests that disagreement is reduced by 
half.  Open‐ended  FG  and  time‐dependent  FG  with  a  short  horizon,  in  contrast,  do  not  reduce 
forecaster  disagreement.  State‐dependent  FG  does  furthermore  lower  disagreement  about  long 
term  rates,  inflation  and  GDP  growth.  State‐dependent  FG  is  the  only  type  of  FG  which,  beyond 

ECB Working Paper 2080, June 201729 
 
 
 
 
affecting  forecast  disagreement  about  three‐month  rates,  has  systematic  effects  on  all  other 
variables to be forecasted.  

FG  is  considerably  strengthened  in  the  presence  of  an  APP.  Differentiating  the  results  across 
periods  where  the  central  bank  has  embarked  on  an  APP  and  periods  without  an  APP,  we  can 
strongly confirm the Clouse et. al. (2003) hypothesis that asset purchases add credibility to FG about 
policy rates: with an APP, disagreement about the future course of short‐term rates is significantly 
reduced for all types of FG, whereas there is no reduction for any type of FG in the absence of an 
APP.  The  same  is  true  for  disagreement  about  the  future  path  of  inflation,  which  is  significantly 
reduced in the presence of an APP, regardless of the type of FG employed, whereas any such effect 
is absent if no APP is in place.  

Taken together, these results suggest that FG has affected the way markets respond to news and 
the  disagreement  among  economic  forecasters.  Time‐dependent  FG  appears  to  have  been 
interpreted by markets as a credible commitment and to have helped forecasters to agree on their 
future  development,  but  only  if  the  guidance  was  provided  over  relatively  long  horizons.  State‐
dependent  FG  also  seems  to  have  “worked”  as  expected.  It  lowered  disagreement  among 
forecasters, not only about short‐term rates, but also about several other variables, and muted (but 
did not eliminate) the responsiveness of markets. This is consistent with the notion that central bank 
watchers  understood  the  conditionality  contained  in  the  state‐dependent  FG.  In  addition,  the 
credibility of FG seems to be considerably enhanced if the central bank simultaneously has an APP in 
place. 

Still, the implementation of FG is subject to substantial risks and implementation challenges. First 
and foremost, credibility of the FG is essential. The analysis above has shown that the existence of 
an  APP  enhances  the  credibility  of  FG,  but  the  reverse  also  holds  –  in  the  absence  of  an  APP,  the 
effectiveness of FG seems harder to prove. In part, this is due to the inherent time inconsistency of 
FG.  Even  if  the  central  bank  commits  to  keeping  policy  accommodation  for  long(er),  it  might  be 
tempted  to  re‐optimise  once  conditions  have  improved.  This  incentive  inherently  casts  doubts  on 
the credibility of the central bank’s promises. In addition, as shown in section 3.3.3, FG relies heavily 
on the expectations channel, which makes an alignment of the expectations by the public with those 
of  the  central  bank  essential.  Such  an  alignment  is  inherently  difficult  to  achieve  given  that  the 
future  course  of  monetary  policy  depends  on  many  more  factors  than  can  possibly  be 
communicated.37  Another  implementation  challenge  specific  to  state‐dependent  forward  guidance 
lies in defining a contingency that is both easy to communicate and at the same time able to deliver 
robust  results.  The  experiences  of  the  Bank  of  England  and  the  FOMC  with  their  unemployment‐
related  contingencies  illustrate  this  very  prominently.  Our  analysis  suggests  that  from  an  ex  ante 
perspective, the state‐dependent FG has been highly credible, reducing uncertainty. While it is true 
that  both  central  banks  had  to  change  their  FG  subsequently,  this  does  not  invalidate  our  results. 
Rather, it emphasises the importance to have a well‐defined contingency in place, an issue that we 
will turn to in the next section.  

37 For a more extensive discussion of the risks and implementation challenges, see Williams (2011). 

ECB Working Paper 2080, June 2017304  Conclusions	and	Implications	for	the	ECB’s	Communication	

In this paper, we have argued that central bank communication is of particular importance during 
unconventional times. 

When the central bank resorts to (new) unconventional monetary policy tools or forward‐looking 
guidance, it is important to communicate the expected workings of the tools and the central bank 
reaction function, and to provide as much detail about their implementation as possible. Given the 
novelty of these tools, their deployment, their effectiveness and their interaction with the existing 
tools  unavoidably  remain  unpredictable  to  some  degree.  In  the  light  of  this,  it  is  even  more 
important  for  the  central  bank  to  be  as  clear  as  possible.  Specifying  the  central  bank’s  reaction 
function  with  regard  to  these  tools,  as  for  instance  done  by  Draghi  (2014),  is  instrumental  in 
achieving  a  common  understanding  among  central  bank  watchers,  in  managing  expectations,  and 
thus  in  making  the  central  bank  predictable.  The  empirical  evidence  provided  in  this  paper  has 
shown  that  APP  announcements  by  the  ECB  have  generally  reduced  uncertainty,  especially  if  they 
contained information about the envisaged size of the programme (whereas the lack thereof has at 
times raised uncertainty).  

Central  bank  reaction  functions  relate  central  bank  actions  to  the  evolution  of  the  economy. 
Accordingly,  central  bank  communication  about  its  future  actions  is  naturally  state‐dependent. 
Furthermore, state‐contingent FG allows economic agents to endogenously adjust their expectations 
in  light  of  new  economic  developments,  thereby  requiring  fewer  re‐adjustments  of  central  bank 
communication if these developments differ from the original expectations. The empirical evidence 
provided  in  this  paper  suggests  that  forecasters  and  markets  understand  the  conditionality 
contained  in  the  state‐dependent  FG.  For  example,  recent  state‐dependent  FG  episodes  lowered 
disagreement  among  forecasters  about  short‐term  rates  and  other  key  macroeconomic  indicators 
and muted the responsiveness of markets to macroeconomic news. 

The ECB has resorted to FG, which has evolved over time, and placed increasing emphasis on its 
state‐contingent  nature.  Following  its  meeting  on  4  July  2013,  the  Governing  Council  of  the  ECB 
initially  communicated  that  it  “expects  the  key  ECB  interest  rates  to  remain  at  present  or  lower 
levels for an extended period of time.” The expectation was based on the overall subdued outlook 
for inflation extending into the medium term, given the broad‐based weakness in the real economy 
and subdued monetary dynamics prevailing at that time. Following its meeting on 10 March 2016, 
and  complementing  the  announcement  of  a  comprehensive  package  of  measures,  including  the 
expansion of the ECB’s monthly asset purchases, the Governing Council clarified its qualitative FG on 
future policy rates, stating that it “expects the key ECB interest rates to remain at present or lower 
levels for an extended period of time, and well past the horizon of our net asset purchases.” Thus, a 
new interconnected element in the ECB’s FG was introduced linking the future path of policy rates to 
the ECB’s APP, which, at that time, was “intended to run until the end of March 2017, or beyond, if 
necessary,  and  in any case until  the Governing Council sees a  sustained  adjustment  in the  path of 
inflation  consistent  with  its  inflation  aim”,  i.e.  was  subject  to  a  mix  of  time‐dependent  and  state‐
dependent FG itself. Finally, a third leg of the ECB’s FG has been introduced in December 2015, when 
it  was  announced  that  the  principal  payments  on  the  securities  purchased  under  the  APP  will  be 
reinvested as they mature, “for as long as necessary”, constituting a case of open‐ended FG. 

ECB Working Paper 2080, June 201731For the ECB, consistency with the central bank’s mandate implies that state‐dependencies should 
relate to inflation, possibly in the form of an inflation threshold. A robust implementation of state‐
dependent  FG  could  be  achieved  by  relying  on  a  set  of  inflation‐related  indicators  that 
prominently  includes  measures  of  core  inflation.  The  ECB’s  current  state  contingency  of  asset 
purchases is already defined in terms of inflation, and the requirement of a “sustained adjustment in 
the path of inflation consistent with its inflation aim” goes a long way towards ensuring robustness. 
To  facilitate  predictability  of  the  ECB’s  future  policy  actions,  clarity  in  the  definition  of  the  state 
dependency is desirable. This relates to the definition of the ECB’s inflation aim and to the specific 
indicators  that  the  ECB  is  looking  at  when  assessing  whether  or  not  such  an  adjustment  has  been 
achieved. While not explicit about the role of core inflation, the recent clarifications38 and references 
to  core  inflation  in  the  ECB’s  communication  suggest  that  the  ECB’s  assessment  will  indeed  be 
conducted based on a set of indicators that are geared towards achieving a robust outcome.  

Providing  guidance  to  the  public  about  the  envisaged  path  towards  removing  monetary 
accommodation will be a key communication task for the ECB going forward. To some extent, this 
is  not  different  from  communicating  any  turning  point  in  monetary  policy,  when  the  central  bank 
shifts  from  an  easing  stance  to  a  tightening  stance.  However,  given  the  complexity  of  the  exit 
process  in  the  presence  of  multiple  tools,  it  is  important  to  lay  out  the  central  bank’s  reaction 
function in this different environment well in advance. (This would be in analogy to Draghi (2014), 
which  provided  details  on  ECB’s  reaction  function  related  to  the  introduction  of  new  measures.) 
While  only  few  central  banks  have  exited  from  their  nonstandard  measures  so  far,  the  Federal 
Reserve in 2013 provides an interesting example: after providing explicit time‐dependent guidance 
on the expected timing of tapering in May and June 2013, the FOMC subsequently decided to delay 
the start of tapering, and  in its further  communication removed any references to calendar dates, 
re‐emphasising  the  state  contingency  of  its  actions.  This  corroborates  the  findings  in  this  paper 
which suggest that forward guidance is best done in a state‐dependent manner, because it reduces 
uncertainty  among  economic  agents,  allows  them  to  adjust  their  expectations  about  the  process 
endogenously  in  response  to  the  arrival  of  new  information,  and  furthermore  does  not  bind  the 
central  bank  to  take  measures  according  to  a  pre‐set  calendar  schedule  and  is  therefore  more 
credible. This paper highlights the interdependency of the unconventional measures: with an APP in 
place, FG reduces uncertainty more effectively. Such interdependencies need to be considered when 
deciding on the path towards normalisation. 

38 In the press conference in January 2017, ECB president Draghi clarified that the ECB defines its objective over a medium‐
term  horizon,  that  the  adjustment  is  required  to  be  durable,  that  it  has  to  be  self‐sustained  (i.e.  is  not  dependent  on 
monetary stimulus) and that it has to be defined for the euro area as a whole. 

ECB Working Paper 2080, June 201732References	

Adam,  K.  and  R.  Billi  (2006).  Optimal  monetary  policy  under  commitment  with  a  zero  bound  on 

nominal interest rates. Journal of Money Credit and Banking 38 (7), 1877‐1905. 

Adam,  K.  and  R.  Billi  (2007).  Discretionary  monetary  policy  and  the  zero  lower  bound  on  nominal 

interest rates. Journal of Monetary Economics 54 (3), 728‐752. 

Allen F., S. Morris, and H. Shin. (2006). Beauty contests and iterated expectations in asset markets. 

Review of Financial Studies 19 (3), 719‐752. 

Amador, M. and P.O. Weill (2010). Learning from prices: public communication and welfare. Journal 

of Political Economy 118 (5), 866–907. 

Andrade, P., J. Breckenfelder, F. De Fiore, P. Karadi and O. Tristani (2016). The ECB's asset purchase 

programme: an early assessment. ECB Working Paper No. 1956. 

Andrade,  P.,  G.  Gaballo,  E.  Mengus  and  B.  Mojon  (2015).  Forward  guidance  and  heterogeneous 

beliefs. Banque de France Working Paper No. 573. 

Angeletos,  G.,  L.  Iovino  and  J.  La'O.  (2016).  Real  rigidity,  nominal  rigidity,  and  the  social  value  of 

information. American Economic Review 106 (1), 200‐227. 

Angeletos,  G.  and  A.  Pavan  (2007).  Efficient  use  of  information  and  social  value  of  information. 

Econometrica 75 (4), 1103–1142.  

Balduzzi, P., E. Elton, and T. C. Green (2001). Economic news and bond prices: evidence from the U.S. 

Treasury market. Journal of Financial and Quantitative Analysis 36 (4), 523‐543. 

Bank of England (2012). The distributional effects of asset purchases. Quarterly Bulletin Q3, 254‐266. 
Bernanke, B. S. (2004). Fedspeak. Remarks at the annual meeting of the American Economic 

Association, San Diego, 
http://www.federalreserve.gov/boarddocs/speeches/2004/200401032/default.htm 

Bernanke, B. S. (2013). Communication and monetary policy. Remarks at the National Economists 

Club Annual Dinner, Herbert Stein Memorial Lecture, Washington, D.C., 
https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/bernanke20131119a.htm#f16  

Bernanke, B. S., V. R. Reinhart and B. P. Sack (2004). Monetary policy alternatives at the zero bound: 

an empirical assessment. Brookings Papers on Economic Activity 35 (2), 1‐100. 

Bernanke, B. S. and M. Woodford (1997). Inflation forecasts and monetary policy. Journal of Money, 

Credit and Banking 29, 653‐684 

Blinder,  A.  S.  (2007).  Monetary  policy  by  committee:  why  and  how?  European  Journal  of  Political 

Economy 23 (1), 106–23. 

Blinder,  A.  S.,  M.  Ehrmann,  M.  Fratzscher,  J.  de  Haan  and  D.  Jansen  (2008).  Central  bank 
communication  and  monetary  policy:  a  survey  of  theory  and  evidence.  Journal  of  Economic 
Literature 46, 910‐945 

Blinder, A. S., M. Ehrmann, J. de Haan and D. Jansen (2017). Necessity as the mother of invention: 

monetary policy after the crisis. Forthcoming, Economic Policy  

Campbell, J. (2013). Odyssean forward guidance in monetary policy: a primer. Economic Perspectives 

37 (4), Federal Reserve Bank of Chicago. 

Campbell, J. R., C. L. Evans, J. D. M. Fisher, A. Justiniano (2012). Macroeconomic effects of Federal 

Reserve forward guidance. Brookings Papers on Economic Activity, 1‐80. 

Chahrour, R. (2014). Public communication and information acquisition. American Economic Journal: 

Macroeconomics 6 (3), 73–101. 

Christoffel, K., G. Coenen and A. Warne (2008). The New Area‐Wide Model of the euro area: a micro‐
founded open‐economy model for forecasting and policy analysis. ECB Working Paper No 944. 

ECB Working Paper 2080, June 201733Clouse, J., D. Henderson, A. Orphanides, D. Small, and P. Tinsley. (2003). Monetary policy when the 
nominal  short‐term  interest  rate  is  zero.  BE  Press  Journal  of  Macroeconomics:  Topics  in 
Macroeconomics, 3(1). 

Coenen, G. and A. Warne (2014). Risks to price stability, the zero lower bound and forward guidance: 

a real‐time assessment. International Journal of Central Banking 10 (2), 7‐54 

Del Negro, M., M. Giannoni, and C. Patterson (2015). The forward guidance puzzle. Federal Reserve 

Bank of New York Staff Report No 574. 

Demiralp,  S.,  and  O.  Jordà  (2004).  The  response  of  term  rates  to  Fed  announcements.  Journal  of 

Money, Credit and Banking 36, 387‐405 

Dovern,  J.,  U.  Fritsche,  and  J.  Slacalek  (2012).  Disagreement  among  forecasters  in  G7  countries. 

Review of Economics and Statistics 94 (4), 1081–1096. 

Draghi, M. (2014). Monetary policy communication in turbulent times. Speech at the Conference De 
Nederlandsche  Bank  200  years:  central  banking  in  the  next  two  decades.  Amsterdam,  24  April 
2014,  http://www.ecb.europa.eu/press/key/date/2014/html/sp140424.en.html#6  

Driscoll,  J.,  and  A.  Kraay  (1998).  Consistent  covariance  matrix  estimation  with  spatially  dependent 

panel data. Review of Economics and Statistics 80 (4), 549–560. 

Eggertsson,  G.  and  M.  Woodford  (2003).  The  zero  bound  on  interest  rates  and  optimal  monetary 

policy. Brookings Papers on Economic Activity 34, 139‐235  

Eggertsson,  G.B.  and  M.  Woodford  (2004).  Optimal  monetary  and  fiscal  policy  in  a  liquidity  trap. 

NBER International Seminar on Macroeconomics 2004 

Ehrmann,  M.  (2015).  Targeting  inflation  from  below  –  how  do  inflation  expectations  behave? 

International Journal of Central Banking 11, 213‐249 

Ehrmann,  M.  and  J.  Talmi  (2016).  Starting  from  a  blank  page?  Semantic  similarity  in  central  bank 

communication and market volatility. Bank of Canada Staff Working Paper No. 2016‐2037. 

European Central Bank (2016). March 2016 ECB staff macroeconomic projections for the euro area, 

Economic Bulletin, March 2016,  
http://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/other/ecbstaffprojections201603.en.pdf?b04a09832bebde
6edaa7798807a7ea28  

Femia, K., S. Friedman, and B. Sack (2013). The effects of policy guidance on perceptions of the Fed’s 

reaction function. New York Fed Staff Report 652. 

Feroli, M., D. Greenlaw, P. Hooper, F. Mishkin and A. Sufi (2016). Language after liftoff: Fed 

communication away from the zero lower bound, 
https://research.chicagobooth.edu/~/media/43F102F822844375A7476A8A2B0132A5.pdf 

Gabaix, X. (2016). A behavioral New Keynesian model. New York University working paper. 
Gaballo, G. (2016). Rational inattention to news: the perils of forward guidance. American Economic 

Journal: Macroeconomics 8 (1), 42‐97.  

Galardo, M. and C. Guerrieri (2017). The effects of central bank's verbal guidance: evidence from the 

ECB. Banca d'Italia, mimeo. 

Galí,  J.  (2008).  Monetary  policy,  inflation,  and  the  business  cycle:  an  introduction  to  the  New 

Keynesian framework and its applications. Princeton University Press. 

Gürkaynak,  Refet  S.,  B.  Sack,  and  E.  T.  Swanson  (2005).  Do  actions  speak  louder  than  words?  The 
response  of  asset  prices  to  monetary  policy  actions  and  statements.  International  Journal  of 
Central Banking 1 (1), 55–93.  

Haldane, A. (2016). The Great Divide. Speech at the New City Agenda Annual dinner, 

http://www.bankofengland.co.uk/publications/Documents/speeches/2016/speech908.pdf  

ECB Working Paper 2080, June 201734Hansen, S. and M. McMahon (2016). Shocking language: understanding the macroeconomic effects 
of central bank communication. Journal of Monetary Economics 99 (Supplement 1), S114‐S133. 
Jansen,  D.  (2011).  Does  the  clarity  of  central  bank  communication  affect  volatility  in  financial 
markets? Evidence from Humphrey‐Hawkins testimonies. Contemporary Economic Policy 29 (4), 
494‐509. 

Kurov,  A.  and  R.  Stan.  (2016).  Monetary  policy  uncertainty  and  the  market  reaction  to 
  Available  at  SSRN: 

the  Taper  Tantrum. 

from 

macroeconomic  news:  evidence 
https://ssrn.com/abstract=2776357 

Meade, E.E., N. A. Burk and M. Josselyn (2015). The FOMC meeting minutes: an assessment of 

counting words and the diversity of views. FEDS Notes, May 2015, 
https://www.federalreserve.gov/econresdata/notes/feds‐notes/2015/fomc‐meeting‐minutes‐
an‐assessment‐of‐counting‐words‐and‐the‐diversity‐of‐views‐20150526.html  

Morris, S., and H. S. Shin (2002). Social value of public information. American Economic Review 92 

(5), 1521–1534.  

Morris, S., and H. S. Shin (2005). Central bank transparency and the signal value of prices. Brookings 

Papers on Economic Activity 2, 1–43.  

Morris, S., and H. S. Shin (2008). “Coordinating expectations in monetary policy” in Central Banks as 
Economic Institutions,  edited  by  J.‐P. Touffut. Cheltenham,  United  Kingdom  and Northampton, 
Massachusetts, United States: Edward Elgar. 

Nakov, A. (2008). Optimal and simple monetary policy rules with zero floor on the nominal interest 

rate. International Journal of Central Banking 4 (2), 73‐127. 

Praet, P. (2016). The ECB’s monetary policy response to disinflationary pressures. Speech held at the 
“ECB and Its Watchers XVII” conference organised by the Center for Financial Studies, Frankfurt, 
http://www.ecb.europa.eu/press/key/date/2016/html/sp160407.en.html 

Rudebusch, Glenn D. (1995). Federal Reserve  interest rate targeting, rational expectations  and the 

term structure. Journal of Monetary Economics 35, 245‐274 

Schembri, L. (2017). Getting to the core of inflation. Remarks at Western University, London Ontario, 

http://www.bankofcanada.ca/2017/02/getting‐core‐inflation/  

Schmidt, S. (2013). Optimal monetary and fiscal policy with a zero bound on nominal interest rates. 

Journal of Money, Credit and Banking 45 (7), 1335‐1350. 

Sims, C. A. (2005). Rational inattention: a research agenda. Deutsche Bundesbank Discussion Paper 

34/2005. 

Stein,  J.  (1989).  Cheap  talk  and  the  Fed:  a  theory  of  imprecise  policy  announcements.  American 

Economic Review 79 (1), 32‐42. 

Svensson,  L.E.O.  (2006).  Social  value  of  public  information:  comment:  Morris  and  Shin  (2002)  is 

actually pro‐transparency, not con. American Economic Review 96 (1), 448‐452. 

Swanson, E. and J. Williams (2014a). Measuring the effect of the zero lower bound on medium‐ and 

longer‐term interest rates. American Economic Review 104 (10), 3154‐3185. 

Swanson,  E.  and  J.  Williams  (2014b).  Measuring  the  effect  of  the  zero  lower  bound  on  yields  and 
exchange rates in the U.K. and Germany. Journal of International Economics 92, Supplement 1, 
S2‐S21. 

Wiederholt,  M.  (2016).  Empirical  properties  of  inflation  expectations  and  the  zero  lower  bound. 

mimeo, Goethe University. 

Williams,  J.  (2011).  Unconventional  monetary  policy:  lessons  from  the  past  three  years.  Federal 

Reserve Bank of San Francisco Economic Letter 2011‐31. 

Woodford,  M.  (2003).  Interest  and  prices:  foundations  of  a  theory  of  monetary  policy.  Princeton 

University Press. 

ECB Working Paper 2080, June 201735Appendix	

A.1	Classification	of	FG	Regimes

Our empirical analysis of FG regimes covers 8 different currency areas: Canada, the Czech Republic, 
the euro area, Japan, Norway, Sweden, the UK and the United States. These are very heterogeneous 
experiences  and  any  comparison,  ours  included,  must  acknowledge  the  specificity  of  each.  Our 
approach  is  to  define three  different types  of FG  based on the  wording  in the  official  public  press 
releases on monetary policy decisions.      

In  line  with  our  definition  in  section  3.3.2.,  we  refer  to  open‐ended  FG  whenever  policy  makers 
disclose their expected path of policy rates through the release of rate projections, or put forward 
any  qualitative  statement  on  the  expected  lasting  of  exceptionally  low  rates  (e.g.  the  common 
reference to  “extended period of time”). Outside this  definition remains  any reference to a  future 
evolution of policy rates that is not supported by official projections or that does not refer explicitly 
to the envisaged duration of exceptionally low rates. We instead refer to time‐dependent FG when 
there  is  an  explicit  reference  to  a  date  for  the  expected  lift‐off  of  policy  rates,  independently  on 
whether  or  not  this  is  accompanied  by  a  contextual  release  of  projections.39  Finally,  we  refer  to 
state‐dependent FG when there is an explicit statement that conditions the path of future rates to 
the evolution of business cycle indicators, like unemployment and/or inflation.   

Figure A.1: Horizon of Time‐Dependent FG 

Canada
EA
Sweden
USA

)
s
y
a
d
(

i

e
c
n
a
d
u
G
d
r
a
w
r
o
F

f
o

n
o
z
i
r
o
H

1000

800

600

400

200

0

01jul2008

01jul2010

01jul2012

01jul2014

01jul2016

Note:  The  graph  shows  the  remaining  horizon  of  the  most  recent  time‐dependent  FG  announcement.  If  explicit  time‐
dependent FG was discontinued, then no line is shown. 

We  distinguish  further  between  long  time‐dependent  FG  and  short  time‐dependent  FG,  which  is 
time‐dependent FG with more than 1.5 years and less than 1.5 years, respectively. The relevance of 
this distinction can be better appreciated visually. Figure A.1 shows the use of time‐dependent FG by 
four  central  banks  in  recent  years,  measured  as  the  number  of  days  left  until  the  announced  end 

39  According  to  our  classification,  the  ECB  had  been  using  open‐ended  forward  guidance  starting  4  July  2013.  Since  10 
March 2016, the ECB’s FG has been explicitly referring to the duration of the APP. Because the APP itself has an explicitly 
stated expected minimum duration, we classified the ECB’s FG since then to be short‐horizon time‐dependent.   

ECB Working Paper 2080, June 201736 
 
 
 
date.  Most date‐based FG experiences  are  captured by our definition of  short time‐dependent  FG. 
The main exception is the United States, whose guidance had a horizon of over two years for most of 
the time, which therefore qualifies as long time‐dependent FG.  

A.2	The	effect	of	FG	on	macroeconomic	surprises	–	additional	results

We select macroeconomic indicators i which are available in many countries c. Our sample consists 
of business confidence indices, consumer confidence indices, consumer price indices, GDP growth, 
industrial  production,  nonfarm  payroll  employment,  purchasing  manager  indices,  retail  sales,  and 
unemployment  rates.  This  selection  is  guided  by  the  availability  of  expectations  data,  by  the  long‐
time coverage of the series of our sample and their asset price impact during our sample period.  

(cid:3030),(cid:3036) as well as the market expectations  (cid:1857)(cid:3047)
The initially released values of macroeconomic indicators (cid:1853)(cid:3047)
(cid:3030),(cid:3036) as the difference between actual
at time t are available from Bloomberg. We define the surprise (cid:1871)(cid:3047)
and expected values, divided by the standard deviation of the time series for the respective country 
c and indicator i. We choose the sign of the surprise so that a positive surprise is good news about 
the  economy,  which via a more restrictive monetary  policy is  likely to imply  higher  yields. For this 
reason we invert the sign of the surprise in the unemployment report. 

(cid:3030),(cid:3036)

(cid:3030),(cid:3036) we use both at daily as well as intraday data. Our daily sovereign
As sovereign bond returns ∆(cid:1844)(cid:3047)
bond  returns  come  from  Datastream.  They  refer  to  bonds  with  two  years  to  maturity  and  are 
available for Canada, Czech Republic, Germany, Italy, Japan, Norway, Sweden, UK, and USA. Further, 
we use intraday returns during a symmetric 120 minute window around the announcement event. 
For  this,  we  obtain  tick‐by‐tick  data  for  sovereign  bonds  with  two‐year  time  to  maturity  for  the 
countries Canada, Germany, Italy, Japan, Sweden, UK, and USA. 

Table A.1: Net market impact of macroeconomic news under different types of FG (Sweden, UK, 
US)  

STG (cid:4666)(cid:2010) (cid:3397) (cid:2010)(cid:3020)(cid:3021)(cid:3008)(cid:4667) 

OG ((cid:2010) (cid:3397) (cid:2010)(cid:3016)(cid:3008)(cid:4667) 

No FG ((cid:2010)(cid:4667) 

SG (cid:4666)(cid:2010) (cid:3397) (cid:2010)(cid:3020)(cid:3008)(cid:4667) 

LTG (cid:4666)(cid:2010) (cid:3397) (cid:2010)(cid:3013)(cid:3021)(cid:3008)(cid:4667) 

Overall 
(1) 
1.37*** 
(0.27) 
0.73** 
(0.29) 
0.90** 
(0.36) 
0.47* 
(0.25) 
0.08 
(0.08) 
2164 
0.04 

Daily 
No APP 
(2a) 
1.62*** 
(0.25) 
1.83*** 
(0.39) 
1.89
(1.35) 
n.a.

0.19
(0.21) 

APP active 
(2b) 
0.82* 
(0.43) 
0.60* 
(0.32) 
0.59**
(0.26) 
0.46* 
(0.25) 
0.05
(0.09) 

Overall 
(3) 
1.15*** 
(0.16) 
0.74*** 
(0.22) 
1.12***
(0.37) 
0.21 
(0.15) 
0.13*
(0.07) 
2166
0.09 

Intraday 
No APP 
(4a) 
1.37*** 
(0.16) 
1.11*** 
(0.19) 
2.16* 
(1.17) 
n.a.

0.25 
(0.24) 

APP active 
(4b) 
0.65** 
(0.32) 
0.69*** 
(0.24) 
0.79**
(0.29) 
0.21 
(0.16) 
0.13*
(0.07) 

2164
0.06 

Observations 
R2 
Note: This table shows net surprise impact based on the coefficient estimates of the fixed effects model. The dependent 
variable in columns 1 and 2a/2b is the daily change, in columns 3 and 4a/4b the intraday (symmetric 120 minute window 
around event) change in two‐year sovereign  bond yields  in basis points.  Sample covers Sweden, UK, US. Surprises cover 
business confidence, consumer confidence, CPI inflation, GDP growth, industrial production, nonfarm payrolls, purchasing 
manager  index,  retail  sales,  unemployment.  Only  periods  at  or  below  the  ELB  of  1%.  Therefore,  observations  for  most 
countries  are  only  at  or  after  the  year  2009,  with  the  exception  USA  (earliest  observation  in  the  year  2003).  State‐

2166 
0.11 

ECB Working Paper 2080, June 201737contingent FG only observed during APP periods. Country‐indicator fixed effects, FG and APP effects and their interactions, 
and constant not reported. Standard errors clustered at the country‐indicator level in parentheses. Bold numbers indicate 
that  the  coefficient  estimate  of  a  given  FG  regime,  (cid:2010)(cid:3025),  is  significant  at  a  10%  level.  Asterisks  indicate  the  level  of 
significance, (*) at the 10%, (**) at the 5%, and (***) at the 1% level. 

In  this  appendix  we  first  redo  the  analysis  of  section  3.3.4.1  for  a  subset  of  countries  with 
pronounced  FG  episodes,  namely  Sweden,  UK,  and  the  US.  The  coefficients  in  Table  A.1  for  these 
three countries reaffirm the findings for all advanced economies presented in the main text. State‐
contingent  guidance  and  long‐term  guidance  reduce  the  surprise  impact,  whereas  open‐ended  FG 
has  barely  any  effect.  The  APPs  drastically  reduce  the  surprise  impact.  Once  we  account  for  the 
lower surprise impact in presence of an APP, the short‐horizon time‐dependent FG has no significant 
effect – no matter whether an APP is active or not.  

Next, using the notation of section 3.3.4.1, we specify the fixed effects model  

∆(cid:1844)(cid:3047)
(cid:3397) (cid:2010)(cid:3020)(cid:3008)(cid:1845)(cid:1833)(cid:3047)

(cid:3030),(cid:3036) (cid:3404) (cid:2009)(cid:3030),(cid:3036) (cid:3397) (cid:2009)(cid:3020)(cid:3008)(cid:1845)(cid:1833)(cid:3047)

(cid:3030) (cid:3397) (cid:2009)(cid:3016)(cid:3008)(cid:1841)(cid:1833)(cid:3047)

(cid:3030)(cid:1871)(cid:3047)

(cid:3030),(cid:3036) (cid:3397) (cid:2010)(cid:3016)(cid:3008)(cid:1841)(cid:1833)(cid:3047)

(cid:3030)(cid:1871)(cid:3047)

(cid:3030),(cid:3036) (cid:3397) (cid:2010)(cid:3021)(cid:3008)(cid:1846)(cid:1833)(cid:3047)

(cid:3030) (cid:3397) (cid:2009)(cid:3021)(cid:3008)(cid:1846)(cid:1833)(cid:3047)
(cid:3030)(cid:1871)(cid:3047)

(cid:3030),(cid:3036)
(cid:3030) (cid:3397) (cid:2010)(cid:1871)(cid:3047)
(cid:3030),(cid:3036) (cid:3397) (cid:2011)(cid:1846)(cid:1833)(cid:3047)
(cid:3030)(cid:1859)(cid:3047)

(cid:3030)(cid:1871)(cid:3047)

(cid:3030),(cid:3036) (cid:3397) (cid:2013)(cid:3047)

(cid:3030),(cid:3036),

(cid:3030) is an indicator variable for time‐dependent FG. Under time‐dependent FG, the coverage 
where (cid:1846)(cid:1833)(cid:3047)
(cid:3030)  measures  the  share  of  a  two‐year  period  covered  by  time‐dependent  FG,  bounded  from 
ratio  (cid:1859)(cid:3047)
above by unity. This coverage ratio captures what percentage of the time‐to‐maturity is subject to 
time‐dependent FG at any point in time. As in the main text, we restrict the sample to ELB periods 
(which we define to be periods where the policy rate is at or below 1%). 

Table A.2: Effect of FG on Macroeconomic Surprises 

Daily 

Intraday 

Surprise ((cid:2010)(cid:4667) 

SG (cid:4666)(cid:2010)(cid:3020)(cid:3008)(cid:4667)

OG ((cid:2010)(cid:3016)(cid:3008)(cid:4667) 

TG ((cid:2010)(cid:3021)(cid:3008)(cid:4667) 

Advanced 
Economies 
0.41** 
(0.18) 
‐0.19 
(0.18) 
0.03 
(0.20) 
1.54*** 
(0.48) 
‐1.82*** 
(0.58) 
5120 
0.01 

Sweden, UK, 
US 
0.90** 
(0.36) 
‐0.44 
(0.37) 
‐0.17
(0.28) 
1.33**
(0.60) 
‐2.11*** 
(0.50) 
2164 
0.04 

Advanced 
Economies 
0.47*** 
(0.14) 
‐0.36*** 
(0.12) 
0.04
(0.14) 
1.15***
(0.26) 
‐1.44*** 
(0.30) 
4739 
0.03 

Sweden, UK, 
US 
1.12*** 
(0.37) 
‐0.91*** 
(0.31) 
‐0.38 
(0.25) 
0.76 
(0.47) 
‐1.76*** 
(0.29) 
2166 
0.09 

TTM coverage 
   ((cid:2011)(cid:4667) 
Observations 
R2 
Note: The dependent variable in columns 1 and 2 is the daily change in two‐year sovereign bond yields in basis points. The 
dependent variable in columns 3 and 4 is the intraday (symmetric 120 minute window around event) change in two‐year 
sovereign  bond  yields  in  basis  points.  Advanced  economies  are  Canada,  Germany,  Italy,  Japan,  Sweden,  UK  and  US  for 
intraday, and additionally Czech Republic and Norway for daily frequency. Surprises cover business confidence, consumer 
confidence,  CPI  inflation,  GDP  growth,  industrial  production,  nonfarm  payrolls,  purchasing  manager  index,  retail  sales, 
unemployment. Only periods at or below the ELB of 1%. Therefore, observations for most countries are only at or after the 
year  2009,  with  two  exceptions  Japan  (earliest  observation  in  the  year  2000)  and  USA  (earliest  observation  in  the  year 
2003).  Country‐indicator  fixed  effects,  FG  effects  and  constant  not  reported.  Standard  errors  clustered  at  the  country‐
indicator level in parentheses. Asterisks indicate the level of significance, (*) at the 10%, (**) at the 5%, and (***) at the 1% 
level. 

ECB Working Paper 2080, June 201738The results in Table A.2 are complementary to the ones in the section 3.3.4.1. The table shows that 
open‐end FG had barely any, and state‐dependent FG had an ambiguous effect. Time‐dependent FG 
over  short  horizons  amplifies  the  surprise  impact  rather  than  muting  it.  Only  long‐term  guidance 
((cid:1859)(cid:3047)

(cid:3030) (cid:3408) 0.75) reduces the response of yields to macroeconomic surprises.  

A.3	 The	 effects	 of	 turning	 points	 in	 monetary	 policy	 –	 Further	 evidence

from	an	international	panel

In  the  following,  we  provide  an  extension  of  the  analysis  of  turning  points  from  the  box  in  the 
body  of  the  paper  to  an  international  panel.  To  this  end,  we  collect  data  on  bond  yields  (with 
maturities of 1, 2, 5, and 10 years) and policy rates for seven jurisdictions (EA/DE, UK, CA, JP, NZ, AU 
and  CH)  from  Datastream.  Unlike  for  the  U.S.,  a  high‐frequency  identification  of  monetary  policy 
shocks  is  difficult  due  to  the  lack  of  intraday  data  for  financial  instruments  which  are  roughly 
comparable  to  the  Fed  Funds  Futures.40    Instead,  we  measure  monetary  policy  surprises  as  the 
change in the 1‐month LIBOR rate for the respective currency around the change in the policy rate.41 
Our  sample  is  therefore  dictated  by  availability  of  Libor  rates.42    In  contrast  to  the  analysis  in  the 
body  of  the  paper,  we  restrict  our  sample  to  the  monetary  policy  shocks  associated  with  actual 
changes  in  the  underlying  policy  rate.  Table  A.3  details  the  number  of  policy  changes  and  turning 
points across jurisdictions. 

Table A.3: Policy changes and turning points 

Policy changes 

Turning points 

EA/DE 

58 

10 

UK 

88 

19 

CA 

31 

4 

JP 

20 

5 

NZ 

21 

4 

AU 

54 

7 

CH 

32 

3 

Sample period 

2001‐
2012 
Note: This table details the number of policy changes and turning points across jurisdictions. The sample period for each 
country, which is indicated in the last row, is based on the availability of data for policy rates and bond yields (obtained 
from Datastream), as well as 1‐month Libor rates (obtained from www.econstats.com).  

1990‐
2012 

1989‐
2012 

1994‐
2012 

1987‐
2012 

1987‐
2012 

2003‐
2012 

Our analysis is then based on the following fixed‐effects regression 

∆(cid:1844)(cid:3036),(cid:3047)

(cid:3040) (cid:3404) (cid:2009)(cid:3036) (cid:3397) (cid:2010)∆(cid:1839)(cid:1842)(cid:3036),(cid:3047) (cid:3397) (cid:2011)(cid:1846)(cid:1842)(cid:3036),(cid:3047) (cid:3397) (cid:2012)∆(cid:1839)(cid:1842)(cid:3036),(cid:3047) (cid:3400) (cid:1846)(cid:1842)(cid:3036),(cid:3047) (cid:3397) (cid:2013)(cid:3036),(cid:3047),  

(A.1) 

where i and t index country and time, respectively, and (cid:2009)(cid:3036) is a country fixed effect. Moreover, ∆(cid:1839)(cid:1842)(cid:3036),(cid:3047) 
(cid:3040) denotes the contemporaneous change in the 
is the relevant change in monetary policy rates, ∆(cid:1844)(cid:3036),(cid:3047)

40 For most countries, the closest substitutes would be data on overnight indexed swaps. However, reliable intraday data is 
rarely available before the mid 2000s, which would severely limit the sample and thus the number of turning points. 
41  Over  time,  central  banks  have  changed  their  communication  strategies  in  several  ways.  Among  other  things,  this 
concerns  the  timing  of  announcement  and  effective  dates,  which  important  because  the  market  reaction  occurs  at 
announcement,  while  Datastream  reports  the  effective  date.  We  manually  search  central  bank  websites  for  the 
announcement dates wherever possible. However, in many cases the intraday timing is not available, which is problematic 
because Libor rates are usually set at 11 am GMT. To ensure that our findings are robust to such (possibly time‐varying) 
measurement errors, we compute changes in bonds yields and Libor rates in a window of ±1 days around the event. 
42 Libor started with 3 currencies (USD, GBP, DEM) in 1987, and then later expanded to other currencies. 

ECB Working Paper 2080, June 201739government bond yield with a residual maturity of m years, and TP(cid:2919),(cid:2930) is a dummy variable that marks 
turning points. Thus, (cid:2010) measures the effects of changes in monetary policy on bond yields, while the 
effects of changes in monetary policy at turning points is given by β (cid:3397) δ.  

Table  A.4:  Coefficient  estimates  of  fixed‐effects  panel  regression  of  changes  in  bond  yields  on 
changes in monetary policy.  

1 year 

2 year 

5 year 

10 year 

(cid:2010) 

(cid:2010) (cid:3397) (cid:2012) 

N 

0.434*** 
(0.063) 
0.362*** 
(0.066) 
274 

0.238** 
(0.083) 
0.305*** 
(0.052) 
303 

0.148* 
(0.070) 
0.358*** 
(0.014) 
316 

0.083 
(0.055) 
0.198*** 
(0.005) 
304 

Note: This table depicts the relevant coefficient (sum) estimates for regression equation (A.1), based on monetary policy 
shocks and yield changes measured in a +/‐ 1 day window around relevant announcements. Standard errors clustered at 
the country level are given in parentheses.  

Table A.4 presents the regression results, which are qualitatively very similar to those in the body of 
the paper. First, the effects of monetary policy shocks are more pronounced for shorter maturities. 
In fact, the effects are statistically insignificant beyond the 2‐year maturity. Second, turning points 
are associated with a stronger pass‐through from policy rates to term rates. One exception is the 1‐
year maturity, for which the effect is slightly negative. Notice, however, that there are a number of 
missing observations for 1‐year rates. And third, the relative importance of turning points increases 
in maturity, with the  most  pronounced  effects obtained for  10‐year  yields.  Overall,  the results  are 
slightly  weaker  than  the  ones  obtained  with  U.S.  data.  Clearly,  both  the  lack  of  good  data  for  the 
proper  identification of  monetary policy  shocks  and  cross‐country heterogeneity  in  the conduct of 
monetary policy may be attenuating factors.  

For robustness, we additionally repeat our analysis when using actual changes in policy rates instead 
of monetary policy surprises based on changes in Libor rates. The results, which we do not tabulate 
for brevity, are qualitatively very similar. Also, note that our results do not change qualitatively if we 
discard observations surrounding the breakdown of the ERM in 1992.  

ECB Working Paper 2080, June 201740A.4	The	effect	of	FG	on	forecaster	disagreement	–	detailed	results

Table A.5: FG and forecaster disagreement 

Observations
R2

755
0.754

755
0.757

755
0.777

813
0.775

1,771
0.670

755
0.771

755
0.774

755
0.775

(1)

-0.145***
(0.055)
--

--

--

--

--

--

(2)

--

-0.221**
(0.102)
-0.084
(0.091)
-0.153
(0.164)
--

--

--

FG

SG

OG

TG

LTG

STG

Lag

3-month rates
(3)
(4)

--

--

(5)

--

(6)

--

-0.270***
(0.093)
-0.099
(0.085)
--

-0.100***
(0.034)
-0.037
(0.032)
--

-0.274***
(0.091)
-0.094
(0.081)
--

-0.238***
(0.086)
-0.055
(0.057)
--

-0.557***
(0.136)
0.024
(0.082)
--

-0.576***
(0.125)
0.006
(0.079)
--

-0.565***
(0.138)
0.009
(0.100)
--

-0.225***
(0.054)
0.011
(0.040)
0.677***
(0.030)
754
0.886

(1)

-0.130***
(0.037)
--

--

--

--

--

--

FG

SG

OG

TG

LTG

STG

Lag

Inflation

(2)

--

(3)

--

(4)

--

(5)

--

(6)

--

-0.177**
(0.087)
-0.119***
(0.041)
-0.073*
(0.041)
--

--

--

-0.180**
(0.086)
-0.119***
(0.042)
--

-0.094*
(0.049)
-0.065
(0.050)
--

-0.175**
(0.081)
-0.113***
(0.036)
--

-0.108***
(0.036)
0.039
(0.044)
--

-0.087**
(0.043)
-0.027
(0.038)
--

-0.018
(0.052)
-0.029
(0.077)
--

-0.084**
(0.041)
-0.063*
(0.035)
--

-0.033
(0.028)
-0.023
(0.028)
0.548***
(0.059)
754
0.805

(1)

-0.040
(0.039)
--

--

--

--

--

--

(2)

--

-0.106**
(0.051)
0.009
(0.070)
-0.042
(0.075)
--

--

--

(1)

-0.052
(0.042)
--

--

--

--

--

--

(2)

--

-0.108**
(0.043)
-0.003
(0.059)
-0.068
(0.057)
--

--

--

10-year rates
(3)
(4)

--

--

-0.097*
(0.051)
0.012
(0.070)
--

0.034
(0.097)
-0.071
(0.063)
--

-0.039
(0.025)
0.017
(0.037)
--

0.028
(0.052)
-0.048
(0.043)
0.521***
(0.034)
754
0.836

(5)

--

-0.103*
(0.052)
0.014
(0.070)
--

0.028
(0.098)
-0.066
(0.065)
--

(6)

--

-0.131**
(0.066)
0.094**
(0.038)
--

0.079
(0.058)
0.093
(0.076)
--

800
0.765

1,771
0.613

GDP growth
(3)
(4)

--

--

(5)

--

(6)

--

-0.108**
(0.042)
-0.003
(0.060)
--

-0.067
(0.086)
-0.068
(0.064)
--

-0.135**
(0.068)
0.155***
(0.054)
--

0.025
(0.103)
0.230***
(0.067)
--

-0.065*
(0.035)
0.003
(0.042)
--

-0.107***
(0.041)
0.013
(0.054)
--

-0.054
(0.083)
-0.026
(0.046)
--

-0.020
(0.069)
-0.049
(0.054)
0.354***
(0.110)
754
0.787

Observations
R2

755
0.713

755
0.715

755
0.715

813
0.704

1,771
0.525

755
0.755

755
0.758

755
0.758

813
0.757

1,771
0.532

Note:  FG  denotes  a  dummy  variable  for  FG  of  any  type,  SG  denoted  state‐dependent  FG,  OG  open‐ended  FG,  TG  time‐
dependent FG, LTG time‐dependent FG with a remaining guidance horizon of more than 1.5 years, STG time‐dependent FG 
with  a  remaining  guidance  horizon  of  less  than  1.5  years.  Driscoll  and  Kraay  (1998)  standard  errors  are  given  in 
parentheses. ***/**/* denote statistical significance at the 1%/5%/10% level. Columns (1) to (4) vary the FG dummies as 
displayed. Columns (4) include lags of the forecaster disagreement. Columns (5) go beyond advanced economies and also 
include Chile, Hungary and Poland. Columns (6) extend the sample beyond the ELB periods, therefore also including New 
Zealand (which has not experienced policy rates at or below 1%).  

ECB Working Paper 2080, June 201741A.5	 The	 forward‐lookingness	 of	 ECB	 and	 Fed	 communication	 –	 detailed

results

Figure A.2: The use of forward‐looking terms by the ECB  

Note: This figure shows the share of different forward‐looking terms (expect, going to, may, might, shall, will) per 1,000 
words in the ECB’s accounts, introductory statements and speeches by its Executive Board members.  

ECB Working Paper 2080, June 201742Figure A.3: The use of forward‐looking terms by the Federal Reserve  

Note: This figure shows the share of different forward‐looking terms (expect, going to, may, might, shall, will) per 1,000 
words in the Federal Reserve’s minutes, policy statements and speeches by the Governors of the Board of Governors.  

ECB Working Paper 2080, June 201743A.6	 The	 macroeconomic	 effects	 of	 inflation	 threshold‐based	 FG	 on	 policy
rates	–	additional	results

Figure A.4: Effects of FG based on alternative threshold variables and specifications 

Panel A: Threshold variable: 1‐year‐ahead consumer price inflation, threshold value: 1.9% 

Panel B: Threshold variable: current GDP deflator inflation, threshold value: 1.9% 

Panel C: Threshold variable: current GDP deflator inflation, threshold value: 1.75% 

Consumer price inflation

Baseline
Forward guidance

4.0

3.0

2.0

1.0

0.0

-1.0

-2.0

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

Panel D: Threshold variable: current GDP deflator inflation, threshold value: 1.9%, delayed lift‐off

Note: See Figure 9 in the main text. 

ECB Working Paper 2080, June 201744Figure A.5: Peak effects of FG based on alternative threshold variables and specifications 

Note: Counterfactual simulations based on the NAWM. The peak effects refer to the maximum of the average percentage‐
point baseline deviations of the annual rates of consumer price inflation (CPI) and real GDP growth in a given calendar year 
across  the  three‐year  horizon  of  the  March  2016  MPE  from  2016  to  2018.  The  left  panel  shows  simulations  with  the 
inflation threshold being specified in terms of alternative inflation measures, whereas the right panel shows simulations for 
alternative specifications related to a GDP deflator‐based threshold.  

ECB Working Paper 2080, June 201745Acknowledgements 

The views expressed in this paper are solely those of the authors and do not necessarily reflect the views of the European Central Bank 
or the Eurosystem. The authors thank Luc Laeven, Michele Lenza and Oreste Tristani as well as participants at various ECB seminars 
for comments, Cinzia Guerrieri for sharing data and Claudio Hantzsche and Marco Onofri for research assistance. 

Günter Coenen 
European Central Bank; email: Gunter.coenen@ecb.europa.eu 

Michael Ehrmann 
European Central Bank; email: Michael.ehrmann@ecb.europa.eu 

Gaetano Gaballo 
European Central Bank; email: Gaetano.gaballo@ecb.europa.eu 

Peter Hoffmann 
European Central Bank; email: Peter.hoffmann@ecb.europa.eu 

Anton Nakov 
European Central Bank; email: Anton.nakov@ecb.europa.eu 

Stefano Nardelli 
European Central Bank; email: Stefano.nardelli@ecb.europa.eu 

Eric Persson 
European Central Bank; email: Eric.persson@ecb.europa.eu 

Georg Strasser 
European Central Bank; email: Georg.strasser@ecb.europa.eu 

© European Central Bank, 2017 

Postal address 
Telephone 
Website 

60640 Frankfurt am Main, Germany 
+49 69 1344 0 
www.ecb.europa.eu 

All rights reserved. Any reproduction, publication and reprint in the form of a different publication, whether printed or produced 
electronically, in whole or in part, is permitted only with the explicit written authorisation of the ECB or the authors.  

This paper can be downloaded without charge from www.ecb.europa.eu, from the Social Science Research Network electronic library or 
from RePEc: Research Papers in Economics. Information on all of the papers published in the ECB Working Paper Series can be found 
on the ECB’s website. 

ISSN  
ISBN  

1725-2806 (pdf) 
978-92-899-2802-1 (pdf) 

DOI 
EU catalogue No 

10.2866/72507 (pdf) 
QB-AR-17-092-EN-N (pdf)