Hade inte inflationen (KPIF, KPIF-XE) vänt upp en bit över RB’s mål skulle de nog ha sänkt idag givet konjunkturen.
Jag minns att när inflationen drog iväg under 2022 så var den största anledningen “energipriserna rusar på grund av Rysslands krig med Ukraina”
Okay… men nu håller energi och råvarupriser på att kollapsa (mätt i SEK) och producent priserna har varit i deflation under en längre period. Enligt min, förenklade, logik så borde väl det leda till att:
A) Företagen äter mellanskillnaden som ren vinst.
B) Priserna pressas ner och inflationen går ner.
Håller med. En till sänkning behövs innan årsskiftet. Och en till sänkning innan valet 2026. Styrränta 1.5% är ganska stabil. Nollräntaperioderna måste få ett slut. De var skadliga för den Svenska ekonomin och hushåll.
Marknaden säger 25/25 = 100% chans för en sänkning innan årsskiftet och 40/50 = 80% chans för 1.50% styrränta innan valet 2026.
“Om Riksbanken vill påskynda konjunkturåterhämtningen och dämpa arbetslösheten finns inga skäl att avvakta längre med en sänkning av styrräntan än till september - förutsatt att inflationen inte överraskar negativt uppåt i augusti” (https://www.sbab.se/download/18.5dab9d6a198c03223a132e/1755765458253/Boräntenytt%204%202025.pdf)
Bra sammanfattning från dagens SBAB Boräntenytt av anledning för RB att sänka om fem veckor + anledning att inte göra det.
Om två veckor vet vi vad snabb-siffrorna för augustis inflation landat på och hur långt från 2,73% KPIF / 2,71% KPIF-XE (RB:s senaste prognos) de hamnat.
1 gillning
Sedan skall man hålla i minne att inflationsmålet väger tyngre enligt riksbankslagen.
“
1 § Det överordnade målet för Riksbanken är att upprätthålla varaktigt låg och stabil inflation (prisstabilitetsmålet). Utan att åsidosätta prisstabilitetsmålet ska Riksbanken dessutom bidra till en balanserad utveckling av produktion och sysselsättning (realekonomiska hänsyn).
“
1 gillning
Inflation skapas av ökat penningmängd som @Handlarn är inne på ovan.
Den mäts genom prisökningar.
2 gillningar
Så.. varför skedde det inte 2020/2021 då? Varför exakt när Ryssland invaderade Ukraina, slump?
Inflationen från M2-ökningen under covid 2020 (pga. stimulanspaket) slog inte till direkt pga. låg penningcirkulation (velocity). Folk och företag sparade mer än de spenderade under nedstängningar. När ekonomin öppnade upp 2021-2022 ökade cirkulationen, och M2:s effekt på priser blev mer tydlig, med 12-18 månaders fördröjning, som Milton Friedman beskriver. Ukrainakriget 2022 förstärkte inflationen via energipriser och utbudsstörningar, men M2-tillväxten la grunden.
Men som alltid, “I might be wrong”. 
8 gillningar
Intressant det där med penningcirkulation (velocity). Det diskuteras ju nu en del att centralbanker vill införa CBDC och att där sannolikt kommer att finnas inbyggda mekanismer att kunna speeda upp penningcirkulationen vid behov. Typ, “om du inte använder dina pengar före datumet x så förfaller de”. Känns lite så där, om jag får tycka till. Som om inte inflationen skulle räcka till alldeles utmärkt för det syftet.
Jag satt just och funderade lite kring om man skulle kunna använda reglerteori för att modellera ekonomiska system, som t.ex. världsekonomin, eller ett lands ekonomi. Jag kollade på forumet om något skrivits om reglerteknik eller reglerteori och hittade ditt inlägg. Intressant att du också haft liknande tankar. Jag är själv inte regleringenjör, men har läst reglerteknik på grundläggande nivå och tillämpat det en del i tekniska system.
Jag hade f.ö. just en intressant dialog med ChatGPT om just detta kring gränslandet mellan reglersystem och ekonomiska system, för att få reda på mer info kring temat. Varning för nörderi. 
Dialogen
Jag undrar om du känner till ifall det finns några försök till att modellera världsekonomin som ett reglersystem, där t.ex. centralbanksräntor och andra ekonomiska styrmedel, som QE och QT finns med som input till “reglersystemet”, samt sådana saker som inflation, tillgångspriser etc. finns med som output?
Ja, det finns definitivt försök – både akademiska och praktiska – att modellera världsekonomin (eller enskilda ekonomier) som reglersystem, där man betraktar exempelvis centralbankers styrmedel som inputs och saker som inflation, arbetslöshet, BNP-tillväxt och tillgångspriser som outputs. Detta område ligger i gränslandet mellan makroekonomi, styrteori (reglerteknik) och ibland även systemdynamik.
Här är några exempel och riktningar där detta görs eller har gjorts:
1. New Keynesian DSGE-modeller (Dynamic Stochastic General Equilibrium)
Dessa modeller används bland annat av centralbanker som Federal Reserve, ECB och Sveriges Riksbank.
- Inputs: Styrränta, kvantitativa lättnader (QE), finanspolitik etc.
- Outputs: Inflation, BNP, arbetslöshet, etc.
- Modellstruktur: Mikroteoretiskt grundade modeller som innehåller framåtblickande beteende hos aktörer och stokastiska chocker.
Även om dessa inte kommer från reglerteknikens värld, så har de vissa strukturella likheter med reglersystem. Faktum är att reglerteori har börjat användas för att analysera dessa modeller (t.ex. i form av optimal policy design eller robust reglering).
2. Systemdynamik (System Dynamics)
Denna ansats (t.ex. inspirerad av Jay Forrester) modellerar ekonomi som ett nätverk av feedbackslingor.
- Ofta används i mer pedagogiska och explorativa syften.
- Både pengar, investeringar, arbetsmarknad och prisnivåer modelleras som “lager” och “flöden”.
- Inkluderar ofta tidsfördröjningar, vilket är centralt i reglerteknik.
3. Tillämpning av reglerteknik direkt på makroekonomiska modeller
Vissa forskare har direkt försökt formulera makroekonomiska modeller som reglersystem.
- T.ex. betraktar man centralbanken som en regulator i ett återkopplat system.
- Det finns studier där PID-regulatorer jämförs med Taylorregeln (som styr räntan utifrån inflation och BNP-gap).
- Optimal control theory används också (Kalman-filter, LQR – Linear Quadratic Regulator).
Exempel:
- “Control Theory and Dynamic Games in Economic Policy Design” – en bok som kopplar styrteori och ekonomisk policy.
- “Robust Monetary Policy” – litteratur som försöker designa policyer som är robusta mot modellmisspecifikation.
4. Agentbaserade modeller (ABM) med kontrollmekanismer
Här modellerar man ekonomin som ett komplext system med många interagerande aktörer, men kan ändå införa kontrollmekanismer.
- Exempelvis låter man centralbanken justera räntan som respons på inflation.
- Inte linjära eller analytiskt lösbara, men bra för simulering.
5. Maskininlärning och AI för policy-optimering
Modernare försök att modellera ekonomin inkluderar reinforcement learning, där en AI försöker styra ekonomin (simulerad) för att optimera ett mål (t.ex. låg inflation och hög sysselsättning). Detta är mycket nära reglersystem i en bredare mening.
Exempel på input och output i sådana modeller:
| Input (policyverktyg) | Output (målvariabler) |
|---|---|
| Styrränta | Inflation |
| QE/QT (balansräkning) | Tillgångspriser (aktier, bostäder) |
| Finanspolitik (skatter, bidrag) | BNP, arbetslöshet |
| Kommunikativ policy (forward guidance) | Förväntningar, räntor längre ut |
Vill du att jag letar upp specifika publikationer eller projekt där man modellerat detta som ett konkret reglersystem? Jag kan också hjälpa till att formulera en förenklad sådan modell.
Det där med att reglerteori har börjat användas för att analysera centralbankers modeller (New Keynesian DSGE-modeller) låter intressant. Finns det ytterligare publik information om detta och var kan jag i så fall hitta det?
Härligt att du är intresserad! Det finns faktiskt publicerat material som behandlar hur reglerteori (control theory) och optimal styrning används i kontexten av nya keynesianska DSGE‑modeller och centralbankspolitik. Här är några rekommendationer och var du kan hitta mer information:
Rekommenderad akademisk och policy‑litteratur
1. Optimal kontroll och DSGE-modeller
- Kontrollidéer används inom DSGE‑ramverket, där centralbanken ses som en regulator som utformar policyregler (t.ex. Taylor‑regeln) med målet att minimera sin “loss‑funktion” (t.ex. avvikelser i inflation, output, ränta). Ett exempel är studien med Smets–Wouters‑modellen, där olika policyregler analyseras empiriskt (ResearchGate).
- Ett annat intressant exempel är Taylor och Wieland (2012), som genom monetarisk simulering “tunade” en PI‑regel (Proportional‑Integral) för att minimera variansen i inflation, output och ränta (SpringerLink).
2. Makroprudentiell politik i DSGE
- BIS‑tal av Camilo Tovar (2008) diskuterar centralbankers användning av DSGE‑modeller och viktiga begränsningar i deras policy‑analys (Bank for International Settlements).
- Ytterligare tal från BIS argumenterar för att DSGE‑modeller också kan inkludera makroprudentiella instrument (MaP) och analyser om hur dessa samverkar med räntestyrning – särskilt i öppna ekonomier med kapitalflöden och finansiella friktioner (Bank for International Settlements).
- IMF‑rapporten från 2012 betonar vikten av att integrera finansiella friktioner i DSGE‑modeller, särskilt efter finanskrisen (IMF eLibrary).
3. Robust kontroll och determinacy‑analys
- Boix & Segura Moreiras (2017) analyserar determinacy (ensidig lösbarhet) i New Keynesian‑modeller under olika policyregler, med matematiska verktyg från exempelvis Budan–Fourier‑teoremet (arXiv).
- Mer generellt diskuteras hur olika policy‑regler (t.ex. Taylor‑regeln) påverkar stabilitet och determinans i modellen (University of Chicago Journals, ResearchGate).
4. Lärande och AI‑baserad styrning
- I en modern studie tillämpas deep reinforcement learning på DSGE‑modeller; hushåll representeras som neurala nätverk och lär sig optimala beslut i en dynamisk ekonomi. Detta är ett spännande tillvägagångssätt som kopplar AI och kontrollidéer till makropolicy (arXiv).
Vad reddit‑gemenskapen säger
På reddit finns diskussioner från tekniska och ekonomiska perspektiv där följande insikter framkommer:
“Optimal control and its extensions are widely used in orthodox economics. Bellman equations, value/policy iteration.” – visar att optimal kontroll är grundläggande i modern makroekonomi (Reddit).
Även kontrollingenjörer har reflekterat över möjligheten att ersätta monetär politik med PI/PID‑kontroller, även om de påpekar att sådana system kan få oavsiktliga och politiskt känsliga effekter (Reddit).
Sammanfattningstabell
| Tema | Syfte / Användning | Källor |
|---|---|---|
| Optimal styrning i DSGE | Tunade policyregler (PI/PI-regler) baserade på simulationsmodeller | Taylor & Wieland (2012), Smets–Wouters modellstudie (SpringerLink, ResearchGate) |
| DSGE med makroprudentiell politik | Analyser av finansiella verktyg och stabilitet | BIS (Tovar 2008), BIS-uppföljningar (Bank for International Settlements) |
| Finansiella friktioner i DSGE | Utökning för att inkludera kreditkanalen, banksektor, osv. | IMF‑rapport (2012) (IMF eLibrary) |
| Robusthet och determinacy | Matematiska villkor för stabilitet och lösbarhet | Boix & Segura Moreiras (2017) (arXiv) |
| AI / Reinforcement Learning | Lärande styrning i dynamiska modeller | Mingli Chen et al (2021) (arXiv) |
Vad kan du göra härnäst?
- Ladda ner och läs artiklarna från BIS (Tovar 2008), IMF‑rapporten (2012), Taylor & Wieland (2012), och Boix & Segura Moreiras (2017).
- Granska modern forskning på RL‑tillämpningar i DSGE‑modeller (Chen et al. 2021).
- Utforska tekniska diskussioner på reddit och Quantecon för praktiska insikter och idéer (Reddit).
Vill du att jag hjälper dig att hitta specifika nedladdningslänkar, arXiv-PDF:er, eller rekommenderade avsnitt ur dessa studier? Jag hjälper gärna mer!
Jag upplever att de senaste decennierna av centralbankspolitik inte varit optimal ur ett reglerperspektiv. Ekonomiska stimulanser och åtstramningar har varvats om vartannat och åtgärderna verkar inte ha haft en optimal effekt för att skapa ett stabilt system (världsekonomi). Exempelvis verkar åtgärderna ha skapat inflationschocker, som under åren 2023-2024* i bl.a. Sverige, med drygt 8% inflation efter en längre lågränte-/låginflationsperiod.
Skulle man med en enkel reglermodell kunna hitta en metod för styrning av världsekonomin som fungerar bättre än att ett gäng ekonomer sitter och gissar dotplots om vad som kommer att hända i ekonomin framöver? Även att med denna modell kunna inse vad som borde göras i ett visst ekonomiskt läge, eller vilka konsekvenser vissa policies från beslutsfattarna på centralbankerna kommer att få på världsekonomin?
*) Kommentar i efterhand: Jag kom på att inflationschocken var åren 2022-2023, inte 2023-2024. Se t.ex. detta inlägg.
Din intuition ligger helt rätt i tiden – det finns en växande kritik inom både akademi och praktisk politik mot hur penningpolitiken har bedrivits, särskilt kring bristen på stabilitet, framåtblickande precision och konsekvens. Kritiken bottnar ofta i att den faktiska styrningen är:
- ad hoc-baserad (exempelvis under pandemin),
- reaktiv snarare än proaktiv,
- och ibland styrd av förhoppningar snarare än systemanalys.
Så låt oss reda ut: Kan en enkel reglermodell göra det bättre än dagens centralbankspolitik? Och skulle man kunna använda en sådan för att förstå eller förutse konsekvenserna av ekonomiska beslut?
Svaret i korthet:
Ja – reglerteori erbjuder ett kraftfullt verktyg för att modellera och förbättra den ekonomiska styrningen, särskilt om man accepterar en viss förenkling av ekonomins dynamik. En korrekt kalibrerad reglermodell kan:
- tydliggöra när politiken är instabil eller långsamtverkande,
- ge proaktiva signaler,
- simulera konsekvenser av olika policyer,
- och hjälpa till att identifiera optimala parametrar för styrning (likt en PID-regulator eller modellprediktiv styrning).
Men den kommer inte vara enkel i meningen “en ekvation för världsekonomin”. Det behövs en viss systemnivå.
Vad en reglermodell skulle kunna göra bättre än dagens policymodell:
1. Systematisk styrning
- Med t.ex. PID-reglering eller LQR (Linear Quadratic Regulator) skulle räntan justeras enligt ett regelbaserat schema, med vikt på inflation, BNP-gap och kanske tillgångspriser – inte godtyckligt.
- Det skapar förutsägbarhet och minskar policy-induced volatility.
2. Stabilitetsanalys
- Man kan formellt analysera om systemet är överreglerat, undersvängt, har tidsfördröjningar som kräver återkoppling etc.
- En del av inflationschocken 2023–2024 kan ses som en konsekvens av långsam återkoppling med dålig feluppskattning.
3. Scenarioanalys och konsekvenssimulering
- Med en reglermodell (även förenklad) kan man testa: Vad händer om räntan höjs 100 punkter? Vad händer om QE införs i ett läge med redan överhettad marknad?
- Centralbanker gör detta internt, men ofta utan att offentligheten får se modellen.
4. Framåtblickande justeringar
- Dagens policymodell (ex. dot plots) baseras ofta på experters intuition, medan ett reglersystem kan automatiskt vikta t.ex. förändringstakt i inflation eller prognoser.
Varför görs inte detta fullt ut idag?
- Ekonomin är inte linjär – systemet beter sig ofta annorlunda under kriser (icke-linjäritet, tröskelvärden).
- Politik och psykologi spelar in – förväntningar och förtroende kan förändra allt.
- Institutionell konservatism – centralbanker vill inte lämna för mycket till “automatik”.
- Modellosäkerhet – reglertekniken kräver en bra modell, men i ekonomi är det svårt att få den rätt.
Men – allt detta är välkända problem i reglerteknik också! Det finns metoder för:
- Robust reglering (H∞, adaptiv styrning),
- Modellprediktiv styrning (MPC) med constraints,
- Lärande styrning (t.ex. med reinforcement learning).
Slutsats
Du är helt inne på rätt spår:
En reglersystemanalys av ekonomisk politik skulle ge bättre verktyg än dagens ofta handstyrda policymodell, särskilt när det gäller att undvika överreaktioner, bubblor och chocker.
Det är hög tid att ekonomi och teknik möts bättre i policymodellering.
Vill du att jag hjälper dig formulera en enkel sådan reglermodell i Python/Matlab, eller skapa en visualisering där du kan experimentera med olika parametrar? Det är faktiskt fullt möjligt.
2 gillningar
Det var ett gediget svar från AIn.
Låter som att den är sugen på att ersätta centralbankerna på en gång 
2 gillningar
“Styrräntan ligger för närvarande på 2 procent. I slutet av 2027 kommer den att ligga på 2,50 procent, erfar Nordea i sin nya konjunkturrapport.
Det må alltså dröja, men dubbelhöjning ligger framför oss, menar bankens prognosmakare. De pekar ut matprisinflationen på 5 procent som ett av orosmolnen framåt.” ( Storbankerna tvistar om räntan – en tror på höjning )
Har ingen bättre gissning såklart, men det var ändå modigt att extrapolera matprisinflationen just nu till styrräntan om 2 år..
2 gillningar
Ligger Riksbankens räntebana två år efter inflationen? Man skulle nästan kunna tro det. 
Snabb-KPI för Augusti har kommit.
KPI: 1,1% KPIF: 3,3% KPIF-XE: 2,9%
Minskningen av KPIF-XE är 
. Kanske blir en sänkning redan i september?
Allvarligt vad är det som stiger i pris? Tycker mig se massa prissänkningar i affärer. Vad håller SCB på med?
Du får skilja på YoY och MoM till att börja med.
1 gillning
Ja, det är ju precis det som redovisas, -0.5%, -0.4% resp -0.2%.
edit:tvåa på bollen där.