我提出了一个计量经济学模型，通过使用生产力增长趋势中包含的信息，改进了现有的估计自然失业率（NAIRU）的方法。我的方法在几个方面增强了Staiger、Stock和Watson（1997）最近提出的模型。从统计学上讲，该方法大大缩小了95%置信区间的宽度，在样本外通胀预测中表现更好，并且对替代统计假设更稳健。从经济角度来看，生产力增强模型生成了更真实的NAIRU时间剖面，并暗示了对Phillipscurve斜率和牺牲率的估计更符合传统观点。我还测试了自然增长率是否与生产力增长趋势的水平或变化相关。我发现美国和国际数据都支持“水平”假说。

本文估计了欧元区通货膨胀不确定性指标的时变AR-GARCH模型，并在VAR框架中研究了它们之间的联系，同时考虑了与1999年欧洲货币联盟启动相关的政策制度变化的可能影响。主要发现如下。自欧洲货币联盟成立以来，稳态通货膨胀和通货膨胀的不确定性稳步下降，而短期不确定性增加，主要是由于外部冲击。一个连续的伪程序提供了进一步的证据，证明在引入欧元的同时出现了结构性断裂，从而降低了长期的不确定性。因果关系的方向似乎也发生了逆转，在欧元区，弗里德曼-鲍尔联系得到了实证支持，这意味着欧洲央行可以通过降低通胀率来降低通胀的不确定性。