在此之前，已有美联储政策制定者提出，在美国经济强劲增长的情况下，通胀水平较低原因或许就在于诸如亚马逊之类的企业可以限制整体价格。
今年3月，美联储官方认为衡量通胀潜在趋势更优的指标——不包括食品和能源的核心PCE物价一年来首次触及2%的目标。但目前尚无迹象表明，这一增速将大幅增加。
彭博社则进一步认为，Cavallo所提及的这一势头或令美联储官员在设定利率时从失业率和通胀中获得的信号复杂化。在主流经济模型中，若价格一面对冲击就立即进行调整，那么央行政策制定者就无法引导供需回到平衡状态。
由此，Cavallo提议，对于货币政策模型和实证研究，眼光应该放得更远，超出传统的名义刚性（nominal rigidities）。
随着越来越多的零售商使用算法进行定价决策，劳动力成本、有限的信息，甚至是“决策成本（与疏忽和数据处理能力有限相关联）”将趋于消失。
Cavallo看到，过去十年内，大型零售商的价格变化频率一直在增加：就月度常规价格变化（临时销售除外）来看，这一频率在2008年至2010年间达到15.4%，2014年至2017年间则攀升至27.4%。
在线零售商价格变化迅速是根据网站上的促销活动使用了自动算法，而其他零售商则借由互联网之手监控对手的定价。
随着定价策略相互之间的关联性逐渐增强，使用算法的部分大型零售商或将改变整个行业的定价行为。
此外，报告还发现，当线上零售商倾向于在全美范围内对同样的商品收取相同的价格时，大型传统零售商价格的地域一致性也在提高。
当亚马逊在91%的时间中，对不同地点的买家收取相同价格时，其他多渠道零售商也会在78%的时间内这么做。
Cavallo指出，这一发现说明了互联网透明度正在限制实体零售商在不同地点对买家进行价格歧视的能力。与此同时，“随着传统零售商与线上零售商之间的竞争越发激烈，两者之间的地域价格差异将继续下降。”
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