BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Wróbel-Rotter Renata (Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie / Wydział Zarządzania)
Tytuł
Estymowane modele równowagi ogólnej i autoregresja wektorowa. Aspekty praktyczne
An Estimated General Equilibrium Model and Vector Autoregression. Practical Issues
Źródło
Przegląd Statystyczny, 2013, vol. 60, z. 4, s. 477-498, bibliogr. 28 poz.
Statistical Review
Słowa kluczowe
Model wektorowej autoregresji, Procesy stochastyczne, Obliczeniowy model równowagi ogólnej, Wnioskowanie bayesowskie, Czynnik Bayesa
Vector Autoregression Model (VAR), Stochastic processes, Computable General Equilibrium model (CGE), Bayesian inference, Bayes factor
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Streszczenie Model DSGE-VAR składa się z dwóch modeli wektorowej autoregresji: pierwszy z nich jest aproksymacją liniowego rozwiązania estymowanego modelu równowagi ogólnej i służy konstrukcji rozkładu a priori dla drugiego, szacowanego dla danych obserwowanych. Opracowanie jest poświęcone szczegółowemu omówieniu aspektów praktycznych, zawiązanych z modelami DSGE-VAR. Główny nacisk został położony na zagadnienia specyfikacji a priori dla parametru wagowego: rozpatrzono szereg modeli warunkowych oraz modele z estymowanym parametrem wagowym, po przyjęciu alternatywnych rozkładów a priori: jednostajnego, przesuniętego gamma i zmodyfikowanego rozkładu beta. Oszacowanie szeregu modeli warunkowych pozwala na ujawnienie znacznej zmienności logarytmu brzegowej gęstości obserwacji implikujących wrażliwość czynników Bayesa, istotnie zmieniających się w odpowiedzi na niewielkie zmiany specyfikacji rozkładu a priori dla parametru wagowego. Estymacja modelu pełnego pozwala na optymalne ustalenie rzędu opóźnienia wektorowej autoregresji oraz sprawdzenie wrażliwości wnioskowania a posteriori o parametrze wagowym w zależności od typu i rozproszenia rozkładu a priori. W drugiej części opracowania omówiono sposoby oceny stabilności numerycznej w modelach DSGE-VAR. (abstrakt oryginalny)

The DSGE-VAR model consists of two models of vector autoregressions: the first one approximates the linearised solution of the dynamic stochastic general equilibrium model and is used as a tool for construction of a prior distribution for the second one, estimated with the observed data. The main purpose of the paper is to present practical aspects of DSGE-VAR estimation, verification and comparison, based on the marginal data density. It can be obtained after considering conditional models or by estimation of fully specified models, after assuming uniform, generalised gamma and modified beta distributions. The conditional models lead to serious variability of the Bayes factors that has little economic interpretation. Posterior inference for the weighting parameter from fully estimated models is less sensitive to its prior specification. In the second part of the paper author discusses convergence diagnostics used for checking stability of MCMC algorithms. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Adjemian A., Darracq Pariès M., Moyen S., (2008), Towards a Monetary Policy Evaluation Framework, European Central Bank Working Paper No. 942, Frankfurt am Main, Germany.
  2. Adjemian S., Bastani H., Juillard M., Mihoubi F., Perendia G., Ratto M., Villemot S., (2011), Dynare: Reference Manual, Version 4, Dynare Working PapersNo. 1, Paris.
  3. Brooks S. P., Gelman A., (1998), General Methods for Monitoring Convergence of Iterative Simulations, Journal of Computational and Graphical Statistics, 7, 434-455.
  4. Christiano L. J., (2007), Comment, Journal of Business & Economic Statistics, American Statistical Assosiation, 25 (2), 143-151.
  5. Christiano L. J., Eichenbaum M., Evans C., (2005), Nominal Rigidities and the Dynamic Effects of a Shock to Monetary Policy, Journal of Political Economy, University of Chicago Press, 113 (1), 1-45.
  6. Del Negro M., Schorfheide F., (2004), Priors from General Equilibrium Models for VARs, International Economic Review, 45 (2), 643-673.
  7. Del Negro M., Schorfheide F., Smets F., Wouters R., (2007), On the fit of New-Keynesian Models, Journal of Business & Economic Statistics, American Statistical Association, 25 (2), 123-143.
  8. Erceg C. J., Henderson D. W., Levin A. T., (2000), Optimal Monetary Policy with Staggered Wage and Price Contracts, Journal of Monetary Economics, Elsevier, 46 (2), 281-313.
  9. Geweke J., (1999), Using Simulation Methods for Bayesian Econometric Models: Inference, Development and Communication, Econometric Reviews, Taylor and Francis Journals, 18 (1), 1-73.
  10. Poirier D. J., (1995), Intermediate Statistics and Econometrics: A Comparative Approach, MIT Press, Hong Kong.
  11. Rabanal P., Rubio-Ramírez J. F., (2005), Comparing New Keynesian Models of the Business Cycle: A Bayesian Approach, Journal of Monetary Economics, Elsevier, 52 (6), 1151-1166.
  12. Schorfheide F., (2000), Loss Function Based Evaluation of DSGE Models, Journal of Applied Econometrics, John Wiley and Sons, Ltd., 15 (6), 645-670.
  13. Tierney L., Kadane J. B., (1986), Accurate Approximations for Posterior Moments and Marginal Densities, Journal of the American Statistical Association, American Statistical Association, 81 (393), 82-86.
  14. Wróbel-Rotter R., (2007a), Dynamic Stochastic General Equilibrium Models: Structure and Estimation, w: Welfe W., Wdowiński P., (red. ), Modelling Economies in Transition2006, Łódź, Wydawnictwo "Green", 9-26.
  15. Wróbel-Rotter R., (2007b), Dynamiczne Stochastyczne Modele Równowagi Ogólnej: zarys metodologii badań empirycznych, Folia Oeconomica Cracoviensia, 48, 69-93.
  16. Wróbel-Rotter R., (2007c), Dynamiczny Stochastyczny Model Równowagi Ogólnej: przykład dla gospodarki polskiej, Przegląd Statystyczny, 54 (3), 25-48
  17. Wróbel-Rotter R., (2008), Bayesian estimation of a Dynamic General Equilibrium model, w: Welfe A., (red. ), Metody Ilościowe w Naukach Ekonomicznych, Ósme Warsztaty Doktorskie z zakresu Ekonometrii i Statystyki, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Oficyna Wydawnicza, 279-294.
  18. Wróbel-Rotter R., (2011a), Empiryczne modele równowagi ogólnej: gospodarstwa domowe i producent finalny, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, seria Ekonomia, 869, 109-128.
  19. Wróbel-Rotter R., (2011b), Obszary stabilności rozwiązania empirycznych modeli równowagi ogólnej: zastosowanie metod analizy wrażliwości, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, seria Metody analizy danych, 873, 121-135.
  20. Wróbel-Rotter R., (2011c), Sektor producentów pośrednich w empirycznym modelu równowagi ogólnej, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, seria Ekonomia, 872, 73-93.
  21. Wróbel-Rotter R., (2012a), Empiryczne modele równowagi ogólnej: zagadnienia numeryczne estymacji bayerowskiej, Zeszyty Naukowe Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, seria Metody analizy danych, 878, 143-162.
  22. Wróbel-Rotter R., (2012b), Struktura empirycznego modelu równowagi ogólnej dla niejednorodnych gospodarstw domowych, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, seria Ekonomia, 879, 107-126.
  23. Wróbel-Rotter R., (2012c), Wybrane zagadnienia współczesnego modelowania strukturalnego, część I: estymowane modele równowagi ogólnej w zarysie, Folia Oeconomica Cracoviensia, 53, 59-83.
  24. Wróbel-Rotter R., (2012d), Wybrane zagadnienia współczesnego modelowania strukturalnego, część II: wnioskowanie w estymowanych modelach równowagi ogólnej, Folia Oeconomica Cracoviensia, 53, 85-112.
  25. Wróbel-Rotter R., (2013a), Empiryczne modele równowagi ogólnej: zastosowanie metody dekompozycji funkcji do oceny zależności między postacią strukturalną i zredukowaną, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, seria Metody Analizy Danych, (w druku).
  26. Wróbel-Rotter R., (2013b), Estymowane modele równowagi ogólnej i autoregresja wektorowa. Aspekty teoretyczne, Przegląd Statystyczny, 60 (30), 359-380.
  27. Wróbel-Rotter R., (2013c), Estymowane modele równowagi ogólnej i wektorowa autoregresja: model hybrydowy, Bank i Kredyt, 44 (5), 533-570.
  28. Wróbel-Rotter R., (2013d), Hybrydowy model wektorowej autoregresji - analiza empiryczna funkcji odpowiedzi na zakłócenia strukturalne, manuskrypt niepublikowany.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
0033-2372
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu