Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "DSGE model" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-7 z 7
Tytuł:
Zdolności prognostyczne nowokeynesistowskich modeli DSGE małej skali ewnątrz próby. Próba porównania dla gospodarki Polski
The in-sample forecasting performace of New Keynesian small scale DSGE models comparison for Polish economy
Autorzy:
Kuchta, Zbigniew
Tematy:
DSGE model
Bayesian estimation
forecast comparison
modele DSGE
estymacja bayesowska
porównanie prognoz
Pokaż więcej
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/945525.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
This paper compares the in-sample forecasting performance of the new Keynesian small scale DSGE models. The comparison includes the standard sticky prices model and sticky prices and wages model of Erceg, Henderson and Levin. VAR models are used as the baseline. Comparison of forecasting errors has shown that Erceg, Henderson and Levin’s model is characterized by better forecasting performance than the sticky prices model with respect to inflation, production and real wages. Moreover, it better predicts inflation than the VAR models.
W pracy dokonano porównania zdolności prognostycznych modeli DSGE małej skali wewnątrz próby. W porównaniu wykorzystano podstawowy, nowokeynesistowski model monetarny oraz model Ercega, Hendersona i Levina, który rozszerza model podstawowy na przypadek lepkich płac nominalnych. Dodatkowo w analizie ujęto modele VAR, które stanowią podstawę ułatwiającą porównania. Porównanie błędów prognoz pokazało, że lepszymi zdolnościami prognostycznymi w przypadku inflacji, produkcji oraz realnej stawki płac charakteryzował się model Ercega, Hendersona i Levina. Model ten charakteryzował się również mniejszymi błędami predykcji inflacji niż modele VAR.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Implementation of selected macroeconomic DSGE models
Implementacja wybranych modeli makroekonomicznych DSGE.
Autorzy:
Grabis, Wojciech
Opis:
Dynamic Stochastic General Equilibrium models are widely used macroeconomic tools, that allow central banks to forecast and estimate impact of effects of monetary policy and varios shocks on the global market. These models are nowadays used among others by Federal Reserve Bank of New York, National Bank of Poland, Sveriges Riksbank or Central Bank of Russia. The structure of a model consists of mathematical equations that capture relations between macroeconomic variables of a real world economy. These equations are constructed by using economic laws and known theory, which allows to describe economy in a concise way. DSGE models are introduced as a way to connect behaviour of microeconomic agents, who manifest certain expectations, with macroeconomic principles, which are expressed using aggregate functions describing state of entire economy.Main goal of this study is to explore the topic of DSGE modelling from the computer science point of view. Although the models are widely used nowadays, it is difficult to find studies centered on the algorithmic-mathematict side of economic analysis. In this study construction of various economic components of a DSGE model will be shown. Each component will consist of various macroeconomic variables and equations, with diffrent variants depending on modelled economy. Subsequently using those components full DSGE models will be presented, which later will be essential in presenting solving algorithms. Among the presented methods following can be mentioned: model log-linearization, Blanchard-Kahn method, Metropolis-Hastings algorithm and Bayesian estimation.
Dynamiczne Modele Stochastyczne Równowagi Ogólnej DSGE są obecnie szeroko stosowanymi narzędziami makroekonomicznymi wykorzystywanymi przez banki centralne do prognozowania efektów polityki monetarnej oraz fiskalnej i rozmaitych szoków na rynku światowym. Wykorzystuje je m.in. Bank Rezerwy Federalnej w Nowym Jorku, Narodowy Banku Polski, Bank Szwedzki oraz Centralny Bank Federacji Rosyjskiej. Modele starają się przy pomocy równań matematycznych uchwycić relację między zmiennymi makroekonomicznymi rynku. Równania oddają prawa oraz znane teorie ekonomiczne, pozwalając w zwięzły sposób oddać opisywaną gospodarkę. Modele DSGE powstały na bazie połączenia zachowań optymalizujących agentów, przejawiających pewne zachowania oraz oczekiwania, z elementami makroekonomicznymi, wyrażanymi przez zmienne agregujące opisujące stan całej gospodarki.Podstawowym celem pracy jest zbadanie tematyki DSGE z punktu widzenia informatycznego. Jakkolwiek modele te znajdują szerokie zastosowanie w pracy współczesnych ekonomistów to brakuje omówienia algorytmiczno-matematycznej strony rozwiązywania modeli. Opierając się na bazie ekonomicznych mechanizmów i reguł zbudowany zostanie zbiór komponentów, w postaci zmiennych ekonomicznych wraz z wiążącymi równaniami dla różnych wariantów modelowanych gospodarek. Następnie z tych komponentów zostaną zaprezentowane pełne modele DSGE, które wykorzystane zostaną do prezentacji algorytmów estymacji oraz rozwiązywania. Wśród wykorzystywanych w pracy technik można wymienić: log-linearyzację modelu, rozwiązywanie metodą Blancharda-Kahna, algorytm Metropolisa-Hastingsa oraz wnioskowanie bayesowskie.
Dostawca treści:
Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego
Inne
Tytuł:
Sztywność płac nominalnych w modelach DSGE małej skali. Analiza empiryczna dla Polski
Nominal Wage Rigidities in Small Scale DSGE Models: An Empirical Analysis for Poland
Autorzy:
Kuchta, Zbigniew
Tematy:
sztywności nominalne cen i płac
dynamiczne modele równowagi ogólnej
bayesowskie porównywanie modeli
indeksacja cen i płac
price and wage rigidities
dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) model
Bayesian model comparison
price and wage indexation
Pokaż więcej
Wydawca:
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie. Kolegium Analiz Ekonomicznych
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/574945.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
The paper examines the empirical importance of the assumption of "sticky wages" in small‑scale dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models estimated for the Polish economy. The evaluation is based on a Bayesian comparison between the baseline "sticky price" model and a model of price and wage rigidities. The comparison includes extensions of these models to account for the case of price and wage indexation. The analysis consists of two steps. In the first step, each model is estimated using quarterly data for the Polish economy from 1995 to 2011. In the second step, the "marginal data density" is calculated for each model and so‑called Bayes factors are obtained. The results suggest that the best fit to the sample is observed in the case of the model with wage and price rigidities. Moreover, price and wage indexation mechanisms seem to have an insignificant impact on how the model fits the data, the author says. A comparison of impulse response functions shows that there are significant differences between the baseline model and the model with sticky prices and wages. Moreover, the estimates of structural parameters were strongly affected by the introduction of wage rigidities, the author says.
Celem pracy jest empiryczna weryfikacja założenia o istnieniu sztywności płac nominalnych w modelach DSGE, estymowanych dla gospodarki polskiej. Weryfikacja ta została dokonana dzięki bayesowskiemu porównaniu modelu lepkich cen z modelem lepkich cen i płac, a także z ich rozszerzeniami na przypadek indeksacji. Podstawę porównania stanowiły kwartalne dane z lat 1995–2011, na podstawie których oszacowano każdy z analizowanych modeli. Następnie, dla każdego z nich obliczono gęstość brzegową oraz odniesiono je do siebie uzyskując czynnik Bayesa. Uzyskane wyniki dowodzą, że model lepkich płac i cen charakteryzuje się najlepszym dopasowaniem do analizowanej próby. Założenie indeksacji nie wpływało istotnie na dopasowanie modelu do danych zarówno w przypadku modelu o doskonale elastycznych, jak i lepkich płacach nominalnych. Ponadto porównanie funkcji reakcji na impuls pokazało, że model o lepkich cenach i płacach nominalnych implikuje inne, niż model lepkich cen, funkcje reakcji na impuls. Jednocześnie otrzymane oszacowania parametrów były w znacznym stopniu determinowane przez założenie sztywności nominalnej płac.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Solving a large heterogeneous-agent general equilibrium model with labour market frictions
Autorzy:
Antosiewicz, M.
Tematy:
heterogeneous–agent model
search and matching
DSGE
computational metod
Pokaż więcej
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205786.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
In this paper we build and solve a heterogeneous-agent dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) model with incomplete markets in the spirit of Krussel and Smith (1998). We expand this model to account for search and matching labour market frictions, using the classic Mortensen and Pissarides (1994) framework. The model, therefore, combines two important strands of economic modelling and presents a numerical challenge in terms of solving the model due to the inclusion of additional dimensions in the optimization problem. Despite the addition of additional state variables and higher dimensionality, we show that we are able to efficiently solve it numerically using value function iteration and we document basic properties of the model.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estymowane modele równowagi ogólnej i autoregresja wektorowa. Aspekty teoretyczne
An Estimated General Equilibrium Model and Vector Autoregression. Theoretical Aspects
Autorzy:
Wróbel-Rotter, Renata
Tematy:
DSGE-VAR
dynamiczny stochastyczny model równowagi ogólnej
wnioskowanie bayesowskie
specyfikacja rozkładu a priori
dynamic stochastic general equilibrium model
Bayesian inference
prior specification
Pokaż więcej
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/422792.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Model DSGE-VAR składa się z dwóch modeli autoregresji wektorowej: pierwszy z nich, pomocniczy, jest aproksymacją estymowanego modelu równowagi ogólnej, zapisanego w formie reprezentacji w przestrzeni stanów, i służy konstrukcji rozkładu a priori dla drugiego, szacowanego dla danych obserwowanych. Łączne wnioskowanie o parametrach modelu strukturalnego i autoregresyjnego jest możliwe po zbudowaniu odpowiednich rozkładów prawdopodobieństwa, stanowiących podstawę metod bayesowskich. Kluczową rolę pełni parametr wagowy, ustalający optymalne proporcje obydwu podejść i mający zasadnicze znaczenie dla oszacowania brzegowej gęstości obserwacji, stanowiącej podstawę do porównań mocy wyjaśniającej modeli. Artykuł stanowi syntezę informacji teoretycznych związanych z metodologią DSGE-VAR, i może być traktowany jako etap wstępny i wprowadzający w badania empiryczne.
The DSGE-VAR model consists of two models of vector autoregressions: the first one approximates 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. Combined inference is possible on the basis on probability distributions with the Bayesian techniques. The key role in the hybrid model is played by the weighting parameter that defines the relative proportions of the structural and autoregressive models. It has crucial impact for the marginal data density that allows to compare the power of different models. The main purpose of the paper is to present in details model assumptions and estimation.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estymowane modele równowagi ogólnej i autoregresja wektorowa. Aspekty praktyczne
An Estimated General Equilibrium Model and Vector Autoregression. Practical Issues
Autorzy:
Wróbel-Rotter, Renata
Tematy:
DSGE-VAR
dynamiczny stochastyczny model równowagi ogólnej
wnioskowanie bayesowskie
brzegowa gęstość obserwacji
specyfikacja rozkładu a priori
zbieżność MCMC
dynamic stochastic general equilibrium model
Bayesian inference
marginal data density
prior specification
convergence diagnostics of MCMC
Pokaż więcej
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/423053.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
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.
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.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-7 z 7

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies