Estymowane modele równowagi ogólnej

Renata Wróbel-Rotter

Uzyskaj dostęp

ISBN/ISSN:

978-83-7252-708-0

DOI:

Wydawnictwo:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

Rok wydania:

2015

Liczba stron:

223

XML:ISBN/ISSN:

ONIX MARC21

Bibliografia:

Wróbel-Rotter, Renata. Estymowane modele równowagi ogólnej. Red. . : Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, 2015, 223 s. ISBN 978-83-7252-708-0

Bibliografia refWorks:

RT Book, Whole

SR Electronic(1)

A1 Wróbel-Rotter, R.

T1 Estymowane modele równowagi ogólnej

PB Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

YR 2015

SN 978-83-7252-708-0

Bibliografia BibTex:

@Book{ 165204, author = "Wróbel-Rotter, Renata", editor = "", title = "Estymowane modele równowagi ogólnej", publisher = "Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie", year = "2015", address = "", isbn = "978-83-7252-708-0" }

Bibliografia endNote:

TY - BOOK

AU - Wróbel-Rotter, Renata

ED -

TI - Estymowane modele równowagi ogólnej

PB - Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

CY -

PY - 2015

SN - 978-83-7252-708-0

ER -

Netografia (standard APA):

Wróbel-Rotter, Renata. Estymowane modele równowagi ogólnej [baza danych online] : Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, 2015 [dostęp: 24 08 2024]. Dostęp w Ibuk Libra: https://libra.ibuk.pl/reader/estymowane-modele-rownowagi-ogolnej-renata-wrobel-rotter-165204.

wnioskowanie bayesowskie, analiza wrażliwości, DSGE, DSGE-VAR, MCMC

Monografia jest poświęcona zagadnieniom teoretycznym i praktycznym dotyczącym estymowanych modeli równowagi ogólnej. Pod tym terminem są rozumiane stochastyczne dynamiczne modele równowagi ogólnej (Dynamic Stochastic General Equilibrium – DS...

Więcej

ISBN/ISSN:

978-83-7252-708-0

DOI:

Wydawnictwo:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

Rok wydania:

2015

Liczba stron:

223

XML:ISBN/ISSN:

ONIX MARC21

Wstęp10
1.1. Uwagi wstępne24
Rozdział 1. SPECYFIKACJA ZAŁOŻEŃ MODELU24
1.2. Równania strukturalne27
1.3. Gospodarstwa domowe29
1.3.1. Zagadnienie użyteczności29
1.3.2. Optymalizacja koszyka konsumpcji30
1.3.3. Warunki równowagi konsumenta34
1.4. Sektor producentów36
1.4.1. Minimalizacja kosztu produkcji36
1.4.2. Modelowanie opóźnień w zmianach cen39
1.4.3. Optymalizacja ceny40
1.4.4. Agregaty cenowe43
1.4.5. Krzywa Philipsa dla cen46
1.4.6. Związek indywidualnego kosztu krańcowego ze zagregowanym49
1.5. Równanie obserwacji50
1.6. Modelowe ujęcie kształtowania się płac53
1.6.1. Gospodarstwa domowe53
1.6.2. Optymalizacja płac przez gospodarstwa domowe55
1.6.3. Krzywa Philipsa dla płac58
1.6.4. Funkcja popytu na pracę60
1.6.5. Sektor produkcyjny64
1.6.6. Optymalna alokacja wydatku na wynagrodzenia65
1.6.7. Postać analityczna modelu ogólnego67
1.7. Alternatywna agregacja dóbr68
1.8. Podsumowanie72
2.1. Uwagi wstępne74
Rozdział 2. ESTYMACJA I WERYFIKACJA MODELU74
2.2. Metody rozwiązywania modeli77
2.3. Konstrukcja funkcji wiarygodności80
2.4. Estymacja bayesowska82
2.5. Estymacja modelu85
2.5.1. Rozkłady a priori i a posteriori85
2.5.2. Aproksymacja modalnej rozkładu a posteriori89
2.5.3. Metody analizy zbieżności numerycznej95
2.5.4. Ocena zbieżności algorytmu Metropolisa i Hastingsa96
2.6. Analiza wrażliwości101
2.6.1. Wprowadzenie101
2.6.2. Metody filtrowania Monte Carlo102
2.6.3. Reprezentacja funkcji104
2.6.4. Dekompozycja funkcji jako model regresji106
2.6.5. Technika estymacji modeli o parametrach zależnych od stanu109
2.6.6. Metody sprawdzania dopasowania modelu do danych111
2.6.7. Analiza obszarów stabilności113
2.6.8. Analiza postaci zredukowanej117
2.7. Inne zagadnienia metodologiczne120
2.8. Podsumowanie122
3.1. Uwagi wstępne125
Rozdział 3. MODEL POŁĄCZONY WEKTOROWEJ AUTOREGRESJI I RÓWNOWAGI OGÓLNEJ125
3.2. Podstawy teoretyczne modelu połączonego127
3.3. Model strukturalny i wektorowa autoregresja130
3.4. Rola parametru wagowego134
3.5. Konstrukcja rozkładu a priori138
3.6. Modyfikacja rozkładu a priori140
3.7. Wnioskowanie a posteriori142
3.8. Identyfikacja funkcji odpowiedzi na bodziec145
3.9. Modele warunkowe względem parametru wagowego147
3.10. Rozkłady a priori dla parametru wagowego153
3.10.1. Procedura losowania153
3.10.2. Rozkład jednostajny154
3.10.3. Rozkład gamma154
3.10.4. Rozkład normalny155
3.10.5. Rozkład beta dla wag W156
3.11. Wyniki a posteriori dla różnych typów rozkładu a priori157
3.12. Specyfikacja rozkładów a priori oparta na ich charakterystykach160
3.13. Porównanie modeli warunkowych i bezwarunkowych162
3.14. Rozproszenie rozkładu a priori166
3.15. Stabilność numeryczna173
3.16. Funkcje odpowiedzi na bodziec177
3.16.1. Ocena ogólna177
3.16.2. Zmiana wartości parametru wagowego179
3.16.3. Modele z estymowanym parametrem wagowym182
3.16.4. Ocena restrykcji ekonomicznych182
3.17. Podsumowanie184
Zakończenie187
Literatura193
Spis tabel209
Spis rysunków210
Streszczenie w języku angielskim212
Wykaz prac wydanych przez Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie w serii specjalnej Zeszytów Naukowych: Monografie214

anastępniewykorzystywanąwmodelachm.in.wpracach:[Ireland2001,2004a],

[Bouakez,CardiaiRuge-Murcia2002]i[MoraniDolar2002].Porównanie

metodestymacjizpełnąinformacją,wykorzystującychpełenzestawrównań

strukturalnychszacowanychmetodąnajwiększejwiarygodności,zmetodami

wykorzystującymiinformacjęczęściowązawieram.in.[FukaciPagan2008].

Wstępdozagadnieńekonometrycznychzwiązanychzmodelaminowokeynesow-

skimimożnaznaleźćm.in.wpracy[HenryiPagan2004].

Estymacjaparametrówstrukturalnychnagrunciewnioskowaniabayesow-

skiego,która,wodróżnieniuodkalibracji,wykorzystujefunkcjęwiarygodności

generowanąprzezrozwiązanieliniowejpostaciestymowanegomodelurów-

nowagiogólnejorazumożliwiauwzględnienieinformacjispozapróby,została

zaproponowanawpracy[LubikiSchorfheide2006].Metodybayesowskie

zastosowanodoestymacjiparametrówstrukturalnychiparametrówopisujących

strukturęstochastycznąmodeliwpracach[SmetsiWouters2003]i[Adolfson

iin.2005b].Zastosowaniemetodwnioskowaniabayesowskiegomożnauważać

zakontynuacjękoncepcjibayesowskiejkalibracjiipracbezpośrednioprezentu-

jącychmożliwościjejpraktycznegowykorzystania:[Canova1994],[DeJong,

IngramiWhiteman1996,2000]i[Geweke1999a].Stronanumerycznaestymacji

bayesowskiejjestrealizowanazwykorzystaniemtechnikMonteCarloopartych

nałańcuchachMarkowa(MarkovchainMonteCarlo-MCMC)i(sporadycznie)

metodMonteCarlozfunkcjąważności[DeJong,IngramiWhiteman2000]i[An

iSchorfheide2007a,2007b].Więcejnatematwłasnościstosowanychalgorytmów

iocenyichzbieżnościmożnaznaleźćwpracach:[Chib1995],[CowlesiCarlin

1996],[BrooksiGelman1998],[Geweke1992],[Tierney1994],[Gamerman

1997],[O’Hagan1994].WpraktycenajczęściejstosujesięalgorytmMetropolisa

iHastingsa(randomwalkMetropolis-Hastings)(zob.np.[Adolfsoniin.2005b],

[SmetsiWouters2007]orazksiążki[MariniChristian2007],[Tanner1996]).

MetodyMCMCsąstosowanezarównodoaproksymacjibrzegowychrozkładów

aposterioriparametrów,jakidoobliczaniawartościbrzegowejgęstościwek-

toraobserwacjiniezbędnejwprocesieporównywaniamodeli[RabanaliRubio-

-Ramirez2005a,2005b].

Modelerównowagiogólnejmogązostaćwykorzystanejakoźródłoinforma-

cjiwstępnejwprocesieestymacjiparametrówmodeluwektorowejautoregresji,

prowadzącdoklasymodelipołączonych,określanychwliteraturzejakoDSGE-

-VAR.Modelepołączonewektorowejautoregresjiirównowagiogólnejumoż-

liwiajądanymempirycznymswobodneuchylanierestrykcjiekonomicznych,

niepozostającychwzgodziezcharakteremopisywanychobserwacji,przyczynia-

jącsięwtensposóbdopodwyższeniastopniapoprawnościspecyfikacjizałożeń

teoretycznych.Metodaestymacjiiszczegółykonstrukcjimodelupołączonego

zostałyzaproponowanewpracy[DelNegroiSchorfheide2002]idalejomó-

wionew[DelNegroiSchorfheide2004,2006],anastępnierozwiniętew[Del

Brak wyników

Estymowane modele równowagi ogólnej

Treść książki

Znajdź bibliotekę blisko siebie, i uzyskaj dostęp do ebooka w systemie IBUK Libra