Содержание книги
перейти к управлению читателемперейти к навигацииперейти к деталям бронированияперейти к остановкам
21
związanychzmodelempołączonymwektorowejautoregresjiirównowagiogólnej
(rozdziałtrzeci).Założeniamodeloweizagadnieniaoptymalizacyjneprezento-
wanewrozdzialepierwszym,uogólnionenaprzypadekzmiennejwczasieela-
stycznościsubstytucjipomiędzyróżnymikategoriamidóbrpośrednich,bazująna
trzechopracowaniach:[Wróbel-Rotter2011a,2011c,2012b].Omówieniezagad-
nieńwprowadzającychwtematykęestymowanychmodelirównowagiogólnej,
którezawierająinformacjewstępnewzględemtreściprzedstawionychwrozdziale
pierwszym,przedstawionom.in.wpracy[Wróbel-Rotter2012c]orazpracach
wcześniejszych:[Wróbel-Rotter2007a,2007b,2007c,2008].Niektórezprezento-
wanychtutajzagadnieńoptymalizacyjnychmożna,wwersjipodstawowej,znaleźć
wksiążkachdozaawansowanejmikroekonomii(por.np.[Varian1992]czy[Mas-
-Colell,WhinstoniGreene1995]).
Wrozdzialedrugimpodjętotematykęestymacjiiweryfikacjimodelu,
wszczególnościskoncentrowanosięnazagadnieniachnumerycznychestymacji
bayesowskiejizastosowaniuanalizywrażliwości.Wpierwszejczęścirozdziału
omówionopodstawowezagadnieniazwiązanezrozwiązaniemsystemuracjonal-
nychoczekiwań,konstrukcjąfunkcjiwiarygodności,schematemwnioskowania
bayesowskiegoiporównywaniamodeli.Wdalszejkolejnościomówionoizilu-
strowanonaprzykładzieempirycznymzagadnieniaestymacyjneiweryfikacyjne:
aproksymacjimodalnejrozkładuaposterioriwkontekścieznajdywaniapunk-
tówstartowychdoprocedurnumerycznych,wnioskowaniaaposterioriioceny
zbieżnościalgorytmównumerycznych.Wdrugiejczęścirozdziałuprzedstawiono
metodyanalizywrażliwości,wszczególnościsposobyocenyobszarówstabil-
nościrozwiązaniamodeluibadaniarelacjimiędzywspółczynnikamipostaci
zredukowanejistrukturalnej,opierającesięnazastosowaniumetodnieparame-
trycznejestymacjidekompozycjifunkcji.Rozdziałkończyprezentacjawyników
empirycznychdlamodeluomówionegowrozdzialepierwszym.Treśćrozdziału
korespondujezpracamiocharakterzemetodologicznym[Wróbel-Rotter2007a,
2007b,2012d],pracąozagadnieniachnumerycznychwbayesowskiejestymacji
modelirównowagiogólnej[Wróbel-Rotter2012a]orazartykułamipoświęconymi
analiziewrażliwości[Wróbel-Rotter2011b,2013d].
Wrozdzialetrzecimomówionokonstrukcjeizastosowaniamodeluwekto-
rowejautoregresji,wktórymrozkładapriorijestgenerowanynapodstawie
estymowanegomodelurównowagiogólnej.ModelDSGE-VARskładasię
zpomocniczejwektorowejautoregresjisłużącejaproksymacjirozwiązaniazli-
nearyzowanegomodelurównowagiogólnejizzasadniczegomodeluwektorowej
autoregresjiszacowanegonadanychrzeczywistych.Wpierwszejczęścirozdziału
przedstawionopodstawyteoretycznełącznegownioskowaniaoparametrach
obydwumodeli,następniewyjaśnionorolęparametruwagowegowprocesie
konstrukcjimodelupołączonegoorazszczegółykonstrukcjihierarchicznegoroz-
kładuapriori.Wdrugiejczęścirozdziałuporównanokształtowaniesięwartości
