DSGE belgesini, kaydedilmesi gereken herhangi bir şey olan yapısal ekonometriye dönüştürün?


3

Bir DSGE kağıdına ilişkin bazı öngörüleri yapısal ekonometrik bir modele getirmek niyetindeyim. Kağıt Liu, Wang ve Zha'nın 2013 Ekonometrica kara teminat kanalı hakkında yazdığı bildiri . Şimdi firmanın arazi tutma bilgisini içeren bazı iyi veri kümelerim var, bu yüzden "varsaymak ve simüle etmek" yerine "tahmin etmek" istiyorum. Ancak ortak yazarlarım ve ben büyük ölçüde makro adamız ve yapısal tahmin hakkında çok az şey biliyoruz.

(1). Firmanın yatırım kararına (arazi veya emlak alımı) ve borç alma davranışına odaklanıyoruz. Liu ve diğerlerinde, hanehalkı sektörünü de modellenmiştir. Yani amacımız için, hanehalkı güvenli bir şekilde görmezden gelebilir ve (arazi) fiyatına dışsal muamele yapabiliriz, değil mi?

(2). Makro makale normalde, bazıları ilgilendiğimiz ("teminat şokları" gibi), bazıları değil, (alışkanlık sürekliliği) bir düzine şok içerir. Öyleyse sadece ilgilendiğimiz kişilere tahmin edilecek parametreler ve diğerleri gözlenemeyen etki olarak mı davranıyoruz?

Şahsen onlarca şoku belirten DSGE modeline pek inanmıyorum. "Bazı görüşler getirmek" ve LWZ gazetesinden kopyalamak istiyorum. Çoğu DSGE araştırması, bence zayıflıklarından biri olan genel denge koşulunu yerine getirmek için mücadele ediyor. Fiyat çok karmaşık ve tam olarak yakalanamayacak kadar zor, bu yüzden başka bir şeyle ilgileniyorsanız neden dışlayıcı olmanız ve daha gerçekçi şeyler koymanız gerekiyor.


Bir oluşturulan ReplicationWiki'deki sayfa (kurduğum) ve sorunuzu tartışma sayfasına yazdı. İyi şanslar!
Jan Höffler

Yanıtlar:


3

Bunu yapmak için doğru bir yöntem yoktur. DSGE çalışanları bu gibi bir şey yaparak modeli tahmin edeceklerdir: parametreleri için öncelikleri takmak ve ardından öncekilerden log olasılığını maksimuma çıkarırken model ve veri anları arasındaki mesafeyi en aza indiren bir optimizasyon yapmak. Onlar için veri anları iyi bilinen varyans değerleri ve c, y, i, p trendlerinden sapmaları kovaryansı olacaktır.

Yapısal kestirim mensupları çok sayıda şey yapacaktır: a) q ilişkisine yapılan bir yatırım gibi, öngörülen ilişkiyi model almak; $ i = b \ cdot f (q) $ burada b bir parametredir, ilişkiyi tahmin eder ve değerini çıkarır b; b) genel momentler metodu veya simüle edilmiş momentler metodu veya dolaylı çıkarımlar: verilerin momentler veya yardımcı istatistiklere karakterizasyonunu kullanın ve sonra modelin (analitik veya simülasyonlar) bu momentlerin veya yardımcıların değerlerini çoğaltacağı şekilde parametre değerlerini bulun istatistikleri.

Hangi anlar / istatistikler kullanılacak? Kim bilir! Gelenek takip edin!

Hangi makro farklılıklar veya kovaryanslar? Kim bilir! Gelenek takip edin! (artı bunların değerleri, bunları nasıl ve ne zaman hesapladığınıza bağlı olarak büyük ölçüde değişebilir ....)

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.