SOE PL 2009 Model DSGE
|
|
- Miłosz Marszałek
- 9 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Zeszy nr 25 SOE PL 29 Model DSGE Warszawa, 2 r.
2 , SOE PL 29 Konak: B Bohdan.Klos@mail.nbp.pl T ( 48 22) B Grzegorz.Grabek@mail.nbp.pl T ( 48 22) B Grzegorz.Koloch@mail.nbp.pl T ( 48 22) Opracowanie przedsawia osobise poglądy auorów, a nie insyucji, z kórą auorzy współpracują (współpracowali) lub przy kórej są (byli) afiliowani. 2 N a r o d o w y B a n k P o l s k i
3 Wsęp 6 I Geneza i anaomia dynamicznych sochasycznych modeli równowagi ogólnej Nowokeynesowski model DSGE geneza. Meodyka Komisji Cowlesa Problemy z idenyfikacją saysyczną i srukuralną Modele LSE i VAR Meodyka LSE Meodyka VAR Meodyka współczesnej makroekonomii Teoria realnego cyklu koniunkuralnego Sandardowy model bez szywności Reprezenaywne gospodarswo domowe Reprezenaywne przedsiębiorswo Równowaga ogólna Konsekwencje dla poliyki pieniężnej Nowa syneza neoklasyczna Sandardowy model nowokeynesowski Reprezenaywne gospodarswo domowe Przedsiębiorswa Równowaga ogólna Konsekwencje dla poliyki pieniężnej Model DSGE anaomia Warości paramerów Kalibracja Meoda największej wiarygodności Esymacja bayesowska Filr Kalmana Algorym Meropolisa-Hasingsa Zasosowania modelu Idenyfikacja szoków srukuralnych
4 2.4.2 Analiza funkcji reakcji Dekompozycja wariancji Prognozy bezwarunkowe II Specyfikacja modelu DSGE SOE PL SOE PL 29 rys ogólny Model SOE Euro pierwowzór modeli rodziny SOE PL Rodzina modeli SOE PL, wersja SOE PL Podsawowe założenia modelu SOE PL Problemy decyzyjne, warunki równowagi, bilanse makroekonomiczne modelu Posęp echniczny Ooczenie gospodarki Producenci Agregaorzy Producenci krajowych dóbr pośrednich Imporerzy Eksporerzy Gospodarswa domowe Zachowania pozosałych podmioów Bank cenralny Rząd Makroekonomiczne warunki bilansowe Zyski w gospodarce Dochody i wydaki gospodarsw domowych Budże pańswa Bilans monearny Bilans płaniczy Bilans zasobów III Wyniki esymacji i cechy modelu DSGE SOE PL Posaci modelu, dane, modele SVAR Posaci modelu Zmienne obserwowalne, dane Modele SVAR SVAR fiskalny SVAR gospodarki świaowej Oceny paramerów kalibracja, opymalizacja, san usalony Kalibracja paramerów Rozkłady a priori i wyniki esymacji Oceny paramerów wnioski Rozwiązanie sanu usalonego Zmiany srukuralne Szywności nominalne N a r o d o w y B a n k P o l s k i
5 7 Dekompozycje wariancji, funkcje reakcji i esymacja zaburzeń Dekompozycje wariancji Reżim pierwszy Reżim drugi Funkcje reakcji Wygładzanie oszacowania zaburzeń srukuralnych Dekompozycje hisoryczne i prognozy Dekompozycje hisoryczne Technika prognozowania Własności prognosyczne modelu SOE PL 29 w próbie Jednowymiarowe miary jakości prognosycznej Wielowymiarowe miary jakości prognosycznej Prognozy kroczące Uwagi końcowe 35 IV Aneksy 37 A Lisa równań, lisa zmiennych 38 Posaci modelu Lisa zmiennych modelu Lisa równań posaci srukuralnej modelu Rozwiązanie sanu usalonego B Model SVAR gospodarki świaowej 5 Idenyfikacja modelu SVAR Wyniki esymacji modelu SVAR C Zbieżność do sanu usalonego 53 D Analiza dokładności prognoz 54 Bibliografia 6 5
6 Opracowanie dokumenuje efeky prac nad dynamicznym sochasycznym modelem równowagi ogólnej (DSGE) SOE PL, kóre były prowadzone w osanich laach w Narodowym Banku Polskim, począkowo w Biurze Badań Makroekonomicznych, a osanio w Biurze Badań Sosowanych Insyuu Ekonomicznego. W roku 29 zespół, składający się z auorów niniejszego maeriału, opracował nową wersję modelu SOE PL 29, kóra od począku 2 roku jes wykorzysywana do budowania ruynowych, średniookresowych prognoz procesów inflacyjnych oraz koniunkury gospodarczej, wspomagając i uzupełniając sosowany do ej pory radycyjny, srukuralny model makroekonomeryczny oraz prognozy eksperckie. W osanich laach wielu badaczy zaangażowało się w prace nad klasą esymowanych modeli makroekonomicznych (cykli koniunkuralnych), skupiającą w sobie efeky poszukiwań przynajmniej rzech isonych nurów badań ekonomicznych i ekonomerycznych: meodyki modelowania makroekonomicznego (sopniowego odchodzenia od radycyjnych modeli srukuralnych w kierunku modeli odpornych na kryykę Lucasa i Simsa, silnie moywowanych mikroekonomią), eorii mikro- i makroekonomicznych (problemayki poliyki pieniężnej, z akcenowaniem konsekwencji konkurencji niedoskonałej, roli szywności nominalnych i realnych oraz zachowań anycypujących i opymalizujących podmioów w warunkach niepewności, z wyraźnym zwróceniem się ku równowadze ogólnej), echnik esymacji (ograniczenie kalibracji paramerów, rezygnacja z echnik klasycznych na rzecz bayesowskich, z udosępnieniem modelom esymowanym ą echniką specyficznej dla meod bayesowskich aparaury kwanyfikacji ryzyka oraz sysemaycznego i konrolowanego wprowadzania wiedzy spoza próby /eksperckiej/, poprawa dokładności prognoz). Połączenie ych rzech wąków sworzyło klasę modeli modeli DSGE o dużym poencjale analiycznym i rozwojowym. Właśnie ich poencjał wydaje się najważniejszym powodem 6 N a r o d o w y B a n k P o l s k i
7 zaineresowania banków cenralnych badaniami w ym obszarze, badaniami, kóre mają bezpośrednie przełożenie na prakykę poliyki pieniężnej. Wraz z rozwojem meod numerycznych, ekonomerycznych i eorii ekonomii wiele banków cenralnych uzupełnia, czy nawe zasępuje, radycyjne srukuralne modele makroekonomeryczne, kórych zasosowania prognosyczne są silnie wspomagane wiedzą ekspercką, esymowanymi modelami DSGE modelami próbującymi łumaczyć procesy gospodarcze w sposób bardziej jednoznaczny i sysemayczny, w kórych wiedza ekspercka wprowadzana jes meodami bayesowskimi 2. Dzieje się ak, mimo iż nie isnieją formalne powody, dla kórych weryfikowana ex pos dokładność prognoz z modeli DSGE powinna być większa niż w przypadku modeli klasycznych 3. Modele DSGE dają jednak szansę srukuralnego (wewnęrznie spójnego, odwołującego się do zachowań podmioów opisywanych na poziomie mikro) wyjaśnienia przyczyn osanio zaobserwowanych zjawisk i ich konsekwencji. Modele DSGE przedsawiają odmienny niż klasyczne modele makroekonomeryczne obraz procesów gospodarczych widzą świa przez pryzma zaburzeń srukuralnych. Zaburzenia e wprawiają gospodarkę w ruch, a podmioy gospodarcze opymalnie reagują na nie, prowadząc do eliminacji ich skuków, zn. powracając do równowagi. Wiedza i doświadczenie analiyczne zebrane podczas prac z radycyjnymi modelami srukuralnymi bardziej więc przeszkadza niż pomaga w inerpreacji wyników modeli DSGE. W kaegoriach ekonomerycznych wyniki z modeli DSGE są jednak przynajmniej w części zgodne z ym, co można uzyskać dzięki modelom VAR i SVAR, rudno więc mówić uo rewolucji. Pod wpływem wydarzeń z la (świaowy kryzys finansowy), przy poszukiwaniu przyczyn ujawniających się problemów kwesionuje się czasem użyeczność w poliyce makroekonomicznej sformalizowanych narzędzi budowanych na podsawie jednoliego, wewnęrznie spójnego (ale i resrykywnego) paradygmau. Przyczyn problemów gospodarki świaowej poszukuje się w nazby upraszczających obraz świaa modelach obciążających decyzje poliyki gospodarczej. Ponieważ kryyka a w większym sopniu doyka modeli jako akich (zn. narzędzia), mniej zaś prakyki ich sosowania (zn. użykownika, podmiou), sądzimy, że wnioski z głębszej analizy źródeł kryzysu la 28 29, weryfikacji kierunków badań ekonomicznych oraz ich meodyki, do jakiej zapewne dojdzie, analizy mniej obciążonej racjonalizacją bieżącej poliyki, powierdzą zasadność budowy i sosowania modeli, zwłaszcza klasy modeli DSGE. Kwesia zasosowań wykorzysujących mocne srony ych modeli wciąż jednak pozosaje owara. Naszym zdaniem najlepsze, co możemy u zrobić, o próbować sosować nasz model, zbierać i wymieniać doświadczenia, opracowywać nowe procedury i grunownie weryfikować wyniki. Model, kórego szczegóły zaprezenujemy dalej wywodzi się z konsrukcji opracowanej w Zwracamy uwagę, że w ogólnym przypadku modele DSGE nie muszą być opare na nowokeynsowskiej wizji gospodarki i nie muszą być esymowane echnikami bayesowskimi. 2 Dla kompleności obrazu dodajmy, że isnieją akże argumeny przeciw angażowaniu się banków cenralnych w konsrukcję modeli DSGE ze wszyskimi ego konsekwencjami, por. np. Orphanides (27). 3 Pomijamy u kwesię poprawnego mierzenia dokładności prognoz, w kórych wkład wiedzy eksperckiej jes znaczący, ale niesformalizowany i niesysemayczny. W akiej syuacji rudno ocenić, kiedy zawodzi model, a kiedy eksper. Generalnie rzecz biorąc można jednak dyskuować, czy zasosowania prognosyczne modeli DSGE eksponują najsilniejsze srony ej klasy modeli. 7
8 Riksbanku modelu DSGE srefy euro 4, por. Adolfson, Laséen, Lindé i Villani (25b). Model DSGE srefy euro, know-how, meodyka esymacji oraz zasosowań uzyskane w ramach pomocy echnicznej z Riksbanku pozwoliły nam na rozpoczęcie szeregu eksperymenów, zbudowanie warianów modeli DSGE (rodziny modeli SOE PL ), opracowanie własnych procedur aplikacji modelu. Część z ych eksperymenów opisaliśmy w osobnych opracowaniach, por. np. Grabek, Kłos i Uzig-Lenarczyk (27), Grabek i Kłos (29), Grabek i Uzig-Lenarczyk (29). Warian, kóry obecnie prezenujemy, podsumowuje część zebranych doświadczeń. Model DSGE SOE PL 29 przekazujemy do eksploaacji z myślą, że isnieje porzeba innego, niż o proponują modele radycyjne, inerpreowania i rozumienia procesów ekonomicznych. Dodakowo sysemayczna praca z modelem (przygoowywanie prognoz i analiza ich dokładności, eksperymeny symulacyjne, prace analiyczne) może wskazać zagadnienia i problemy wymagające rozwiązania. Uzyskana w en sposób wiedza pozwoli przygoować bardziej grunowną, przyszłą modyfikację modelu uwzględniającą efeky prowadzonych równolegle badań oraz zebrane w rakcie eksploaacji wnioski. Prezenowany maeriał składa się z rzech zasadniczych części. W pierwszej, względnie auonomicznej w sosunku do pozosałych, próbujemy naszkicować kierunki ewolucji meodyki modelowania makroekonomicznego (makroekonomerycznego) oraz myśli ekonomicznej związanej z poliyką monearną, kóre doprowadziły do wykreowania klasy dynamicznych sochasycznych modeli równowagi ogólnej, marginalizując przynajmniej w świecie akademickim inne klasy modeli. Rozważania e ilusrowane są przykładowymi, prosymi modelami realnych cykli koniunkuralnych (RBC) oraz oparym na nowokeynesowskim schemacie modelu DSGE. Kolejny rozdział pierwszej części koncenruje się na echnicznych aspekach budowy, esymacji i zasosowań modeli DSGE, zwracając uwagę na aparaurę maemayczną, saysyczną, numeryczną. Mimo że rozdział en przedsawia jedynie główne wąki, szkice i idee, konieczna w ym wypadku formalizacja i precyzja prezenacji czynią en fragmen opracowania nieco hermeycznym Czyelnik mniej zaineresowany echnikami może w związku z ym pominąć en rozdział. Pozosałe części opracowania doyczą już specyfikacji, wyników esymacji oraz właściwości modelu DSGE SOE PL 29. Prezenujemy zaem ogólny, nieechniczny, szkic podsawowych cech modelu, obrazując równocześnie związki z innymi modelami DSGE (rozdział 3). W dalszej kolejności (rozdział 4) definiowane są problemy decyzyjne podmioów opymalizujących, ich warunki równowagi oraz charakerysyki zachowań insyucji, kóre nie mają w modelu explicie definiowanych funkcji celu. Opis specyfikacji modelu kończą warunki bilansowe w skali makro. Model SOE PL 29 zosał wyesymowany echnikami bayesowskimi. Tak jak we wszyskich znanych nam esymowanych modelach DSGE esymacji bayesowskiej podlega jedynie część paramerów (pozosałe zosały skalibrowane). Mimo iż o dzięki sosowaniu echnik bayesowskich liczba kalibrowanych paramerów zosała wyraźnie ograniczona, świadomość konsekwencji błędnej kalibracji nakłoniła nas do przeprowadzenia rodzaju analizy wrażliwości (badanie wpływu zmian kalibracji paramerów na cechy modelu). Prezenowany warian SOE PL 29 4 Model srefy euro Riksbanku rozwija z kolei idee zaware między innymi w Chrisiano, Eichenbaum i Evans (2, 23, 25), Alig, Chrisiano, Eichenbaum i Lindé (24a) oraz Smes i Wouers (24). 8 N a r o d o w y B a n k P o l s k i
9 uwzględnia wnioski, jakie z ej analizy uzyskaliśmy. Na porzeby niniejszego opracowania oraz pierwszych eksperymenów prognosycznych wykorzysujemy jedynie punkowe oceny paramerów odpowiadające dominancie rozkładu a poseriori, co oznacza, iż w naszym wnioskowaniu mamy nadzieję, że chwilowo pomijamy zagadnienie niepewności paramerów. Wyniki esymacji paramerów oraz założenia, jakie przyjmowano w kolejnych eapach prac (warości kalibrowane, charakerysyki rozkładów a priori) zebraliśmy w rozdziale 6. Syneyczny obraz cech modelu prezenujemy w rozdziałach 7 8. Czyelnik znajdzie am opis reakcji zmiennych obserwowalnych na zaburzenia srukuralne uwzględnione w modelu (zw. funkcje reakcji), dekompozycje wariancji (formalnie błędów prognoz), dzięki kórej można ocenić srukurę (względną siłę) wpływu szoków na zmienne obserwowalne, oszacowanie (idenyfikację) zaburzeń srukuralnych w próbie, przykłady dekompozycji hisorycznych (analiz konrfakycznych) oraz informacje o dokładności prognoz ex pos, czyli ypowy zesaw informacji pozwalających zrozumieć konsekwencje założeń przyjmowanych na eapie konsrukcji zadań decyzyjnych podmioów (specyfikacji modelu) oraz doboru paramerów. Aneks prezenuje równania posaci srukuralnej, równania służące do wyznaczenia warości w sanie usalonym oraz lisę zmiennych modelu SOE PL 29. 9
10 Część I Geneza i anaomia dynamicznych sochasycznych modeli równowagi ogólnej
11 Rozwój modeli ekonomicznych na porzeby analizy poliyki pieniężnej był w osanich kilkunasu laach jednym z najbardziej eksploaowanych programów badawczych makroekonomii. Wiele wysiłku poświęcono próbom zrozumienia współzależności między poliyką pieniężną, inflacją i cyklem koniunkuralnym. Za podsawowy efek ych prac uważa się wypracowanie swoisego konsensu co do specyfikacji kluczowych elemenów modelu gospodarki, w ramach kórego prowadzona jes współczesna analiza makroekonomiczna, przede wszyskim w aspekach isonych w poliyce pieniężnej prowadzonej przez banki cenralne. Specyfikacja a nosi nazwę modelu nowokeynesowskiego (ang. new-keynesian model). Model nowokeynesowski jes dynamicznym sochasycznym modelem równowagi ogólnej, a więc modelem wywodzącym się z nuru neoklasycznego. Podsawę jego archiekury sanowi model realnego cyklu koniunkuralnego, na kóry nakłada się elemeny keynesowskie w posaci frykcji realnych i/lub nominalnych. Powsały w en sposób nur analizy makroekonomicznej określa się mianem nowej synezy neoklasycznej, por. Goodfriend i King (997).. Meodyka Komisji Cowlesa W laach 4-ych i 5-ych XX wieku insyucje rządowe najważniejszych gospodarek zaczęły w usysemayzowany sposób zbierać saysyki narodowe w zakresie akywności gospodarczej. Ekonomiści zyskali maeriał, na podsawie kórego mogli specyfikować ilościowe modele gospodarki narodowej i poddawać je próbom empirycznym. Wczesne prace nad modelami ekonomerycznymi gospodarek narodowych były zgodne z paradygmaami wypracowanymi Np. konkurencja monopolisyczna, frykcje w procesie dososowania cen, płac, frykcje na rynku finansowym.
12 podczas badań prowadzonych w Komisji Cowlesa. Empiryczna analiza makroekonomiczna prowadzona była w owych czasach za pomocą (częso znacznych rozmiarów 2 ) dynamicznych, najczęściej liniowych, wielorównaniowych modeli ekonomerycznych. Ich specyfikacja bazowała głównie na esach saysycznych 3, a rola eorii ekonomii ograniczała się do przygoowania lisy regresorów do uwzględnienia w poszczególnych równaniach. Dobór zmiennych opierał się przede wszyskim na keynesowskich schemaach ypu IS-LM, a więc eoriach, w kórych zarówno srona podażowa gospodarki, jak i zmiany cen względnych nie były uwzględnione. Modele e nazywano srukuralnymi, ponieważ umożliwiały uwzględnienie między zmiennymi związków o charakerze sprzężeń zwronych. Związki ego rodzaju i wynikający z nich isony dla echnik esymacji modelu problem jednoczesności czy współzależności (ang. simulaneiy) sanowiły cenralny punk zaineresowań makroekonomerii i eorii esymacji w ych czasach. Z ego powodu uważa się, że ekonomeria uprawiana w duchu Komisji Cowlesa kładła nacisk na aspeky srukuralne. W dzisiejszym jednak rozumieniu srukuralności w makroekonomii można swierdzić, że była ona (a w zasadzie jej brak) podsawową przyczyną niepowodzenia ego nuru modelowania. Pomimo że równania modelu miały reprezenować dynamikę, kóra jes wynikiem decyzji podmioów gospodarczych, przyjmowane ad hoc posaci równań nie odpowiadały żadnemu mechanizmowi indywidualnego wyboru. Częsą prakyką było modelowanie dynamiki każdej ze zmiennych pojedynczym równaniem. Grupy zmiennych worzyły bloki modelu, a każdy blok opracowywał osobny zespół eksperów. Uzyskane w en sposób równania zesawiano nasępnie w kompleny model gospodarki, uwzględniając dodakowo inerakcje zachodzące między zmiennymi wchodzącymi w skład różnych bloków. Konsruowane modele umożliwiały, jak się wydawało, poprawną kwanyfikację skuków serowania zmiennymi pozosającymi pod konrolą decydenów poliyki gospodarczej. Modele e były jednak zby dużych rozmiarów, aby można było uzyskać ogólny obraz mechanizmu, za pomocą kórego odbywała się propagacja szoków w układzie gospodarczym. Trudno było eż badać mechanizm odpowiedzi układu na zmianę poliyki gospodarczej w dłuższej perspekywie czasu. Zgodnie z filozofią nuru keynesowskiego, nacisk kładziono na krókookresową analizę dynamiki agregaów ekonomicznych. Gospodarka w krókim okresie pozosawała poza równowagą (cząskową), a symulacje modelu odpowiadały na pyanie: jak efekywnie przywrócić san równowagi w gospodarce, j. jak ją sabilizować? Makroekonomeria zajmowała się więc głównie analizą dynamiki zmiennych w krókim okresie za pomocą modeli równowagi cząskowej (ang. parial equilibrium). Przykład modelu omawianej klasy opisują Klein i Goldberger (955)... Problemy z idenyfikacją saysyczną i srukuralną W erminologii zaczerpnięej z pracy Spanosa (99) przyczyny niepowodzenia wórców modeli urzymanych w radycji Komisji Cowlesa w zasosowaniu ychże do analizy poliyki gospodarczej można podzielić na dwie grupy. Są nimi problemy z idenyfikacją srukuralną i problemy z idenyfikacją saysyczną. Jak wskazuje Hendry (976) lub Qin (993) okres prac Komisji Cowlesa i późniejszy rozwój 2 Liczących kilkase, a niekiedy nawe kilka ysięcy równań 3 Mówi się częso o idenyfikacji saysycznej modelu. 2 N a r o d o w y B a n k P o l s k i
13 modeli wielorównaniowych urzymanych w jej radycji był czasem, w kórym ekonomeria skupiała się w większym sopniu na eorii esymacji 4, w mniejszym naomias na ocenie jakości modeli poprzez diagnozę błędów specyfikacji saysycznej. Idenyfikacja srukuralna była więc prioryeem, wskuek czego częso ex pos okazywało się, że urzymywane w ej konwencji modele nie są w sanie dosaecznie wiernie replikować własności saysycznych procesów, kórych dynamikę miały reprezenować. Choć Komisja Cowlesa kładła nacisk na idenyfikację srukuralną modelu, wypracowana meodyka uważana jes z dzisiejszej perspekywy za niesaysfakcjonującą. Problemy z idenyfikacją srukuralną miały bardziej fundamenalny charaker; pisano je m.in. w dwóch pracach z przełomu la 7-ych i 8-ych: Lucasa oraz Simsa. Lucas (976) kryykuje saus egzogeniczności zmiennych-serowań (insrumenów) poliyki gospodarczej. Wskazuje on, że schema idenyfikacji srukuralnej zaproponowany przez Komisję Cowlesa nie bierze explicie pod uwagę oczekiwań podmioów gospodarczych. Zaem paramery modelu 5, uważane za srukuralne 6,są w rzeczywisości mieszaniną paramerów srukuralnych i paramerów związanych z oczekiwaniami podmioów gospodarczych, przez co nie można ich uważać za sałe dla różnych reżimów poliyki gospodarczej. Oszacowania paramerów modelu esymowanego na danych pochodzących z określonego reżimu poliyki gospodarczej sracą akualność, jeśli zmianie ulegnie reżim poliyki. Modelu oszacowanego w ramach jednego reżimu nie można więc eksrapolować poza en reżim i, w konsekwencji, nie można go sosować do analizy skuków zmiany reżimu. Ta niesałość paramerów radycyjnych srukuralnych makromodeli (wg Lucasa) sprawiła, że są one bezużyeczne przy symulacji efeków zmian w poliyce gospodarczej, a przecież właśnie po o były worzone. Sims (98) wzmacnia ylko uwagi Lucasa, wierdząc, że żadna zmienna nie może uchodzić za egzogeniczną wświecie podmioów gospodarczych, kóre anycypują przyszłe wydarzenia (ang. forward looking agens) i kórych zachowanie opare jes na opymalizacji międzyokresowej. Endogeniczność poliyki gospodarczej powoduje powsawanie korelacji między zmiennymi makroekonomicznymi i zmiennymi serującymi poliyką. Przy błędnym założeniu, że poliyka jes egzogeniczna, endogeniczność amoże zosać mylnie zinerpreowana jako związek przyczynowo-skukowy i spowodować powsanie wrażenia, że zosał zidenyfikowany kanał oddziaływania poliyki na gospodarkę. Osaecznie sagflacja la 7-ych i związane z nią niepowodzenia poliyki gospodarczej prowadzonej na podsawie radycyjnych modeli makroekonomerycznych zdyskwalifikowały w ocenie akademickiej podejście Komisji Cowlesa. Pesaran i Smih (995) piszą, że modele e (...) nie reprezenowały danych, (...) nie reprezenowały eorii, (...) [przez co] sanowiły nieskueczne narzędzia prognozowania i oceny poliyk makroekonomicznych 7. 4 Isone w pracach Komisji i późniejszych były przede wszyskim kwesie doyczące jednoczesności, j. współzależności modelowanych zjawisk. 5 Dokładniej mowa o o zw. posaci zredukowanej modelu. 6 Paramery określa się mianem srukuralnych lub głębokich, jeśli ich warości nie ulegają zmianie pod wpływem zmiany reżimu poliyki gospodarczej. 7 Przekład własny. 3
14 .2 Modele LSE i VAR Problemy z idenyfikacją saysyczną i srukuralną radycyjnych wielorównaniowych modeli ekonomerycznych zapocząkowały rozwój kilku nurów, z kórych największy wpływ na prakykę makroekonomerii zyskały dwa: zw. meodyka LSE (od ang. London School of Economics), por. Hendry (995), a nasępnie meodyka SCVAR (od ang. Srucural Coinegraed Vecor Auoregression), czyli srukuralna auoregresja wekorowa dla zmiennych skoinegrowanych, por. Lükepohl (28), kóra współcześnie sanowi, obok modelu DSGE, podsawowe narzędzie analizy makroekonomicznej..2. Meodyka LSE Możliwych źródeł błędów w saysycznej idenyfikacji modelu jes wiele. Należą do nich m.in. nieuwzględnienie w modelu isonych zmiennych, błędna srukura dynamiczna, czy nieuzasadnione resrykcje egzogeniczności nałożone na zmienne. Podejście LSE sanowi próbę przezwyciężenia problemów z idenyfikacją saysyczną. Bazuje ono na zw. zasadzie redukcji. Model ekonomeryczny rozumiany jes jako uproszczona reprezenacja nieznanego i nieobserwowalnego procesu sochasycznego, kóry wygenerował badane obserwacje ekonomiczne. Punkem wyjścia jes model dynamiczny o możliwie ogólnej specyfikacji w danej klasie modeli, ak aby obejmował możliwie wiele różnych procesów. Nasępnie model redukowany jes sekwencyjnie do posaci wynikowej. Krok redukcyjny polega na wykluczeniu zmiennej bądź grupy zmiennych z modelu i wykonywany jes przy wykorzysaniu esów saysycznych. Aby wynikowa reprezenacja procesu generującego dane była komplena, uraa informacji w drodze redukcji musi być nieisona z punku widzenia modelowanego procesu. O kompleności modelu świadczą własności saysyczne wekora resz. Wszelkie odchylenia od gaussowskiego białego szumu świadczą obłędnej specyfikacji. Podejście LSE kładzie więc nacisk na poprawną idenyfikację saysyczną modelu, jednak nie sanowi próby rozwiązania problemów związanych z idenyfikacją srukuralną..2.2 Meodyka VAR Analogiczne problemy przedsawia podejście opare na analizie szeregów czasowych za pomocą niesrukuralnych modeli wekorowej auoregresji, w skrócie VAR. Niesrukuralne modele VAR, inaczej modele VAR w posaci zredukowanej, sanowią de faco uogólnienie podejścia LSE na wekorowe szeregi czasowe. Są o modele, kóre wyrażają zmienne endogeniczne przez ich opóźnione warości. Model VAR rzędu K ma posać: K y = A k y k + e, lub y = Ay + e (.) k= gdzie y jes wekorem zmiennych endogenicznych w okresie, macierze A k, dla k =, 2,..., K, są macierzami auoregresyjnymi. Druga reprezenacja nazywana jes reprezenacją skumulowaną, a macierz A macierzą auoregresyjną posaci skumulowanej (ang. companion marix). 4 N a r o d o w y B a n k P o l s k i
15 Proces e zawiera szoki serujące dynamiką zmiennych endogenicznych. Szoki e serują dynamiką zmiennych endogenicznych w ym sensie, że zmienne e można przedsawić jako funkcję hisorii szoków. Jes o zw. reprezenacja średniej ruchomej procesu (y ) (ang. moving average represenaion): y = A y + A k e k (.2) k= gdzie y jes warością począkową procesu ( y ), lub, jeśli założyć nieskończoną hisorię procesu zmiennych endogenicznych: y = A k e k (.3) k= Głównym celem analizy makroekonomicznej prowadzonej na podsawie koncepcji szoku uderzającego w układ zmiennych endogenicznych jako źródła ich dynamiki jes idenyfikacja szoków o charakerze srukuralnym, zn. niezależnych szoków mających jednoznaczną i spójną inerpreację ekonomiczną. Szokom e nie można jednak nadać inerpreacji srukuralnej, ponieważ szoki e nie muszą być i częso nie są niezależne, czego należy wymagać od szoków o srukuralnym charakerze. Szoki e mają charaker błędów lub resz regresji (ang. forecas errors) i mogą być kombinacją liniową fakycznych szoków srukuralnych leżących u podsaw dynamiki zmiennych endogenicznych. Może więc się zdarzyć ak, że: e = Bε, gdzie szoki ε są szokami srukuralnymi, j. niezależnymi. W szczególności przyjmuje się, że macierz kowariancji szoków ε jes jednoskowa, j. (ε )=I. Prowadzi o do podejścia, kóre umożliwia inerpreację srukuralną modeli VAR. Podejście o nazywane jes srukuralną wekorową auoregresją w skrócie SVAR (od ang. srucural VAR). Meodyka SVAR obok zale podejścia LSE, czyli posaci reprezenacji procesu generującego dynamikę zmiennych endogenicznych za pomocą modelu o bogaej srukurze dynamicznej, jakim modelem jes VAR, prowadzi do inerpreacji srukuralnej szoków. Meodyka SVAR zosała opracowana nie ylko dla procesów sacjonarnych, na jakich musi bazować podejście wykorzysujące paradygmay Komisji Cowlesa, ale uogólnia się ławo na procesy niesacjonarne, skoinegrowane. Podejście akie nazywa się meodyką srukuralnego skoinegrowanego modelu auoregresji wekorowej, w skrócie SCVAR, lub częściej meodyką srukuralnego wekorowego modelu koreky błędem, w skrócie SVECM (od ang. srucural vecor error correcion). Modele SVAR i SVECM sanowią próbę rozwiązania problemów doyczących idenyfikacji saysycznej i części problemów z idenyfikacją srukuralną, kóre zaobserwowano w klasycznych modelach wielorównaniowych. Powyższe zaley łumaczą popularność modeli klasy VAR w makroekonomii empirycznej. W celu podkreślenia, że zaproponowano, przynajmniej częściowe, rozwiązania nie ylko problemów idenyfikacji saysycznej, ale eż idenyfikacji srukuralnej, empiria makroekonomiczna jes obecnie częso nazywana makroekonomerią srukuralną (ang. srucural macroeconomerics). Obok wspomnianych zale, meodyka VAR nie jes wolna od wad. Przede wszyskim specyfikacja modeli VAR nie ma żadnych podsaw eoreycznych. 5
16 Związki między zmiennymi mają czyso saysyczny charaker i, nawe w przypadku modeli srukuralnych, nie odnoszą siędożadnego mechanizmu ekonomicznego, kóry leży u podsaw modelowanego procesu. Model VAR nie jes więc spięy w ramy eoreyczne, co sprawia, że po oszacowaniu może dawać, i w prakyce częso daje, nieinuicyjne implikacje w posaci rudno racjonalizowalnych odpowiedzi na szoki i niespójnych prognoz. Wady e sprawiły, że analiza makroekonomiczna, zwłaszcza w bankach cenralnych, coraz częściej odwołuje się do modeli mających fundameny eoreyczne, jakimi są modele DSGE. Modele DSGE, dzięki eorii ekonomicznej, kóra leży u podsaw ich specyfikacji, sanowią nasępny krok w rozwiązaniu problemów z idenyfikacją srukuralną. Odbywa się o koszem jakości saysycznej modelu, jednak nie aż ak znacznej, bowiem modele DSGE, a ściślej ich przybliżone rozwiązania, są bezpośrednio związane z modelami klasy VAR. Dokładniej, zw. posać zredukowana modelu DSGE, a więc posać charakeryzująca dynamikę zmiennych endogenicznych modelu DSGE w wokół sanu równowagi długookresowej, jes modelem VAR. Można o niej myśleć, jak o modelu VAR, na kórego paramery (czyli na elemeny macierzy A i B) nałożono resrykcje. Mają one źródło w eorii ekonomii leżącej u podsaw specyfikacji modelu DSGE. Resrykcje e ograniczają srukurę dynamiczną modelu, zapewniają jednak jego wewnęrzną spójność oraz gwaranują srukuralny charaker zidenyfikowanych szoków. Mająca podsawy w eorii ekonomii specyfikacja modelu DSGE sprawia, że resrykcje nałożone na srukurę dynamiczną jego posaci zredukowanej wywodzą się z opymalnych reguł decyzyjnych racjonalnych podmioów gospodarczych żyjących w wewnęrznie spójnej rzeczywisości ekonomicznej. Meodyka modeli DSGE sanowi więc, przynajmniej eoreycznie, odpowiedź na problemy związane z idenyfikacją srukuralną. Odpowiada eż w znacznej mierze na problemy związane z idenyfikacją saysyczną, gdyż rozwiązanie modelu DSGE jes modelem klasy VAR. W ym zakresie model DSGE dosarcza jednak rozwiązań częściowych, gdyż srukuralny charaker jego specyfikacji nakłada na srukurę dynamiczną posaci zredukowanej silne resrykcje. Model DSGE wyraża zaem rade-off między poprawną idenyfikacją saysyczną i srukuralną procesów makroekonomicznych..3 Meodyka współczesnej makroekonomii Poglądy na właściwy sposób analizy dynamiki agregaów ekonomicznych uległy zasadniczym zmianom poprzez osanie 3 la. Ewolucja przebiegała od modeli czerpiących z radycji Komisji Cowlesa, poprzez modele klasy VAR, do oparych w eorii ekonomii dynamicznych sochasycznych modeli równowagi ogólnej. Współczesna makroekonomia podejmuje próby wyjaśniania dynamiki agregaów ekonomicznych za pomocą modeli oparych na zw. mikropodsawach. Oznacza o, że w przeciwieńswie do radycyjnych modeli keynesowskich czy wielorównanionych modeli makroekonomerycznych, gdzie ad hoc przyjmowano posaci zależności między zmiennymi gospodarczymi, mechanizmy kszałujące reguły decyzyjne podmioów gospodarczych są modelowane explicie. Najczęściej wyróżnia się czery ypy podmioów. Są nimi gospodarswa domowe, przedsiębiorswa oraz rząd i bank cenralny. Reguły decyzyjne gospodarsw domowych są wynikiem procesu opymalizacji dobrobyu, j. zdyskonoowanego srumienia oczekiwanej użyeczności. Reguły decyzyjne 6 N a r o d o w y B a n k P o l s k i
17 przedsiębiorsw o z kolei wynik maksymalizacji oczekiwanego zysku. Opymalizacja odbywa się w sochasycznym środowisku gospodarczym, a w przypadku gospodarsw domowych jes akże zadana srukura ich preferencji, zw. funkcja użyeczności. Decyzje podmioów są więc zawsze a priori opymalne, zn. najlepsze z możliwych przy dosępnej informacji. Doyczą one zazwyczaj rzech rodzajów kaegorii ekonomicznych: dóbr i usług, pracy oraz akywów, zarówno fizycznych jak kapiał, jak i finansowych jak obligacje i pieniądz. Gospodarswa domowe decydują o konsumpcji, j. popycie na produk, podaży pracy oraz zmianie w srukurze porfela akywów finansowych, poziomie inwesycji, sopniu wykorzysania dosępnego kapiału ec. Przedsiębiorswa decydują o podaży produku i popycie na pracę 8.Rząd określa wielkość wydaków publicznych, zbiera podaki, wydakuje ransfery i zaciąga dług publiczny. Bank cenralny seruje nominalną sopą procenową i/lub podażą pieniądza. Reguły decyzyjne rządu i banku cenralnego zazwyczaj przyjmowane są ad hoc. Prócz kryerium opymalizacji proces podejmowania decyzji podmioów gospodarczych bierze eż pod uwagę kilka kaegorii warunków ograniczających. Są nimi najczęściej ograniczenia budżeowe, warunki począkowe, warunki równowagi oraz ograniczenia doyczące dosępnej echnologii i srukury informacyjnej w gospodarce 9. Kwesią zasadniczą w eorii dynamicznej równowagi ogólnej jes międzyokresowy wymiar procesu decyzyjnego. Decyzje podmioów sprowadzają się bowiem do międzyokresowej alokacji dosępnych zasobów. Dzisiejszy dochód może zosać przeznaczony na przyszłą konsumpcję, a przyszły dochód może finansować dzisiejsze wydaki konsumpcyjne. Międzyokresowa subsyucja zasobów jes możliwa poprzez uczesnicwo w rynku akywów finansowych, j. zakup lub sprzedaż obligacji. Decyzje indywidualne koordynowane są przez rynek, co prowadzi do zdecenralizowanej alokacji zasobów. Formalnie gospodarka jes opisana jes jako układ dynamiczny. Znajduje się ona w równowadze krókookresowej w co najmniej dwóch znaczeniach. Po pierwsze, w każdym punkcie czasu gospodarka jes w równowadze ogólnej w sensie Walrasa. Zakłada się więc, że ceny zawsze czyszczą rynki. Po drugie, podmioy gospodarcze podejmują opymalne decyzje, a więc ex pos nie mylą się co do podjęych działań w sposób sysemayczny. W ym sensie ich decyzje określa się mianem racjonalnych. Jeśli ex pos okazuje się, że decyzje podmioów nie są najlepszymi zmożliwych, jakie można było podjąć, o ylko wskuek luki informacyjnej, j. dlaego że po podjęciu decyzji zaisniało zdarzenie, kórego podmio nie mógł przewidzieć, np. zrealizował się nieoczekiwany egzogeniczny wzros produkywności. Podmioy budują oczekiwania co do przyszłych warości zmiennych gospodarczych za pomocą operaora warunkowej warości oczekiwanej. W ym sensie mechanizm formowania oczekiwań podmioów gospodarczych jes racjonalny. Zakłada się więc, że podmioy znają kompleny model gospodarki, a więc znają (prawdziwe) prawa rządzące świaem w oraz warości wszyskich jego paramerów. Porafią akże na podsawie modelu wyznaczyć opymalne reguły decyzyjne wszyskich podmioów oraz je zasosować, co w prakyce wymagałoby możliwości dokonania doskonałej filracji, czyli doskonałego pomiaru warości wszyskich zmiennych i szoków uderzających gospodarkę w 8 Wskazany podział na decyzje gospodarsw i przedsiębiorsw jes umowny, jednak charakerysyczny dla lieraury przedmiou. 9 Ex pos sąeż nakładane zw. warunki ranswersalności ypu no-ponzi game. 7
18 każdym okresie. Ta wszechobecna przejrzysość i racjonalność jes przedmioem kryyki ze srony alernaywnych nurów modelowania procesów gospodarczych, jak np. modelowanie wieloagenowe (ang. agen-based compuaional economics), por. Fagiolo i Rovenini (28). Pomimo założenia, że w powyższym sensie gospodarka zawsze znajduje się w równowadze krókookresowej, w krókim okresie może się ona znajdować poza równowagą długookresową. Równowaga długookresowa określana jes akże mianem sanu sacjonarnego bądź sanu usalonego (ang. seady sae). Nazwy e mają uzasadnienie maemayczne. Równowaga długookresowa jes koncepem maemaycznym i doyczy modelu gospodarki, a nie jej samej. Nie znajduje przy ym bezpośredniego odpowiednika w świecie rzeczywisym. Formalnie definiuje się ją jako punk sały odwzorowania zadającego dynamikę posaci zredukowanej modelu. Oznacza o, że gospodarka znajduje się w równowadze długookresowej, jeśli wszyskie zmienne rosną z okresu na okres według sałych sóp wzrosu. Gospodarka znajdująca się w sanie sacjonarnym może zosać z niego wyrącona. Dzieje się ak, gdyż w gospodarce wysępują zaburzenia sochasyczne, zw. szoki srukuralne lub innowacje srukuralne. Przykładami szoków srukuralnych są szoki echnologiczne (wzros lub spadek produkywności czynników wywórczych), szoki preferencji czy konrakcja poliyki pieniężnej. Gdy efeky szoków usaną, gospodarka wraca do równowagi długookresowej, jednak niekoniecznie do ej samej, w kórej znajdowała się przed wysąpieniem szoku. Będzie ak, gdy efek szoku jes permanenny. Jeśli gospodarka zosanie wyrącona z równowagi długookresowej przez szok o efekach przejściowych, powraca asympoycznie do ej samej równowagi. Ponieważ w rzeczywisości szoki srukuralne realizują sięwkażdej chwili, rzeczywisa gospodarka nigdy nie dojdzie do sanu sacjonarnego. Będzie naomias flukuowała w jego ooczeniu. Ścieżkę sanu sacjonarnego można inerpreować jako ścieżkę, po kórej podążałaby gospodarka, gdyby szoki nie wysępowały. Model implikujący powró gospodarki do sanu sacjonarnego po wysąpieniu szoku srukuralnego określa się mianem modelu sabilnego bądź sacjonarnego. Współczesna analiza makroekonomiczna dekomponuje szeregi czasowe agregaów ekonomicznych na dwie podsawowe składowe. Są nimi rend długookresowy i krókookresowe wahania cykliczne wokół rendu, czyli zw. cykl koniunkuralny. Należy podkreślić, że zarówno rend, jak i cykl są fikcją saysyczną niemająca odpowiednika w świecie rzeczywisym. Obydwie kaegorie są produkem filracji danych i ich posać zależy od obranego sposobu filracji. Modele DSGE jako wywodzące się z rodziny modeli RBC służą do analizy cyklu i, ze względu na swoją konsrukcję, nie są w sanie odpowiedzieć nażadne pyanie doyczące kszałowania się rendu. Tym zajmuje się eoria wzrosu gospodarczego, kóry do modeli DSGE jes wprowadzany egzogenicznie..3. Teoria realnego cyklu koniunkuralnego Od począku la 8-ych, kiedy ukazały się prace ypu Kydland i Presco (982), eoria realnego cyklu koniunkuralnego (w skrócie RBC, od ang. Real Business Cycle) zyskała saus wiodącej eorii makroekonomicznej w zakresie analizy flukuacji gospodarczych, a model, kóry z dzisiejszej Definicja a obejmuje przypadek, kiedy część zmiennych, (bądź wszyskie zmienne) jes sałych z okresu na okres. 8 N a r o d o w y B a n k P o l s k i
19 perspekywy można nazwać sandardowym modelem RBC, głównym narzędziem analizy cyklu koniunkuralnego. Wpływ rewolucji RBC na sposób rozumienia króko- i średniookresowych flukuacji gospodarczych ma wymiar dwojaki zarówno meodyczny, jak i koncepualny. Z meodycznego punku widzenia eoria realnego cyklu koniunkuralnego uczyniła z dynamicznego sochasycznego modelu równowagi ogólnej podsawowe narzędzie analizy makroekonomicznej. Przyjmowane ad hoc równania behawioralne opisujące agregay ekonomiczne zosały zasąpione przez równania ruchu wyprowadzane z rozwiązań międzyokresowych problemów opymalizacyjnych podmioów gospodarczych działających na doskonale konkurencyjnych i bezfrykcyjnych rynkach. Przyjmowane ad hoc założenia co do mechanizmów formowania oczekiwań przez podmioy gospodarcze zasąpiono oczekiwaniami racjonalnymi. Twórcy nuru RBC podkreślali eż wagę ilościowych aspeków analizy makroekonomicznej, co znalazło wyraz w wykorzysaniu meod kalibracji, symulacji i walidacji modeli RBC. Równie fundamenalne okazały się koncepualne implikacje eorii RBC. Po pierwsze, z eorii RBC wynika, że cykl koniunkuralny przedsawia efekywną, j. opymalną ścieżkę agregaów gospodarczych. Oznacza o, że zarówno ekspansja, jak i konrakcja są efekem opymalnej reakcji podmioów gospodarczych na egzogeniczne szoki uderzające w realną sferę gospodarki, głównie szoki echnologiczne. Wahania cykliczne, w ym recesje, nie pociągają więc nieefekywnej alokacji zasobów, są opymalne i nie wynikają z niedoskonałości rynków. Teoria RBC implikuje więc, że poliyka sabilizacyjna rządu może zmienić alokacje zasobów, ale ylko na mniej efekywną. Sało o w oczywisej sprzeczności ze sandardową keynesowską inerpreacją recesji jako okresu, w kórym zasoby gospodarcze są nieefekywnie nisko wykorzysywane i kórego koniec można przybliżyć, symulując zagregowany popy. Drugą implikacją eorii RBC jes swierdzenie, że główną przyczyną wahań gospodarczych są szoki echnologiczne, kóre czasowo podnoszą bądź obniżają produkywność czynników wywórczych w gospodarce. Modele RBC sarają się replikować flukuacje produku i innych agregaów ekonomicznych, nawe gdy jedynym szokiem uderzającym w gospodarkę jes szok produkywności. Taka inerpreacja wahań gospodarczych sała w sprzeczności z radycyjnym poglądem głoszącym, że zmiany produkywności są przyczyną wzrosu gospodarczego, kóry z cyklem koniunkuralnym nie ma nic wspólnego. Trzecią fundamenalną implikacją koncepualną eorii RBC jes ograniczona, bądź wręcz nieisniejąca rola czynników pieniężnych w gospodarce. Sandardowy model RBC implikuje neuralność pieniądza nawe w krókim okresie. Oznacza o, że dynamika zmiennych realnych w gospodarce, akich jak produkcja, konsumpcja czy zarudnienie, jes niezależna od sposobu prowadzenia poliyki pieniężnej. Poliyka pieniężna może mieć wpływ ylko na wielkości nominalne, akie jak nominalna sopa procenowa lub nominalna podaż pieniądza (czyli na inflację) a wielkości e nie wpływają na realną sferę gospodarki. Te wyniki sały w sprzeczności z powszechną opinią, że poliyka pieniężna oddziałuje na realną gospodarkę w krókim okresie, por. Friedman i Schwarz (963) oraz Chrisiano i in. (998). Wyniki o neuralności pieniądza były powodem, dla kórego mimo, iż eoria RBC wywarła znaczny wpływ na sposób rozumienia cyklu, zwłaszcza w środowisku akademickim modele RBC nie były wykorzysywane w bankach cenralnych, kóre ciągle bazowały na klasycznych modelach wielorównaniowych oraz 9
20 coraz częściej na podejściu ypu LSE, a szczególnie na meodyce wekorowej auoregresji. Narasające dowody sprzeczności eorii realnego cyklu koniunkuralnego z badaniami empirycznymi, jak również rozdźwięk między jej implikacjami a prakyką poliyki gospodarczej spowodowały, że meodyka RBC nie mogła zosać uznana za zadowalającą. Z drugiej srony meodyka RBC proponowała rozwiązania problemów, kóre dyskredyowały podejście radycyjne bazujące na paradygmaach wypracowanych przez Komisję Cowlesa. Modele RBC są dynamicznymi sochasycznymi modelami równowagi ogólnej, nie cząskowej. Mają wewnęrznie spójną srukurę eoreyczną. Zapewnia o, że mimo iż są one esymowane (wcześniej kalibrowane) echnikami ekonomerycznymi podsawie danych, kóre mogą generować nieinuicyjne arefaky saysyczne, wyniki eksperymenów symulacyjnych (np. prognoz, analizy reakcji na szoki) są wewnęrznie spójne, czego nie można powiedzieć o (nawe srukuralnych) modelach klasy VAR. Reguły decyzyjne podmioów gospodarczych w modelu RBC są srukuralne, j. wyprowadzone z mikropodsaw, a nie przyjęe ad hoc. Oczekiwania podmioów są racjonalne, a anycypacja przyszłych wydarzeń ma wpływ na ich zachowanie dzisiaj. Modele RBC odzwierciedlają więc dorobek rewolucji racjonalnych oczekiwań. Paramery modeli RBC miewają charaker paramerów głębokich, przez co modele e są, przynajmniej częściowo, odporne na kryykę Lucasa i Simsa. Oznacza o, że można za ich pomocą poprawnie analizować efeky zmian reżimu poliyki gospodarczej. Wszyskie e cechy świadczą o ym, że meodyka RBC dobrze radzi sobie z problemami idenyfikacji srukuralnej. Dodakowo, posać zredukowana modelu RBC jes modelem ypu VAR, a więc modelem obejmującym szeroką klasę procesów sochasycznych. Ta cecha wskazuje, że problemy związane z idenyfikacją saysyczną nie są w meodyce RBC lekceważone. Jasne jes, że meodyka RBC nie mogła być po prosu odrzucona. Podejmowane zaem były próby akiej modyfikacji eorii realnego cyklu koniunkuralnego, aby wewnęrznie spójna srukura modeli RBC zosała zachowana, ich dynamika wiązała się z modelami klasy VAR, naomias rola pieniądza była wyraźnie zwiększona w krókim okresie. Rozwiązaniem okazało się wprowadzenie do klasycznego modelu RBC elemenów nowej ekonomii keynesowskiej, głównie w posaci szywności realnych i nominalnych, a powsały w skuek ego model nazywa się modelem nowokeynesowskim..3.2 Sandardowy model bez szywności Poniżej przedsawiono sandardowy model bez szywności 2. Pomimo prosej srukury przedsawia on najważniejsze składowe modelu DSGE. W nasępnym paragrafie model en zosanie rozszerzony o elemeny keynesowskie, prowadząc do podsawowej posaci nowokeynesowskiego modelu DSGE. Sandardowa gospodarka DSGE składa się z reprezenaywnego gospo- Posać zredukowana modelu DSGE jes procesem klasy VARMA, być może nieskończonego rzędu, jednak w prakyce proces en aproksymowany jes modelem VAR skończonego rzędu. 2 Zarówno realnych, jak i nominalnych. Omawiana wersja modelu absrahuje od inwesycji i sekora rządowego. Poza ymi uproszczeniami model odpowiada sandardowej specyfikacji modelu RBC, uwzględniając dodakowo kaegorię nominalną, jaką są ceny. Zabieg aki ma na celu przedsawienie rezulaów dorobku eorii RBC, jednak za pomocą modelu, kóry będzie można bezpośrednio przedłużyć do sandardowego modelu nowokeynesowskiego poprzez wprowadzenie do niego szywności realnych i nominalnych. Przyjęe w konekście inwesycji i sekora rządowego uproszczenia są nieisone z punku widzenia prezenowanych wniosków. 2 N a r o d o w y B a n k P o l s k i
21 darswa domowego, reprezenaywnego przedsiębiorswa oraz banku cenralnego. Prezenacja sandardowego modelu DSGE w niniejszym paragrafie bazuje na monografii Gali (28)..3.3 Reprezenaywne gospodarswo domowe Gospodarswo domowe, w zamian za nominalną płacę W, świadczy reprezenaywnemu przedsiębiorswu w każdym z okresów =,, 2,... usługi homogenicznej pracy 3 H s. Rynek pracy jes doskonale konkurencyjny. Gospodarswo orzymuje w zamian wynagrodzenie wielkości H W. Wynagrodzenie o, wraz z oszczędnościami B z okresu, sanowi dochód gospodarswa D = H W + B, kóry jes dzielony między konsumpcję C i oszczędności B. Przedmioem konsumpcji jes homogeniczne dobro (produk) produkowane przez reprezenaywne przedsiębiorswo, a jego jednoskowa cena wynosi P. Oszczędności są lokowane w obligacje nieobarczone żadną formą ryzyka. Jednoskowa cena obligacji w okresie wynosi Q =, gdzie i +i o nominalna sopa procenowa, kórą usala bank cenralny. Jedna obligacja zakupiona w okresie po cenie Q wara jes w okresie + jedną jednoskę pieniężną. Wydaki gospodarswa w okresie wynoszą więc P C +Q B. Dobroby gospodarswa mierzy się funkcją użyeczności U(C, H ), przy czym konsumpcja ją zwiększa, a praca zmniejsza. W okresie reprezenaywne gospodarswo domowe musi więc podjąć decyzję co do zmiennych {C, H s, B }, ak aby zmaksymalizować użyeczności oraz, wydakując P C + Q B, nie przekroczyć budżeu wielkości W H s + B. Decyzje gospodarswa nie mają jednak wymiaru jednookresowego, zn. ich skuki nie są ważne ylko u i eraz. Proces decyzyjny ma charaker dynamiczny, wielookresowy, gdyż dzisiejsze decyzje wpływają na wielkość dosępnych juro zasobów. Gospodarswo domowe musi więc zadecydować nie ylko o zmiennych {C, H s, B } dla usalonego, ale dla wszyskich =,, 2,... jednocześnie. Aby wiedzieć jak o zrobić, w okresie = gospodarswo rozwiązuje problem maksymalizacji zdyskonowanego srumienia oczekiwanej użyeczności: przy ograniczeniu budżeowym: max {C,H s,=,,2,...} β U(C, H s ) (.4) = P C + Q B = W H s + B (.5) gdzie jes operaorem warunkowej warości oczekiwanej. Problem (.4.5) można rozwiązać korzysając z funkcjonału Lagrange a posaci: = β [U(C, H s ) ω (P C + Q B B W Hs )] (.6) = 3 Subskryp s oznacza, że chodzi o podaż pracy, kórą oferuje gospodarswo domowe. Subskryp d będzie oznaczał, że chodzi o popy na pracę zgłaszany przez przedsiębiorswo. W równowadze ogólnej musi być H s = hd,więc subskryp s lub d będzie pomijany, kiedy podkreślenia wymaga fak, że chodzi o wielkość pracy w równowadze ogólnej. 2
22 Warunki pierwszego rzędu są nasępujące: ω = U(C, Hs ), ω C P = U(C, Hs ) H s oraz ω W = β Q ω + (.7) i dla funkcji użyeczności ypu CRRA 4 reguły decyzyjne gospodarswa domowego są nasępujące: C = Q β {(C σ c + )σ c Π+ }, W P =(H s )σ h C σ c (.8) Układ (.8) jes układem rekurencyjnym. Pierwsze równanie, zw. równanie ruchu konsumpcji, wyznacza wielkość konsumpcji C w zależności od oczekiwanej konsumpcji C + i inflacji Π +. Drugie równanie, równanie podaży pracy, dla zadanej wielkości płacy realnej wyznacza wielkość podaży pracy, jaką gospodarswo musi świadczyć, aby wypracować dochód niezbędny do pokrycia koszów konsumpcji. Wybór {C, H s, =,, 2,...} maksymalizuje przy ym oczekiwany dobroby gospodarswa..3.4 Reprezenaywne przedsiębiorswo Reprezenaywne przedsiębiorswo zarudnia podaż pracy gospodarswa domowego H d w zamian za płacę nominalną W. Wywarza ono homogeniczny realny produk Y za pomocą funkcji produkcji Y = A N, gdzie A jes egzogenicznym procesem produkywności czynników wywórczych. Rynek produku jes doskonale konkurencyjny. Zmienną decyzyjną przedsiębiorswa jes popy na pracę H d, kóry dla zadanego poziomu echnologii deerminuje wielkość produku. Aby usalić wielkość H d, przedsiębiorswo rozwiązuje w każdym okresie sayczny problem maksymalizacji zysku: przy ograniczeniu echnologicznym: max P Y W H d H d Y = A H d kórego rozwiązanie implikuje zrównanie płacy realnej z krańcową produkywnością pracy: kóra jes egzogeniczna. A = W P 4 Od ang. Consan Relaive Risk Aversion, czyli funkcja o sałej względnej awersji do ryzyka: U(C, H )= (C ) σ c σ c (H )+σh σ h 22 N a r o d o w y B a n k P o l s k i
Nowokeynesowski model gospodarki
M.Brzoza-Brzezina Poliyka pieniężna: Neokeynesowski model gospodarki Nowokeynesowski model gospodarki Model nowokeynesowski (laa 90. XX w.) jes obecnie najprosszym, sandardowym narzędziem analizy procesów
KURS EKONOMETRIA. Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego ZADANIE DOMOWE. Strona 1
KURS EKONOMETRIA Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonomerycznego ZADANIE DOMOWE www.erapez.pl Srona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (ylko jedna jes prawdziwa). Pyanie 1 Kóre z poniższych
MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak ( ) ( ) ( ) i E E E i r r = = = = = θ θ ρ ν φ ε ρ α * 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa
MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak E i E E i r r 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa Oczekiwania Reguła poliyki monearnej
Kombinowanie prognoz. - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz. - podstawowe metody kombinowania prognoz
Noaki do wykładu 005 Kombinowanie prognoz - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz - podsawowe meody kombinowania prognoz - przykłady kombinowania prognoz gospodarki polskiej - zalecenia
MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak ( ) ( ) ( ) E i E E i r r ν φ θ θ ρ ε ρ α 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa Oczekiwania
WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
Wnioskowanie saysyczne w ekonomerycznej analizie procesu produkcyjnego / WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE W EKONOMETRYCZNEJ ANAIZIE PROCESU PRODUKCYJNEGO Maeriał pomocniczy: proszę przejrzeć srony www.cyf-kr.edu.pl/~eomazur/zadl4.hml
Wykład 3 POLITYKA PIENIĘŻNA POLITYKA FISKALNA
Makroekonomia II Wykład 3 POLITKA PIENIĘŻNA POLITKA FISKALNA PLAN POLITKA PIENIĘŻNA. Podaż pieniądza. Sysem rezerwy ułamkowej i podaż pieniądza.2 Insrumeny poliyki pieniężnej 2. Popy na pieniądz 3. Prowadzenie
dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW
Kaedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW Sposoby usalania płac w gospodarce Jednym z głównych powodów, dla kórych na rynku pracy obserwujemy poziom bezrobocia wyższy
WYKORZYSTANIE STATISTICA DATA MINER DO PROGNOZOWANIA W KRAJOWYM DEPOZYCIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH
SaSof Polska, el. 12 428 43 00, 601 41 41 51, info@sasof.pl, www.sasof.pl WYKORZYSTANIE STATISTICA DATA MINER DO PROGNOZOWANIA W KRAJOWYM DEPOZYCIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH Joanna Maych, Krajowy Depozy Papierów
Parytet stóp procentowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUSD
Parye sóp procenowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUD Marcin Gajewski Uniwersye Łódzki 4.12.2008 Parye sóp procenowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUD Niezabazpieczony UIP)
MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak 2 Plan wykładu Zakłócenia w modelu DAD/DAS: Wzros produkcji poencjalnej; Zakłócenie podażowe o sile
Makroekonomia 1 Wykład 14 Inflacja jako zjawisko monetarne: długookresowa krzywa Phillipsa
Makroekonomia 1 Wykład 14 Inflacja jako zjawisko monearne: długookresowa krzywa Phillipsa Gabriela Grokowska Kaedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Plan wykładu Krzywa Pillipsa: przypomnienie
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Pior Fiszeder Uniwersye Mikołaja Kopernika
ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIII/3, 202, sr. 253 26 ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI Adam Waszkowski Kaedra Ekonomiki Rolnicwa i Międzynarodowych Sosunków
Inwestycje. Makroekonomia II Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak
Inwesycje Makroekonomia II Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak CIASTECZOWY ZAWRÓT GŁOWY o akcja mająca miejsce w najbliższą środę (30 lisopada) na naszym Wydziale. Wydarzenie o związane jes z rwającym od
INWESTYCJE. Makroekonomia II Dr Dagmara Mycielska Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak
INWESTYCJE Makroekonomia II Dr Dagmara Mycielska Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak Inwesycje Inwesycje w kapiał rwały: wydaki przedsiębiorsw na dobra używane podczas procesu produkcji innych dóbr Inwesycje
METODY STATYSTYCZNE W FINANSACH
METODY STATYSTYCZNE W FINANSACH Krzyszof Jajuga Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Wprowadzenie W osanich kilkunasu laach na świecie obserwuje się dynamiczny
Makroekonomia 1 Wykład 15 Inflacja jako zjawisko monetarne: długookresowa krzywa Phillipsa
Makroekonomia 1 Wykład 15 Inflacja jako zjawisko monearne: długookresowa krzywa Phillipsa Gabriela Grokowska Kaedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Plan wykładu Prawo Okuna Związek między bezrobociem,
Reakcja banków centralnych na kryzys
Reakcja banków cenralnych na kryzys Andrzej Rzońca Warszawa, 18 lisopada 2011 r. Plan Podsawowa lekcja z kryzysu dla poliyki pieniężnej Jak wyglądała reakcja poliyki pieniężnej na kryzys? Dlaczego reakcja
PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński
Ćwiczenia 2 mgr Dawid Doliński Modele szeregów czasowych sały poziom rend sezonowość Y Y Y Czas Czas Czas Modele naiwny Modele średniej arymeycznej Model Browna Modele ARMA Model Hola Modele analiyczne
ŹRÓDŁA FLUKTUACJI REALNEGO EFEKTYWNEGO KURSU EUR/ PLN
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XII/, 0, sr. 389 398 ŹRÓDŁA FLUKTUACJI REALNEGO EFEKTYWNEGO KURSU EUR/ PLN Adam Waszkowski Kaedra Ekonomiki Rolnicwa i Międzynarodowych Sosunków Gospodarczych
Ocena płynności wybranymi metodami szacowania osadu 1
Bogdan Ludwiczak Wprowadzenie Ocena płynności wybranymi meodami szacowania osadu W ubiegłym roku zaszły znaczące zmiany doyczące pomiaru i zarządzania ryzykiem bankowym. Są one konsekwencją nowowprowadzonych
Analiza rynku projekt
Analiza rynku projek A. Układ projeku 1. Srona yułowa Tema Auor 2. Spis reści 3. Treść projeku 1 B. Treść projeku 1. Wsęp Po co? Na co? Dlaczego? Dlaczego robię badania? Jakimi meodami? Dla Kogo o jes
1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu
kwaralnych z la 2000-217 z la 2010-2017.. Szereg sezonowy ma charaker danych model z klasy ARIMA/SARIMA i model eksrapolacyjny oraz d prognoz z ych modeli. 1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu Analizowany
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODEE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Joanna Małgorzaa andmesser Szkoła Główna
DYNAMIKA KONSTRUKCJI
10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 1 10. 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10.1. Wprowadzenie Ogólne równanie dynamiki zapisujemy w posaci: M d C d Kd =P (10.1) Zapis powyższy oznacza, że równanie musi być spełnione w każdej
PROGNOZOWANIE W ZARZĄDZANIU PRZEDSIĘBIORSTWEM
PROGNOZOWANIE W ZARZĄDZANIU PRZEDSIĘBIORSTWEM prof. dr hab. Paweł Dimann 1 Znaczenie prognoz w zarządzaniu firmą Zarządzanie firmą jes nieusannym procesem podejmowania decyzji, kóry może być zdefiniowany
Analiza efektywności kosztowej w oparciu o wskaźnik dynamicznego kosztu jednostkowego
TRANSFORM ADVICE PROGRAMME Invesmen in Environmenal Infrasrucure in Poland Analiza efekywności koszowej w oparciu o wskaźnik dynamicznego koszu jednoskowego dr Jana Rączkę Warszawa, 13.06.2002 2 Spis reści
1.1. Bezpośrednie transformowanie napięć przemiennych
Rozdział Wprowadzenie.. Bezpośrednie ransformowanie napięć przemiennych Bezpośrednie ransformowanie napięć przemiennych jes formą zmiany paramerów wielkości fizycznych charakeryzujących energię elekryczną
OeconomiA copernicana. Adam Waszkowski Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
OeconomiA copernicana 2012 Nr 3 ISSN 2083-1277 Adam Waszkowski Szkoła Główna Gospodarswa Wiejskiego w Warszawie MECHANIZM TRANSMISJI IMPULSÓW POLITYKI MONETARNEJ DLA POLSKIEJ GOSPODARKI Klasyfikacja JEL:
Management Systems in Production Engineering No 4(20), 2015
EKONOMICZNE ASPEKTY PRZYGOTOWANIA PRODUKCJI NOWEGO WYROBU Janusz WÓJCIK Fabryka Druu Gliwice Sp. z o.o. Jolana BIJAŃSKA, Krzyszof WODARSKI Poliechnika Śląska Sreszczenie: Realizacja prac z zakresu przygoowania
POWIĄZANIA POMIĘDZY KRÓTKOOKRESOWYMI I DŁUGOOKRESOWYMI STOPAMI PROCENTOWYMI W POLSCE
Anea Kłodzińska, Poliechnika Koszalińska, Zakład Ekonomerii POWIĄZANIA POMIĘDZY KRÓTKOOKRESOWYMI I DŁUGOOKRESOWYMI STOPAMI PROCENTOWYMI W POLSCE Sopy procenowe w analizach ekonomicznych Sopy procenowe
ROZDZIAŁ 12 MIKROEKONOMICZNE PODSTAWY MODELI NOWEJ EKONOMII KLASYCZNEJ
Kaarzyna Szarzec ROZDZIAŁ 2 MIKROEKONOMICZNE PODSTAWY MODELI NOWEJ EKONOMII KLASYCZNEJ. Uwagi wsępne Program nowej ekonomii klasycznej, w kórej nazwie podkreślone są jej związki z ekonomią klasyczną i
SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE
SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE Janusz Sowiński, Rober Tomaszewski, Arur Wacharczyk Insyu Elekroenergeyki Poliechnika Częsochowska Aky prawne
Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 6 R = Ocena wyników zarządzania portfelem. Pomiar wyników zarządzania portfelem. Dr Katarzyna Kuziak
Ocena wyników zarządzania porelem Analiza i Zarządzanie Porelem cz. 6 Dr Kaarzyna Kuziak Eapy oceny wyników zarządzania porelem: - (porolio perormance measuremen) - Przypisanie wyników zarządzania porelem
Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk
Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk Krzywa wieża w Pizie 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 y 4,9642 4,9644 4,9656 4,9667 4,9673 4,9688 4,9696 4,9698 4,9713 4,9717 4,9725 4,9742 4,9757 Szeregiem czasowym nazywamy
Makroekonomia II POLITYKA FISKALNA. Plan. 1. Ograniczenie budżetowe rządu
Makroekonomia II Wykład 6 POLITKA FISKALNA Wykład 6 Plan POLITKA FISKALNA. Ograniczenie budżeowe rządu. Obliczanie długu i deficyu.2 Sosunek długu do PK.3 Wypłacalność rządu.4 Deficy srukuralny i cykliczny
WZROST GOSPODARCZY A BEZROBOCIE
Wojciech Pacho & WZROST GOSPODARCZ A BEZROBOCIE Celem niniejszego arykułu jes pokazanie związku pomiędzy ezroociem a dynamiką wzrosu zagregowanej produkcji. Poszukujemy oowiedzi na pyanie czy i jak silnie
Metody badania wpływu zmian kursu walutowego na wskaźnik inflacji
Agnieszka Przybylska-Mazur * Meody badania wpływu zmian kursu waluowego na wskaźnik inflacji Wsęp Do oceny łącznego efeku przenoszenia zmian czynników zewnęrznych, akich jak zmiany cen zewnęrznych (szoki
MATERIAŁY I STUDIA. SOE-PL model DSGE małej otwartej gospodarki estymowany na danych polskich
MATERIAŁY I STUDIA Zeszy nr 217 SOE-PL model DSGE małej owarej gospodarki esymowany na danych polskich Meodologia, specyfikacja, wyniki esymacji i pierwsze zasosowania Grzegorz Grabek, Bohdan Kłos, Grażyna
Historia ekonomii. Mgr Robert Mróz. Makroekonomia w XX wieku
Historia ekonomii Mgr Robert Mróz Makroekonomia w XX wieku 17.01.2017 Keynes To od jego Ogólnej teorii możemy mówić o nowoczesnej makroekonomii Sprzeciw wobec twierdzenia poprzednich ekonomistów, że rynki
Wykład 5. Kryzysy walutowe. Plan wykładu. 1. Spekulacje walutowe 2. Kryzysy I generacji 3. Kryzysy II generacji 4. Kryzysy III generacji
Wykład 5 Kryzysy waluowe Plan wykładu 1. Spekulacje waluowe 2. Kryzysy I generacji 3. Kryzysy II generacji 4. Kryzysy III generacji 1 1. Spekulacje waluowe 1/9 Kryzys waluowy: Spekulacyjny aak na warość
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki
Poliechnika Gdańska Wydział Elekroechniki i Auomayki Kaedra Inżynierii Sysemów Serowania Podsawy Auomayki Repeyorium z Podsaw auomayki Zadania do ćwiczeń ermin T15 Opracowanie: Kazimierz Duzinkiewicz,
Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych
Poliechnika Częsochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informayki Sprawozdanie #2 z przedmiou: Prognozowanie w sysemach mulimedialnych Andrzej Siwczyński Andrzej Rezler Informayka Rok V, Grupa IO II
specyfikacji i estymacji modelu regresji progowej (ang. threshold regression).
4. Modele regresji progowej W badaniach empirycznych coraz większym zaineresowaniem cieszą się akie modele szeregów czasowych, kóre pozwalają na objaśnianie nieliniowych zależności między poszczególnymi
Ocena efektywności procedury Congruent Specyfication dla małych prób
243 Zeszyy Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu Nr 20/2011 Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu Ocena efekywności procedury Congruen Specyficaion dla małych prób Sreszczenie. Procedura specyfikacji
Stała potencjalnego wzrostu w rachunku kapitału ludzkiego
252 Dr Wojciech Kozioł Kaedra Rachunkowości Uniwersye Ekonomiczny w Krakowie Sała poencjalnego wzrosu w rachunku kapiału ludzkiego WSTĘP Prowadzone do ej pory badania naukowe wskazują, że poencjał kapiału
ROZDZIAŁ 10 WPŁYW DYSKRECJONALNYCH INSTRUMENTÓW POLITYKI FISKALNEJ NA ZMIANY AKTYWNOŚCI GOSPODARCZEJ
Ryszard Barczyk ROZDZIAŁ 10 WPŁYW DYSKRECJONALNYCH INSTRUMENTÓW POLITYKI FISKALNEJ NA ZMIANY AKTYWNOŚCI GOSPODARCZEJ 1. Wsęp Organy pańswa realizując cele poliyki sabilizacji koniunkury gospodarczej sosują
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK
1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE 2 hp://www.oucome-seo.pl/excel2.xls DODATEK SOLVER WERSJE EXCELA 5.0, 95, 97, 2000, 2002/XP i 2003. 3 Dodaek Solver jes dosępny w menu Narzędzia. Jeżeli Solver nie jes dosępny
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL AUTOR: ŻANETA PRUSKA
1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: mgr inż. ŻANETA PRUSKA DODATEK SOLVER 2 Sprawdzić czy w zakładce Dane znajduję się Solver 1. Kliknij przycisk Microsof Office, a nasępnie kliknij przycisk Opcje
Metody ilościowe w systemie prognozowania cen produktów rolnych. Mariusz Hamulczuk Cezary Klimkowski Stanisław Stańko
Meody ilościowe w sysemie prognozowania cen produków rolnych nr 89 2013 Mariusz Hamulczuk Cezary Klimkowski Sanisław Sańko Meody ilościowe w sysemie prognozowania cen produków rolnych Meody ilościowe
Pobieranie próby. Rozkład χ 2
Graficzne przedsawianie próby Hisogram Esymaory przykład Próby z rozkładów cząskowych Próby ze skończonej populacji Próby z rozkładu normalnego Rozkład χ Pobieranie próby. Rozkład χ Posać i własności Znaczenie
Wyzwania praktyczne w modelowaniu wielowymiarowych procesów GARCH
Krzyszof Pionek Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Wyzwania prakyczne w modelowaniu wielowymiarowych procesów GARCH Wsęp Od zaproponowania przez Engla w 1982 roku jednowymiarowego modelu klasy ARCH, modele
Niestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie
Maeriał dla sudenów Niesacjonarne zmienne czasowe własności i esowanie (sudium przypadku) Nazwa przedmiou: ekonomeria finansowa I (22204), analiza szeregów czasowych i prognozowanie (13201); Kierunek sudiów:
MAKROEKONOMIA 2. Wykład 2. Dynamiczny model DAD/DAS. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 2. Dynamiczny model DAD/DAS Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak Plan wykładu Uwzględnienie dynamiki w modelu AD/AS. Modelowanie wpływu zakłóceń lub zmian polityki gospodarczej
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE mgr Żanea Pruska Ćwiczenia 2 Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X, wyrażona w ysiącach wyprodukowanych i dosarczonych szuk firmie Bea,
MAKROEKONOMIA 2. Wykład 6. Polityka fiskalna. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 6. Poliyka fiskalna Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak 2 Plan wykładu. Budże rządu, finanse publiczne: definicje i liczby. 2. Ograniczenie budżeowe rządu. 3. Dług publiczny:
Bankructwo państwa: teoria czy praktyka
Bankrucwo pańswa: eoria czy prakyka Czy da się zapanować nad długiem publicznym? Maciej Biner Lenie Seminarium Ekonomiczne Czeszów 11 września 2011 Plan 1. Wprowadzenie do problemayki długu od srony księgowej.
ψ przedstawia zależność
Ruch falowy 4-4 Ruch falowy Ruch falowy polega na rozchodzeniu się zaburzenia (odkszałcenia) w ośrodku sprężysym Wielkość zaburzenia jes, podobnie jak w przypadku drgań, funkcją czasu () Zaburzenie rozchodzi
ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1
ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1 mgr inż. Żanea Pruska Maeriał opracowany na podsawie lieraury przedmiou. Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X,
MAKROEKONOMIA 2. Wykład 5. Polityka fiskalna. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
1 MAKROEKONOMIA 2 Wykład 5. Poliyka fiskalna Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak 2 Plan wykładu 1. Budże rządu, finanse publiczne: definicje i liczby. 2. Ograniczenie budżeowe rządu. 3. Dług publiczny:
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3
Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wykład 3 1 1. Regresja pozorna 2. Funkcje ACF i PACF 3. Badanie sacjonarności Tes Dickey-Fullera (DF) Rozszerzony es Dickey-Fullera (ADF) 2 1. Regresja pozorna 2. Funkcje
Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Analiza wrażliwości modelu wyceny opcji złożonych
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 7 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu
Struktura sektorowa finansowania wydatków na B+R w krajach strefy euro
Rozdział i. Srukura sekorowa finansowania wydaków na B+R w krajach srefy euro Rober W. Włodarczyk 1 Sreszczenie W arykule podjęo próbę oceny srukury sekorowej (sekor przedsiębiorsw, sekor rządowy, sekor
OPTYMALIZACJA PORTFELA INWESTYCYJNEGO ZE WZGLĘDU NA MINIMALNY POZIOM TOLERANCJI DLA USTALONEGO VaR
Daniel Iskra Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach OPTYMALIZACJA PORTFELA IWESTYCYJEGO ZE WZGLĘDU A MIIMALY POZIOM TOLERACJI DLA USTALOEGO VaR Wprowadzenie W osanich laach bardzo popularną miarą ryzyka sała
ROZDZIAŁ 8 WIELOSTABILNOŚĆ W NIELINIOWYM MODELU CYKLU KONIUNKTURALNEGO Z OCZEKIWANIAMI
Rober Kruszewski ROZDZIAŁ 8 WIELOSTABILNOŚĆ W NIELINIOWM MODELU CKLU KONIUNKTURALNEGO Z OCZEKIWANIAMI Wprowadzenie Głównym celem opracowania jes zbadanie wpływu prosego mechanizmu oczekiwań na dynamikę
A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XLIII nr 2 (2012) 161 181
A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XLIII nr (01) 161 181 Pierwsza wersja złożona 9 marca 01 ISSN Końcowa wersja zaakcepowana 15 grudnia 01 080-0339 Anna Michałek
Polityka fiskalna. Makroekonomia II Joanna Siwińska-Gorzelak
Poliyka fiskalna Makroekonomia II Joanna Siwińska-Gorzelak Budże rządu Wydaki publiczne: Zakupy rządowe (G) zakupy dóbr i usług (również inwesycyjne) Płaności ransferowe (TR) zasiłki i inne płaności, za
U b e zpieczenie w t eo r ii użyteczności i w t eo r ii w yceny a ktywów
dr Dariusz Sańko Kaedra Ubezpieczenia Społecznego Szkoła Główna Handlowa dariusz.sanko@gmail.com lisopada 006 r., akualizacja i poprawki: 30 sycznia 008 r. U b e zpieczenie w eo r ii użyeczności i w eo
Mariusz Plich. Spis treści:
Spis reści: Modele wielorównaniowe - mnożniki i symulacje. Podsawowe pojęcia i klasyfikacje. Czynniki modelowania i sposoby wykorzysania modelu 3. ypy i posacie modeli wielorównaniowych 4. Przykłady modeli
Postęp techniczny. Model lidera-naśladowcy. Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak
Posęp echniczny. Model lidera-naśladowcy Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak Założenia Rozparujemy dwa kraje; kraj 1 jes bardziej zaawansowany echnologicznie (lider); kraj 2 jes mniej zaawansowany i nie worzy
Strukturalne podejście w prognozowaniu produktu krajowego brutto w ujęciu regionalnym
Jacek Baóg Uniwersye Szczeciński Srukuralne podejście w prognozowaniu produku krajowego bruo w ujęciu regionalnym Znajomość poziomu i dynamiki produku krajowego bruo wyworzonego w poszczególnych regionach
MODELOWANIE STRUKTURY TERMINOWEJ STÓP PROCENTOWYCH WYZWANIE DLA EKONOMETRII
KRZYSZTOF JAJUGA Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu MODELOWANIE STRUKTURY TERMINOWEJ STÓP PROCENTOWYCH WYZWANIE DLA EKONOMETRII. Modele makroekonomiczne a modele sóp procenowych wprowadzenie Nie do podważenia
E k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny
E k o n o m e r i a S r o n a Nieliniowy model ekonomeryczny Jednorównaniowy model ekonomeryczny ma posać = f( X, X,, X k, ε ) gdzie: zmienna objaśniana, X, X,, X k zmienne objaśniające, ε - składnik losowy,
MAKROEKONOMIA 2. Wykład 1. Informacje wstępne. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 1. Informacje wsępne Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak 2 Plan wykładu Zasady zaliczenia przedmiou i jego organizacja. Plan ramowy wykładu, czyli co wiemy po Makroekonomii
System zielonych inwestycji (GIS Green Investment Scheme)
PROGRAM PRIORYTETOWY Tyuł programu: Sysem zielonych inwesycji (GIS Green Invesmen Scheme) Część 6) SOWA Energooszczędne oświelenie uliczne. 1. Cel programu Ograniczenie lub uniknięcie emisji dwulenku węgla
licencjat Pytania teoretyczne:
Plan wykładu: 1. Wiadomości ogólne. 2. Model ekonomeryczny i jego elemeny 3. Meody doboru zmiennych do modelu ekonomerycznego. 4. Szacownie paramerów srukuralnych MNK. Weryfikacja modelu KMNK 6. Prognozowanie
MATERIAŁY I STUDIA. Zeszyt nr 232. Badania nad heterogenicznością oczekiwań inflacyjnych. Podejście ekonomii eksperymentalnej.
MATERIAŁY I STUDIA Zeszy nr 3 Badania nad heerogenicznością oczekiwań inflacyjnych. Podejście ekonomii eksperymenalnej Marcin Pierzak Warszawa, luy 009 r. Projek graficzny: Oliwka s.c. Skład i druk: Drukarnia
Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk
Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk TREND WYODRĘBNIANIE SKŁADNIKÓW SZEREGU CZASOWEGO 1. FUNKCJA TRENDU METODA ANALITYCZNA 2. ŚREDNIE RUCHOME METODA WYRÓWNYWANIA MECHANICZNEGO średnie ruchome zwykłe średnie
EFEKTYWNOŚĆ INWESTYCJI MODERNIZACYJNYCH. dr inż. Robert Stachniewicz
EFEKTYWNOŚĆ INWESTYCJI MODERNIZACYJNYCH dr inż. Rober Sachniewicz METODY OCENY EFEKTYWNOŚCI PROJEKTÓW INWESTYCYJNYCH Jednymi z licznych celów i zadań przedsiębiorswa są: - wzros warości przedsiębiorswa
Metody prognozowania: Szeregi czasowe. Dr inż. Sebastian Skoczypiec. ver Co to jest szereg czasowy?
Meody prognozowania: Szeregi czasowe Dr inż. Sebasian Skoczypiec ver. 11.20.2009 Co o jes szereg czasowy? Szereg czasowy: uporządkowany zbiór warości badanej cechy lub warości określonego zjawiska, zaobserwowanych
Analiza metod oceny efektywności inwestycji rzeczowych**
Ekonomia Menedżerska 2009, nr 6, s. 119 128 Marek Łukasz Michalski* Analiza meod oceny efekywności inwesycji rzeczowych** 1. Wsęp Podsawowymi celami przedsiębiorswa w długim okresie jes rozwój i osiąganie
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Gdański Zasosowanie modelu
Makroekonomia II. Plan
Makroekonomia II Wykład 5 INWESTYCJE Wyk. 5 Plan Inwesycje 1. Wsęp 2. Inwesycje w modelu akceleraora 2.1 Prosy model akceleraora 2.2 Niedosaki prosego modelu akceleraora 3. Neoklasyczna eoria inwesycji
Mechanizm transmisji polityki pieniężnej-współczesne ramy teoretyczne, nowe wyniki empiryczne dla Polski
Mechanizm ransmisji poliyki pieniężnej-współczesne ramy eoreyczne, nowe wyniki empiryczne dla Polski Ryszard Kokoszczyński, Tomasz Łyziak 2, Małgorzaa Pawłowska 3, Jan Przysupa 4, Ewa Wróbel 5 Wrzesień
Wybrane problemy prognozowania cen produktów rolnych
V EUROPEJSKI KONGRES MENADŻERÓW AGROBIZNESU, ŁYSOMICE 14.11.218 Wybrane problemy prognozowania cen produków rolnych Cezary Klimkowski INSTYTUT EKONOMIKI ROLNICTWA I GOSPODARKI ŻYWNOŚCIOWEJ PAŃSTWOWY INSTYTUT
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Pior Fiszeder Uniwersye Mikołaja Kopernika
TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Mariusz Doszyń TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH Od pewnego czasu w lieraurze ekonomerycznej pojawiają się
SZACOWANIE MODELU RYNKOWEGO CYKLU ŻYCIA PRODUKTU
B A D A N I A O P E R A C J N E I D E C Z J E Nr 2 2006 Bogusław GUZIK* SZACOWANIE MODELU RNKOWEGO CKLU ŻCIA PRODUKTU Przedsawiono zasadnicze podejścia do saysycznego szacowania modelu rynkowego cyklu
MAKROEKONOMIA 2. Wykład 1. Model AD/AS - powtórzenie. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 1. Model AD/AS - powtórzenie Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak Plan wykładu 1. Krótkookresowe wahania koniunktury Dynamiczny model zagregowanego popytu i podaży: skutki
ISBN 978-83-7969-021-3 (ebook)
Rober Kelm Kaedra Modeli i Prognoz Ekonomerycznych, Insyu Ekonomerii Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny Uniwersye Łódzki, 90-214 Łódź, ul. Rewolucji 1905 r. 41 RECENZENT Cezary Wójcik REDAKTOR WYDAWNICTWA
Modele DSGE. Jerzy Mycielski. Maj Jerzy Mycielski () Modele DSGE Maj / 11
Modele DSGE Jerzy Mycielski Maj 2008 Jerzy Mycielski () Modele DSGE Maj 2008 1 / 11 Modele DSGE DSGE - Dynamiczne, stochastyczne modele równowagi ogólnej (Dynamic Stochastic General Equilibrium Model)
Krzysztof Piontek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa dla opcji na WIG20
Akademia Ekonomiczna im. Oskara Langego we Wrocławiu Wydział Zarządzania i Informayki Kaedra Inwesycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Krzyszof Pionek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa oraz AR-GARCH
Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )
Zadanie. Zmienna losowa: X = Y +... + Y N ma złożony rozkład Poissona. W abeli poniżej podano rozkład prawdopodobieńswa składnika sumy Y. W ejże abeli podano akże obliczone dla k = 0... 4 prawdopodobieńswa
Dynamiczne stochastyczne modele równowagi ogólnej
Dynamiczne stochastyczne modele równowagi ogólnej mgr Anna Sulima Instytut Matematyki UJ 8 maja 2012 mgr Anna Sulima (Instytut Matematyki UJ) Dynamiczne stochastyczne modele równowagi ogólnej 8 maja 2012
Obszary zainteresowań (ang. area of interest - AOI) jako metoda analizy wyników badania eye tracking
Inerfejs użykownika - Kansei w prakyce 2009 107 Obszary zaineresowań (ang. area of ineres - AOI) jako meoda analizy wyników badania eye racking Pior Jardanowski, Agencja e-biznes Symeria Ul. Wyspiańskiego
C d u. Po podstawieniu prądu z pierwszego równania do równania drugiego i uporządkowaniu składników lewej strony uzyskuje się:
Zadanie. Obliczyć przebieg napięcia na pojemności C w sanie przejściowym przebiegającym przy nasępującej sekwencji działania łączników: ) łączniki Si S są oware dla < 0, ) łącznik S zamyka się w chwili
2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego. = f(x, t) dla x R, t > 0, (2.1)
Wykład 2 Sruna nieograniczona 2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego Równanie gań sruny jednowymiarowej zapisać można w posaci 1 2 u c 2 2 u = f(x, ) dla x R, >, (2.1) 2 x2 gdzie u(x, ) oznacza
ZAŁOŻENIA NEOKLASYCZNEJ TEORII WZROSTU EKOLOGICZNIE UWARUNKOWANEGO W MODELOWANIU ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU REGIONU. Henryk J. Wnorowski, Dorota Perło
0-0-0 ZAŁOŻENIA NEOKLASYCZNEJ TEORII WZROSTU EKOLOGICZNIE UWARUNKOWANEGO W MODELOWANIU ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU REGIONU Henryk J. Wnorowski, Doroa Perło Plan wysąpienia Cel referau. Kluczowe założenia neoklasycznej