Makroekonomia Zaawansowana

Podobne dokumenty
Makroekonomia Zaawansowana

Makroekonomia Zaawansowana

Makroekonomia Zaawansowana

czyli: Rynek nansowy znajduje si w równowadze popyt na pieni dz równy jest poda»y pieni dza (L = M).

Modele wielorównaniowe. Problem identykacji

2 Model neo-keynsistowski (ze sztywnymi cenami).

Mikro II: Krzywe kosztów, Poda» rmy i Poda» gaª zi.

Ekonometria. wiczenia 7 Modele nieliniowe. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Modele wielorównaniowe. Estymacja parametrów

Rozwi zanie równania ró»niczkowego metod operatorow (zastosowanie transformaty Laplace'a).

Lab. 02: Algorytm Schrage

Makroekonomia Zaawansowana

Elementarna statystyka Wnioskowanie o regresji (Inference 2 czerwca for regression) / 13

Ekstremalnie fajne równania

JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy.

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna

Ekonometria. wiczenia 2 Werykacja modelu liniowego. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

Ekonometria - wykªad 8

Zadanie 1. Zadanie 2. Zadanie 3

Ukªady równa«liniowych

Modele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 6

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Ekonometria. wiczenia 1 Regresja liniowa i MNK. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne)

Zastosowania matematyki

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Ekonometria Bayesowska

Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach

Wykªad 6: Model logitowy

Matematyka dyskretna dla informatyków

Równania ró»niczkowe I rz du (RRIR) Twierdzenie Picarda. Anna D browska. WFTiMS. 23 marca 2010

G = 0, NX = 0 AD = C + I; AD popyt zagregowany

Ekonometria. wiczenia 8 Modele zmiennej jako±ciowej. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Zadanie 1. Zadanie 2. Niech µ A i µ B oznaczaj stopy zwrotu odpowiednio z aktywa A i B, ªatwo obliczy,»e ,

Rozdziaª 9: Wycena opcji

Rozdziaª 8. Modele Krzywej Dochodowo±ci

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0

Zadanie 1. Zadanie 2. Zadanie 3. Zadanie 4

Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 1 Prawdopodobie«stwo

Ekonometria. wiczenia 5 i 6 Modelowanie szeregów czasowych. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

WYKŠAD 3. di dt. Ġ = d (r v) = r P. (1.53) dt. (1.55) Przyrównuj c stronami (1.54) i (1.55) otrzymujemy wektorowe równanie

3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

Zastosowania matematyki

Matematyka wykªad 1. Macierze (1) Andrzej Torój. 17 wrze±nia Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej

Model Ramseya. dr hab. Marcin Kolasa, prof. SGH. Szkoªa Gªówna Handlowa. M. Kolasa (SGH) Model Ramseya 1 / 36

Mgr El"bieta Babula TEORIA KONSUMETA

Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna

EDUKARIS - O±rodek Ksztaªcenia

Zadania z ekonomii matematycznej Teoria produkcji

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Informacje pomocnicze

Elementy geometrii w przestrzeni R 3

Ciaªa i wielomiany. 1 Denicja ciaªa. Ciaªa i wielomiany 1

5. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 2. Dynamiczny model DAD/DAS. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

1 Granice funkcji wielu zmiennych.

KONKURENCJA DOSKONA!A

Funkcje wielu zmiennych

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Indeksowane rodziny zbiorów

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Rozdziaª 2. Analiza spektralna

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych:

XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne

Krzywe i powierzchnie stopnia drugiego

Funkcje wielu zmiennych

Oba zbiory s uporz dkowane liniowo. Badamy funkcj w pobli»u kresów dziedziny. Pewne punkty szczególne (np. zmiana denicji funkcji).

1 Poj cia pomocnicze. Przykªad 1. A A d

Ekonometria. wiczenia 13 Metoda ±cie»ki krytycznej. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Opis matematyczny ukªadów liniowych

INTEGRACJA ZE STREF EURO Teoretyczne i praktyczne aspekty konwergencji. dr Cezary Wójcik

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 2. Dynamiczny model DAD/DAS. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

Twierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski

1 Lista 6 1. LISTA Obliczy JSN renty z doªu dla (30)-latka na 3 lata w wysoko±ci Obliczenia zrobi dla TT -PL97m oraz i = 4%.

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2

Przekroje Dedekinda 1

Modele wielorownaniowe

STATYSTYCZNE MODELOWANIE DANYCH BIOLOGICZNYCH

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 4-5. Dynamiczny model DAD/DAS, część 3. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

Zadania ćwiczeniowe do przedmiotu Makroekonomia I

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Efekty przestrzenne w konwergencji polskich podregionów

Modelowanie polityki pieni»nej

Ekonometria. wiczenia 3 Autokorelacja, heteroskedastyczno±, wspóªliniowo± Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

MODEL HAHNFELDTA I IN. ANGIOGENEZY NOWOTWOROWEJ Z UWZGL DNIENIEM LEKOOPORNO CI KOMÓREK NOWOTWOROWYCH

Liczby zespolone Pochodna Caªka nieoznaczona i oznaczona Podstawowe wielko±ci zyczne. Repetytorium z matematyki

Wst p do ekonometrii II

Biostatystyka, # 4 /Weterynaria I/

Dynamiczne stochastyczne modele równowagi ogólnej

CAŠKOWANIE METODAMI MONTE CARLO Janusz Adamowski

Stylizowany model DSGE małej gospodarki otwartej w niesymetrycznej unii walutowej. Wnioski dla Polski.

f(x) f(x 0 ) i f +(x 0 ) := lim = f(x 0 + x) f(x 0 ) wynika ci gªo± funkcji w punkcie x 0. W ka»dym przypadku zachodzi:

Macierze i Wyznaczniki

Macierz A: macierz problemów liniowych (IIII); Macierz rozszerzona problemów liniowych (IIII): a 11 a 1m b 1 B = a n1 a nm b n

Transkrypt:

Makroekonomia Zaawansowana wiczenia 5 Mikropodstawy modelu nowokeynesowskiego: krzywa IS i krzywa Phillipsa MZ 1 / 52

Plan wicze«1 Decyzje gospodarstw domowych 2 Decyzje przedsi biorstw 3 Decyzje banku centralnego MZ 2 / 52

Obja±nienia W tej cz ±ci stosujemy nast puj ce oznaczenia: wielkimi literami zmienne modelu; maªymi literami (odpowiednio) procentowe odchylenia zmiennych modelu od warto±ci w stanie ustalonym (tzn. po log-linearyzacji); wstrz sy: ε + indeks górny wielk liter wstrz s w modelu, 1 w stanie ustalonym ɛ + indeks góny maª liter jego logarytm naturalny, 0 w stanie ustalonym MZ 3 / 52

Plan prezentacji 1 Decyzje gospodarstw domowych 2 Decyzje przedsi biorstw 3 Decyzje banku centralnego MZ 4 / 52

Problem gospodarstwa domowego U»yteczno± gospodarstw domowych Gospodarstwa domowe czerpi u»yteczno± z konsumpcji. U»yteczno± jest zmniejszana przez czas pracy dostarczanej przez nie na rynek. U»yteczno± z konsumpcji jest uzale»niona od nawyków konsumpcyjnych uformowanych w poprzednim okresie. Funkcja u»yteczno±ci przyjmuje nast puj c posta funkcyjn : U t (C t, N t) = ε D t Ct 1 σ 1 σ N1+φ t 1 + φ (1) gdzie C t zagregowana konsumpcja w okresie t, N t poda» pracy gospodarstw domowych w okresie t, ε D t wstrz s popytowy w okresie t, σ > 0 i φ > 0. Gospodarstwa domowe maksymalizuj w okresie t zdyskontowany strumie«przyszªych u»yteczno±ci z czynnikiem dyskontowym β (0, 1):. E t β k U (C t+k, N t+k ) max (2) C t,n t k=0 MZ 5 / 52

Problem gospodarstwa domowego Struktura konsumpcji Producenci kontinuum ró»norodnych dóbr, reprezentowanych przez odcinek [0; 1] i indeksowanych jako n, sprzedaj je na rynku konkurencji monopolistycznej gospodarstwom domowym. Koszyk konsumpcyjny gospodarstw domowych jest agregatem, z elastyczno±ci substytucji mi dzy poszczególnymi dobrami na poziomie µ 1, gdzie µ > 1: µ (ˆ 1 C t 0 µ 1 µ Cn,t ) µ µ 1 dn (3) Im wy»sze µ, tym wy»sza elastyczno± i tym ªatwiejsza substytucja mi dzy poszczególnymi dobrami. Decyzja gospodarstwa domowego co do C t wynika z poszczególnych n decyzji co do C n,t. Dodatkowo deniujemy w spójny sposób: (ˆ 1 ) 1 P t P 1 µ 1 µ n,t dn 0 (4) MZ 6 / 52

Problem gospodarstwa domowego Ograniczenie bud»etowe gospodarstw domowych Maksymalizacja (2) przebiega przy sekwencji warunków ograniczaj cych zwi zanych z bie» cymi i przyszªymi ograniczeniami bud»etowymi reprezentatywnego gospodarstwa domowego: t 1 0 P n,tc n,t dn + E t {Q t,t+1 D t+1 } D t + W t N t (5) Prawa strona nierówno±ci reprezentuje dochody gospodarstwa domowego w okresie t. Skªadaj si one z dochodu uzyskanego z papierów warto±ciowych nabytych w przeszªo±ci (D t ) i dochodów z pracy (W t pªaca nominalna w okresie t). Lewa strona nierówno±ci reprezentuje sum wydatków gospodarstwa domowego na konsumpcj (przy czym P oznacza cen dóbr z koszyka okre±lonego indeksami w sposób analogiczny do zmiennych C ) i zakup papierów warto±ciowych. Q t,t+1 jest stochastycznym czynnikiem dyskontowym dla wypªat w okresie t + 1 z punktu widzenia gospodarstw domowych. MZ 7 / 52

Problem gospodarstwa domowego Problem optymalizacyjny gospodarstw domowych: podsumowanie Kryterium maksymalizacji (2) implikuje speªnienie ograniczenia (5) jako równo±ci. St d funkcja Lagrange'a wynikaj ca z równa«(1)-(5): L t = E t β k k=0 ε D t+k ) µ 1 σ µ 1 µ 1 ( 1 0 C µ n,t+k dn 1 σ N1+φ t+k 1+φ + λ t [ 1 0 P n,tc n,t dn + E t (Q t,t+1 D t+1 ) D t W t N t ] (6) MZ 8 / 52

Problem gospodarstwa domowego Warunki 1. rz du gospodarstw domowych Ró»niczkowanie po zmiennych decyzyjnych w t, tzn. poszczególnych C n,t dla ka»dego n, N t oraz D t+1 pozwala kolejno otrzyma nast puj ce warunki pierwszego rz du t : n ε D t C σ+ 1 µ t C 1 µ n,t λ t P n,t = 0 (7) N φ t + λ t W t = 0 (8) λ t E t Q t,t+1 + βe t λ t+1 = 0 (9) MZ 9 / 52

Problem gospodarstwa domowego Warunek 1: popyt na dobro n (1) Warunek (7) dla dowolnego dobra n zapisujemy w postaci ε D t C σ+ 1 µ t C 1 µ n,t = λ t P n,t podnosimy stronami do pot gi 1 µ, a nast pnie sumujemy takie warunki dla wszystkich dóbr n: ˆ1 0 (λ t P n,t ) 1 µ dn = ˆ1 0 ( ) ε D t C σ+ 1 µ t C 1 1 µ µ n,t dn Wyª czenie elementów staªych ze wzgl du na n oraz u»ycie denicji (3) i (4) prowadzi do zapisu λ t P t = ε D t C σ+ 1 µ uproszczeniu wyznaczamy λ t : t C 1 µ t, sk d po λ t = Pt 1 ε D t Ct σ (10) MZ 10 / 52

Problem gospodarstwa domowego Warunek 1: popyt na dobro n (2) Podstawienie (10) do (7) prowadzi ostatecznie do równania popytu na ka»de z dóbr n: C n,t = ( Pn,t P t ) µ C t (11) MZ 11 / 52

Problem gospodarstwa domowego Warunek 2: poda» pracy Podstawmy dodatkowo (10) do (8), by wyeliminowa mno»nik Lagrange'a. Po uporz dkowaniu otrzymujemy: W t P t = C σ t N φ t ε D t (12) Zauwa»my,»e to równo± pomi dzy pªac realn (lewa strona) a kra«cow stop substytucji mi dzy czasem wolnym a konsumpcj (wyznaczymy j, dziel c pochodn (1) po czasie wolnym, czyli1 N t, przez pochodn po C t prawa strona). Po log-linearyzacji (patrz przykªad 3 na zaj ciach o log-linearyzacji): w t p t = φn t + σc t ε D t (13) MZ 12 / 52

Krzywa Eulera Warunek 3: równanie Eulera dla konsumpcji (1) Deniujemy stochastyczny czynnik dyskontowy Q t,t+1 z warunku (5) jako: Q t,t+1 Vt,t+1 ξ t,t+1 (14) gdzie V t,t+1 jest cen w okresie t papierów warto±ciowych Arrowa, tzn. jednookresowych papierów warto±ciowych wypªacaj cych w okresie t + 1 kwot 1, je»eli zrealizuje si okre±lony stan natury i 0 w przeciwnym przypadku. Symbol ξ t,t+1 oznacza prawdopodobie«stwo wyst pienia w okresie t + 1 stanu natury, w którym wypªata wynosi 1, w uj ciu warunkowym wzgl dem stanu natury w okresie t. Maj c dost p do takiego rynku papierów warto±ciowych, gospodarstwa domowe mog decydowa o mi dzyokresowym przenoszeniu u»yteczno±ci, maksymalizuj c jej zdyskontowany strumie«. MZ 13 / 52

Krzywa Eulera Warunek 3: równanie Eulera dla konsumpcji (2) Podstawiaj c (10) oraz (14) do (9) i przegrupowuj c wyrazy, otrzymujemy: V t,t+1 ε D t P C σ 1 ( t = βξ t,t+1 E t ε D t+1 t E t P C σ ) t+1 t+1 (15) Mo»emy uzna,»e w optymalnym przypadku zachodzi równo± pomi dzy: (L) utrat u»yteczno±ci w okresie t, wynikaj c z zakupu w tym okresie jednego papieru Arrowa o warto±ci V t,t+1 zamiast przeznaczenia tych samych ±rodków pieni»nych na konsumpcj (której jednostka kosztuje P t ), co powoduje,»e u»yteczno± jest ni»sza ni» mogªaby by bez tej operacji o liczb dodatkowych jednostek konsumpcji konsumpcji ε D t C σ t ; V t,t+1 Pt pomno»on przez kra«cow u»yteczno± z (P) zdyskontowanym (o β) wzrostem u»yteczno±ci w okresie t + 1, nast puj cym z prawdopodobie«stwem ξ t,t+1 i wynikaj cym z faktu,»e papier Arrowa zakupiony w poprzednim okresie przyniósª wypªat 1, pozwoliª skonsumowa dodatkowych 1 jednostek, z których P t+1 ka»da podniosªa u»yteczno± o kra«cow warto± ε D t+1 C t+1 σ przy czym wielko±ci C t+1 oraz P t+1 w powy»szym równaniu nale»y interpretowa jako warto±ci oczekiwane warunkowe wzgl dem stanu natury, w którym wypªata jest > 0. MZ 14 / 52

Krzywa Eulera Warunek 3: równanie Eulera dla konsumpcji (3) Przy zastosowaniu denicji Q t,t+1 z równania (14), zale»no± (15) mo»e zosta zapisana jako: E t (Q t,t+1 ) = βe t [ ε D t+1 ε D t ( Ct+1 C t ) σ ( Pt P t+1 ) ] (16) Log-linearyzacja równania (16) wokóª stanu ustalonego (por. zadanie 5 z tego tematu) pozwala zapisa nast puj c zale»no± : c t = E t c t+1 1 σ [i t (E t p t+1 p t ) + lnβ] + 1 σ ( ɛ d t E t ɛ d t+1) (17) gdzie i t ln E t (Q t,t+1 ) oznacza krótkookresow nominaln stop procentow w okresie t, a ɛ d t = ln ε D t. MZ 15 / 52

Krzywa Eulera Warunek 3: równanie Eulera dla konsumpcji (4) Po elementarnych uproszczeniach otrzymujemy nast puj c zale»no± : c t = E t c t+1 1 σ (i t E t π t+1 r) + 1 σ ( ) ɛ d t E t ɛ d t+1 (18) gdzie E t π t+1 = E t p t+1 p t oznacza oczekiwany wzrost indeksu cen krajowego konsumenta, za± r lnβ naturaln stop procentow odpowiadaj c czynnikowi dyskontowemu gospodarstw domowych (β). MZ 16 / 52

Krzywa Eulera Krzywa IS Gospodarka jest zamkni ta, nie ma inwestycji i kapitaªu. A zatem skonsumowa mo»emy wyª cznie to, co wyprodukowali±my, czyli Y t (ograniczenie zasobowe): Y t = C t (19) Analogiczne ograniczenie dotyczy oczywi±cie ka»dego z n rynków z osobna. Równanie Eulera z uwzgl dnieniem warunku równowagi (19): y t = E t y t+1 1 σ (i t E t π t+1 r) + 1 σ ( ) ɛ d t E t ɛ d t+1 (20) MZ 17 / 52

Krzywa Eulera Decyzje gospodarstw domowych: podsumowanie Maksymalizacja u»yteczno±ci gospodarstw domowych doprowadziªa nas do nast puj cych warunków: Krzywa IS (20), steruj ca reakcjami konsumpcji i produkcji na zmiany realnej stopy procentowej i na wstrz sy popytowe. Równanie poda»y pracy (13). Równanie popytu na okre±lony rodzaj dóbr n (11). Równanie IS wª czymy do modelu bezpo±rednio, a do równa«poda»y pracy i popytu na dobro n b dziemy wraca przy charakteryzowaniu decyzji przedsi biorstw, prowadz cych do krzywej Phillipsa. MZ 18 / 52

Krzywa Eulera Zadanie 1 Czasami wprowadza si do modeli tzw. nawyki konsumpcyjne (ang. consumption habits). Polegaj one na tym,»e konsumenci przyzwyczajaj si do okre±lonego poziomu konsumpcji i gdy wyst puje on który± raz z rz du, u»yteczno± z niej jest ni»sza, ni» gdy osi ga si ten poziom po raz pierwszy po wzro±cie. Formalnie, deniuje si wówczas funkcj u»yteczno±ci jako: U t (C t, N t ) = ε D t (C t hc t 1 ) 1 σ 1 σ N1+φ t 1 + φ (21) przy czym h [0, 1). Wyprowad¹ równania (13) oraz (20) przy obecno±ci nawyków konsumpcyjnych. (Uwaga! Log-linearyzacje stan si nieco trudniejsze ni» dotychczas trzymajmy si wzoru, a nie analogii do wyprowadze«ju» dokonanych!). MZ 19 / 52

Plan prezentacji 1 Decyzje gospodarstw domowych 2 Decyzje przedsi biorstw 3 Decyzje banku centralnego MZ 20 / 52

Technologia Technologia Producenci homogenicznego dobra u»ywaj podobnych technologii, opisanych nast puj c funkcj produkcji: Y n,t = (N n,t ) a ( ε S ) n,t (22) przy czym ε S n,t jest egzogenicznym procesem technologicznym. Przy log-linearyzowanym modelu (upraszczaj ce zaªo»enie, do którego jeszcze wrócimy!) agregacja funkcji produkcji poszczególnych dóbr jest prosta i sprowadza si do zapisu: Y t = (N t ) a ( ε S ) t (23) Dla dalszego uproszczenia przyjmijmy,»e a = 1, tzn. wyst puj staªe korzy±ci skali w funkcji produkcji. MZ 21 / 52

Technologia Realny koszt kra«cowy (1) Najpierw zdeniujmy kra«cowy produkt pracy: MPN t Y t N t = ε S t (24) Realny koszt kra«cowy to iloraz realnego wynagrodzenia pracy przez jej kra«cowy produkt: MC t = W t/p t MPN t = C σ t N φ t /ε D t ε S t (25) przy czym skorzystali±my tu z równania poda»y pracy (12). MZ 22 / 52

Technologia Realny koszt kra«cowy (2) Po log-linearyzacji otrzymujemy: mc t = σc t + φn t ɛ d t ɛ s t = = σy t + φ (y t ɛ s t) ɛ d t ɛ s t = = (σ + φ) y t ɛ d t (1 + φ) ɛ s t (26) przy czym druga równo± wykorzystuje (23) (w formie log-linearyzowanej) oraz (19). MZ 23 / 52

Ceny Proces cenotwórczy W gospodarce wyst puj sztywno±ci cenowe. Do ich modelowania zwykle sªu»y mechanizm Calvo. W danym okresie staªy odsetek producentów θ (0; 1) nie mo»e reoptymalizowa cen swoich produktów w reakcji na wstrz sy dotykaj ce gospodark i w konsekwencji musi je sprzedawa po cenach z poprzedniego okresu. Prawdopodobie«stwo,»e uda si dokona reoptymalizacji ceny jest w ka»dym okresie identyczne w przypadku wszystkich producentów i wynosi 1 θ, niezale»nie od ilo±ci czasu, jaka upªyn ªa od ostatniej zmiany ceny. Niektórzy spo±ród producentów dysponuj cych mo»liwo±ci zmiany ceny nie dokonuj prawdziwej reoptymalizacji, a jedynie indeksuj ceny do przeszªej inacji. Mechanizm ten prowadzi do popularnej w literaturze empirycznej hybrydowej krzywej Phillipsa. Jest to specykacja ogólniejsza (obejmuje now krzyw Phillipsa wspart oczekiwaniami). Pozwala ona wbudowa do modelu tzw. uporczywo± inacji (ang. ination persistence). MZ 24 / 52

Ceny Proces cenotwórczy W gospodarce wyst puj sztywno±ci cenowe. Do ich modelowania zwykle sªu»y mechanizm Calvo. W danym okresie staªy odsetek producentów θ (0; 1) nie mo»e reoptymalizowa cen swoich produktów w reakcji na wstrz sy dotykaj ce gospodark i w konsekwencji musi je sprzedawa po cenach z poprzedniego okresu. Prawdopodobie«stwo,»e uda si dokona reoptymalizacji ceny jest w ka»dym okresie identyczne w przypadku wszystkich producentów i wynosi 1 θ, niezale»nie od ilo±ci czasu, jaka upªyn ªa od ostatniej zmiany ceny. Niektórzy spo±ród producentów dysponuj cych mo»liwo±ci zmiany ceny nie dokonuj prawdziwej reoptymalizacji, a jedynie indeksuj ceny do przeszªej inacji. Mechanizm ten prowadzi do popularnej w literaturze empirycznej hybrydowej krzywej Phillipsa. Jest to specykacja ogólniejsza (obejmuje now krzyw Phillipsa wspart oczekiwaniami). Pozwala ona wbudowa do modelu tzw. uporczywo± inacji (ang. ination persistence). MZ 24 / 52

Ceny Proces cenotwórczy W gospodarce wyst puj sztywno±ci cenowe. Do ich modelowania zwykle sªu»y mechanizm Calvo. W danym okresie staªy odsetek producentów θ (0; 1) nie mo»e reoptymalizowa cen swoich produktów w reakcji na wstrz sy dotykaj ce gospodark i w konsekwencji musi je sprzedawa po cenach z poprzedniego okresu. Prawdopodobie«stwo,»e uda si dokona reoptymalizacji ceny jest w ka»dym okresie identyczne w przypadku wszystkich producentów i wynosi 1 θ, niezale»nie od ilo±ci czasu, jaka upªyn ªa od ostatniej zmiany ceny. Niektórzy spo±ród producentów dysponuj cych mo»liwo±ci zmiany ceny nie dokonuj prawdziwej reoptymalizacji, a jedynie indeksuj ceny do przeszªej inacji. Mechanizm ten prowadzi do popularnej w literaturze empirycznej hybrydowej krzywej Phillipsa. Jest to specykacja ogólniejsza (obejmuje now krzyw Phillipsa wspart oczekiwaniami). Pozwala ona wbudowa do modelu tzw. uporczywo± inacji (ang. ination persistence). MZ 24 / 52

Ceny Proces cenotwórczy W gospodarce wyst puj sztywno±ci cenowe. Do ich modelowania zwykle sªu»y mechanizm Calvo. W danym okresie staªy odsetek producentów θ (0; 1) nie mo»e reoptymalizowa cen swoich produktów w reakcji na wstrz sy dotykaj ce gospodark i w konsekwencji musi je sprzedawa po cenach z poprzedniego okresu. Prawdopodobie«stwo,»e uda si dokona reoptymalizacji ceny jest w ka»dym okresie identyczne w przypadku wszystkich producentów i wynosi 1 θ, niezale»nie od ilo±ci czasu, jaka upªyn ªa od ostatniej zmiany ceny. Niektórzy spo±ród producentów dysponuj cych mo»liwo±ci zmiany ceny nie dokonuj prawdziwej reoptymalizacji, a jedynie indeksuj ceny do przeszªej inacji. Mechanizm ten prowadzi do popularnej w literaturze empirycznej hybrydowej krzywej Phillipsa. Jest to specykacja ogólniejsza (obejmuje now krzyw Phillipsa wspart oczekiwaniami). Pozwala ona wbudowa do modelu tzw. uporczywo± inacji (ang. ination persistence). MZ 24 / 52

Ceny Mechanizm Calvo (1) Je»eli kontinuum producentów jest reprezentowanych przez odcinek 0; 1, a ta cz ± z nich, która w okresie t nie mo»e dokona zmiany cen, jako 0; θ, wówczas poziom cen w okresie t mo»emy zapisa zgodnie z denicj (4): ˆθ ( ) 1 µ P t = (P n,t 1 ) 1 µ dn + (1 θ) Pt 0 1 1 µ (27) gdzie µ elastyczno± substytucji mi dzy poszczególnymi rodzajami dóbr, a P t nowy, ±redni poziom zmienionych cen. Korzystaj c z faktu,»e dobór cz ±ci θ producentów zmieniaj cych ceny w okresie t ma charakter losowy, a zatem mo»emy uzna struktur niezmienionych cen za odzwierciedlenie rozkªadu cen w caªej gospodarce, zapisujemy: [ ( ) ] 1 1 µ P t = θ (P t 1 ) 1 µ 1 µ + (1 θ) P t (28) MZ 25 / 52

Ceny Mechanizm Calvo (2) Pot guj c do (1 µ) oraz dziel c obie strony przez (P t 1 ) 1 µ, otrzymujemy: ( Pt ) 1 µ = θ + (1 θ) ( P t ) 1 µ (29) P t 1 P t 1 Log-linearyzacja równania (29) w otoczeniu bezinacyjnego stanu ustalonego (por. zadanie 6 z tego tematu) prowadzi do nast puj cej zale»no±ci: π t = (1 θ) ( p t p t 1 ) (30) gdzie p t oznacza logarytm cen P t (i odpowiednio dla cen ±rednich nowoustalonych cen), a π t = p t p t 1. MZ 26 / 52

Ceny Indeksacja do przeszªej inacji (1) W±ród producentów, którzy dokonuj zmiany ceny, istnieje odsetek 1 ω producentów reoptymalizuj cych w sposób antycypacyjny, zgodnie z mechanizmem Calvo. Maksymalizuj oni zdyskontowany oczekiwany strumie«przyszªych zysków na podstawie wszystkich informacji dost pnych w czasie podejmowania decyzji oraz przy uwzgl dnieniu przyszªych, z góry znanych ogranicze«(ustalaj c je na poziomie p f,t ). Reszta producentów (ω) zmienia ceny na podstawie ich przeszªej dynamiki (ustalaj c je na poziomie p b,t ): p t = ωp b,t + (1 ω) p f,t (31) Ceny ustalane przez t drug grup producentów s modelowane jako optymalne ceny z poprzedniego okresu, powi kszone zgodnie ze stop inacji z poprzedniego okresu: p b,t = p t 1 + π t 1 (32) MZ 27 / 52

Ceny Indeksacja do przeszªej inacji (2) Podstawiaj c (32) do (31) otrzymujemy: p t = ω p t 1 + ωπ t 1 + (1 ω) p f,t (33) Porz dkuj c wyrazy i przesuwaj c (33) o 1 okres w przód, a nast pnie obliczaj c warunkow warto± oczekiwan w chwili t, otrzymujemy: E t p t+1 ω p t = ωπ t + (1 ω) E t p f,t+1 (34) Przesuwamy podobnie o 1 okres w przódu równianie (30) i odejmujemy od niego pomno»on przez ω, wyj±ciow posta tego samego równania: E t π t+1 ωπ t = (1 θ) (E t p t+1 ω p t p t + ωp t 1 ) (35) MZ 28 / 52

Ceny Indeksacja do przeszªej inacji (3) Do równania (35) podstawiamy (34): E t π t+1 wπ t = (1 θ) (ωπ t + (1 ω) E t p f,t+1 p t + ωp t 1 ) = (1 θ) (1 ω) (E t p f,t+1 p t ) Na potrzeby przyszªych odwoªa«, pozostawmy na razie równanie w postaci: E t p f,t+1 p t = 1 (1 θ) (1 ω) (E tπ t+1 ωπ t ) (36) MZ 29 / 52

Ceny Problem producenta optymalna nowa cena (1) Producenci wybieraj P f,t. Problem decyzyjny polega na maksymalizacji zdyskontowanej oczekiwanej warto±ci strumienia przyszªych zysków, warunkowego wzgl dem zaªo»enia,»e producent utknie ze zmienion teraz cen na dobre. Dobór takich producentów jest losowy i niezale»ny wka»dym okresie, a zatem odbywa si z prawdopodobie«stwem θ za 1 okres, θ 2 za 2 okresy itd.: max P f,t θ k { [ ( )]} E t Qt,t+k Pf,t Y t+k t ψ t+k Yt+k t k=0 (37) gdzie ψ t+k funkcja kosztu w okresie t + k. MZ 30 / 52

Ceny Problem producenta optymalna nowa cena (2) Maksymalizacj ogranizca sekwencja warunków zwi zanych z popytem na produkcj cenotwórcy, wynikaj cej z funkcji popytu na dobro (równanie (7) oraz warunek równowagi (19)): Y t+k t = ( Pf,t P t+k ) µ Y t+k (38) Q t,t+k jest stochastycznym czynnikiem dyskontowym mi dzy okresem t a t + k (por. równania (5), (14) i (16)), a Y t+k (P t+k ) zmieniaj cym si w czasie poziomem produkcji (cen) w gospodarce w okresie t + k. Zauwa»my,»e zapisy Y t+k t oraz P f,t odnosz si do sytuacji konkretnego producenta, który nie mo»e zmieni ceny. MZ 31 / 52

Ceny Rozwi zanie producenta (1): warunek 1. rz du Wyznaczamy pochodn (37) po P f,t przy warunku (38). Pami tajmy przy tym,»e Y t+k t jest funkcj P f,t i wyznaczmy najpierw pomocniczo (na podstawie równania (38)): ( ) Y µ t+k t Pf,t = Y t+k ( µ) P t+k 1 P f,t P t+k P f,t P t+k = µy t+k t P 1 f,t (39) Wyznaczaj c pochodn wyra»enia (37) przy podstawieniu do tego wyra»enia Y t+k t z równania (38) otrzymujemy: k=0 { [ θ k Y t+k t E t Q t,t+k Y t+k t + P f,t ψ t+k t P f,t Y t+k t P f,t ]} = 0 (40) gdzie ψ t+k t ψ t+k Y t+k t. MZ 32 / 52

Ceny Rozwi zanie producenta (2): warunek 1. rz du Po uwzgl dnieniu równania (39) i wyª czeniu Y t+k t poza nawias kwadratowy mamy: k=0 θ k E t { Q t,t+k Y t+k t [ (1 µ) ψ t+k t P 1 f,t ( µ) ]} = 0 (41) Mno» c (41) obustronnie przez P f,t 1 µ k=0 otrzymujemy ostatecznie: { [ θ k E t Q t,t+k Y t+k t P f,t µ ]} µ 1 ψ t+k t = 0 (42) MZ 33 / 52

Ceny Rozwi zanie producenta (3): warunek 1. rz du µ Wyra»enie mo»emy interpretowa jako mar» zysku, czyli przewag nowo µ 1 ustalonej ceny nad kosztem kra«cowym, w sytuacji bez ogranicze«co do cz stotliwo±ci dostosowa«cenowych (pami tajmy,»e µ > 1; porównaj (3)). Np. dla µ = 3 mamy µ µ 1 = 3 = 1, 5, co oznacza mar» w wysoko±ci 50% 2 kra«cowego kosztu wytworzenia. Dziel c równanie (42) przez P t 1, otrzymujemy: θ k P f,t E t Q t,t+k Y t+k t µ ψ t+k t P t 1 µ 1 P t+k }{{} MC t+k t k=0 P t+k P t 1 = 0 (43) gdzie MC t+k t realny koszt kra«cowy w okresie t + k dla rmy, która ostatnio zmieniaªa cen w okresie t. MZ 34 / 52

Ceny Rozwi zanie producenta (4): log-linearyzacja warunku W bezinacyjnym stanie ustalonym P f = P = const oraz Q t,t+k Q k = β k. Zapiszmy najpierw równanie (43) dla takiego wªa±nie stanu ustalonego: To oznacza,»e [ θ k β k Ȳ 1 µ ] MC = 0 µ 1 k=0 MC = µ 1 µ. MZ 35 / 52

Ceny Rozwi zanie producenta (5): log-linearyzacja warunku Log-linearyzacja (43) wg denicji przebiega nast puj co: { θ k E t k=0 [ Q k Ȳ 1 µ ] [ MC q t,t+k + Ȳ Q k 1 µ ] MC y t+k t + µ 1 µ 1 }{{} 0 } {{ } 0 [ + MC Q }{{} k Ȳ µ ] [ ] P µ 1 mc P t+k t + P Q k Ȳ p 1 P f,t + P Q k Ȳ µ MC µ 1 1 P p t+k + µ 1 }{{} µ 1 + P Q k Ȳ ) P ( 1 P 2 µ ) } MC P ( 1 P µ 1 2 p t 1 = 0 }{{} 1 (44) MZ 36 / 52

Ceny Rozwi zanie producenta (6): log-linearyzacja warunku Dzielimy obie strony (44) przez Ȳ (zauwa»my,»e nie mo»emy tego zrobi wobec Q k, gdy» ten wyraz jest inny dla ka»dego skªadnika sumy podstawiamy za to Q k = β k ). Po skróceniach, wykluczeniu wyrazów z zerowym parametrem i uporz dkowaniu otrzymujemy: θ k β k ( ) mc t+k t + p f,t p t 1 + p t 1 p t+k = 0 k=0 Wyrazy zale»ne od k oraz +p t 1 przenosimy na praw stron, a niezale»ne od k wyª czamy przed znak sumy: (p f,t p t 1 ) (βθ) k = (βθ) k ( ) mc t+k t + p t+k p t 1 k=0 k=0 MZ 37 / 52

Ceny Rozwi zanie producenta (7): uproszczenie niesko«czonej sumy Zauwa»amy,»e po lewej stronie sumowany jest ci g geometryczny z pierwszym wyrazem 1 i ilorazem βθ. Suma takiego ci gu wynosi (1 βθ) 1 i mno»ymy obie strony równania przez odwrotno± tej sumy, otrzymuj c ostatecznie: p f,t p t 1 = (1 βθ) (βθ) k ( ) E t mct+k t + p t+k p t 1 (45) k=0 MZ 38 / 52

Ceny Rozwi zanie producenta (8): warunkowy koszt kra«cowy Symbol mc t+k t oznacza realny koszt kra«cowy danego producenta warunkowy wzgl dem cen ustalonych w okresie t. Przy pªacy realnej staªej dla wszystkich producentów, warunkowo± ta dotyczy wyª cznie kra«cowego produktu pracy (por. (24)): mc t+k t = w t+k p t+k mpn t+k t (46) W przypadku a = 1 (i tylko w tym przypadku!) w równaniu (23), MPN T nie zale»y od Y t, a jedynie od ε S t, co czyni t warunkowo± bezprzedmiotow, gdy» ε S t jest egzogeniczne: mc t+k t = w t+k p t+k ɛ S t = mc t+k (47) Upraszcza to równanie (45) do postaci: p f,t p t 1 = (1 βθ) (βθ) k E t (mc t+k + p t+k p t 1 ) (48) k=0 MZ 39 / 52

Ceny Rozwi zanie producenta (9): niesko«czone sumy Zauwa»my,»e praw stron równania (48) mo»emy rozbi na dwie grupy skªadników: p f,t p t 1 = (1 βθ) k=0 (βθ)k E t (mc t+k + p t+k p t 1 ) = = (1 βθ) k=0 (βθ)k E t (mc t+k ) + + (1 βθ) k=0 (βθ)k E t (p t+k p t 1 ) (49) MZ 40 / 52

Ceny Rozwi zanie producenta (10): niesko«czone sumy Przyjrzyjmy si drugiej z tych grup: (1 βθ) k=0 (βθ)k E t (p t+k p t 1 ) = (1 βθ) k=0 (βθ)k E t (p t+k p t+k 1 + p t+k 1 p t+k 2 + p t+k 2 +... p t 1 ) = = (1 βθ) k=0 (βθ)k E t (π t+k + π t+k 1 +... + π t) = = (1 βθ) ( k ) k=0 (βθ)k E t i=0 π t+i = { ] [ ] = (1 βθ) E tπ t [(βθ) 0 + (βθ) 1 + (βθ) 2 +... + E tπ t+1 (βθ) 1 + (βθ) 2 +... + } ] +E tπ t+2 [(βθ) 2 +... +... = [ = (1 βθ) ] 1 E tπ t 1 βθ + Etπ t+1 βθ 1 βθ + Etπ t+2 (βθ)2 1 βθ +... = [ ] = (1 βθ) E tπ t + βθe tπ t+1 + (βθ) 2 E tπ t+2 +... = 1 1 βθ = k=0 (βθ)k E tπ t+k MZ 41 / 52

Ceny Rozwi zanie producenta (11): quasi-ró»nicowanie Ostatecznie (49) przyjmuje posta : p f,t p t 1 = (1 βθ) (βθ) k E t mc t+k + (βθ) k E t π t+k (50) k=0 k=0 Zauwa»my,»e powy»sze równanie mo»emy potraktowa jako rozwi zanie problemu producenta optymalizuj cego cen w okresie t ze wzgl du na oczekiwan przyszª ±cie»k inacji oraz realnych kosztów kra«cowych przy zaªo»eniu,»e nie b dzie miaª mo»liwo±ci dalszych zmian (a je»eli b dzie miaª t mo»liwo±, to rozwi»e zadanie ponownie). MZ 42 / 52

Ceny Rozwi zanie producenta (12): quasi-ró»nicowanie Zapiszmy równanie (50) ponownie dla okresu t + 1: p f,t+1 p t = (1 βθ) (βθ) k E t+1 mc t+k+1 + (βθ) k E t+1 π t+k+1 k=0 Wyznaczmy warunkow wzgl dem t warto± oczekiwan obu stron równania (51), pami taj c o tzw. prawie iterowanych oczekiwa«(e t E t+1 x t+2 = E t x t+2 ) oraz pomijaj c oczekiwania przy warto±ciach ju» znanych w t (E t x t = x t ): k=0 (51) E t p f,t+1 p t = (1 βθ) (βθ) k E t mc t+k+1 + (βθ) k E t π t+k+1 (52) k=0 k=0 MZ 43 / 52

Ceny Rozwi zanie producenta (13): quasi-ró»nicowanie Powy»szy zapis jest równoznaczny z nast puj cym: 0 = ( ) E tp f,t+1 p t + (1 βθ) (βθ) k 1 E tmc t+k + (βθ) k 1 E tπ t+k (53) k=1 k=1 Mno»ymy (53) stronami przez βθ: 0 = βθ ( ) E tp f,t+1 p t + (1 βθ) (βθ) k E tmc t+k + (βθ) k E tπ t+k (54) k=1 k=1 Odejmujemy stronami (50) minus (54): p f,t p t 1 = βθ ( E tp f,t+1 p t ) + (1 βθ) mct + π t (55) MZ 44 / 52

Ceny Hybrydowa krzywa Phillipsa (1) Czas wróci do równania (36) i podstawi je dwukrotnie (z czego raz przesuni te o 1 okres wstecz) do (55): [ ] 1 (1 θ) (1 ω) (πt ωπ 1 t 1) = βθ (1 θ) (1 ω) (Etπ t+1 ωπ t) +(1 βθ) mc t+π t Po uporz dkowaniu otrzymujemy: ω π t = θ+ω[1 θ(1 β)] π βθ t 1 + θ+ω[1 θ(1 β)] E tπ t+1 + + (1 ω)(1 θ)(1 βθ) θ+ω[1 θ(1 β)] mc t (56) MZ 45 / 52

Ceny Hybrydowa krzywa Phillipsa (2) Uwzgl dnienie zale»no±ci mc t od y t oraz wstrz sów (26) pozwala wyrazi inacj jako funkcj luki PKB: ω π t = θ+ω[1 θ(1 β)] π βθ t 1 + θ+ω[1 θ(1 β)] E tπ t+1 + + (1 ω)(1 θ)(1 βθ) θ+ω[1 θ(1 β)] [ (σ + φ) yt ɛ d t (1 + φ) ɛ s t] (57) MZ 46 / 52

Ceny Zadanie 2 Wyprowad¹ hybrydow krzyw Phillipsa bez korzystania z zaªo»enia upraszczaj cego,»e a = 1 we wzorze (23). Zauwa»,»e mody- kacji ulegn denicje MPN i MC, a warunkowy i bezwarunkowy koszt kra«cowy b d si ró»niªy. Wskazówka: równanie bez producentów indeksuj cych do przeszªej inacji (tzn. dla ω = 0) przyj ªoby wówczas posta : π t = βe t π t+1 + (1 θ)(1 βθ) θ a a+(1 a)µ mc t (58) MZ 47 / 52

Plan prezentacji 1 Decyzje gospodarstw domowych 2 Decyzje przedsi biorstw 3 Decyzje banku centralnego MZ 48 / 52

Bank centralny Reguªa Taylora Polityk pieni»n banku centralnego opisuje reguªa Taylora z wygªadzaniem. Nominalna stopa procentowa jest ustalana zgodnie z równaniem: i t = r + γ ρ (i t 1 r) + (1 γ ρ) (γ ππ t + γ y y t) + ε i t (59) gdzie: i t stopa procentowa banku centralnego w okresie t, y t produkcja, π t inacja, γ ρ (0; 1) parametr wygªadzania, γ π > 1, γ y > 0 parametry reakcji banku centralnego na odchylenia inacji i produkcji od warto±ci równowagi, r jak we wzorze (18), ε i t wstrz s stopy procentowej w okresie t. MZ 49 / 52

Bank centralny Zadanie 3 Zmodykuj uproszczon wersj modelu w Dynare, tak aby odpowiadaª opisanemu w tej prezentacji modelowi nowokeynesowskiemu dla gospodarki zamkni tej. B d równie» 3 równania: krzywa IS, krzywa Phillipsa i reguªa Taylora. Tym razem parametry w równaniach powinny by funkcj parametrów strukturalnych modelu. Wstrz sy wyst puj w ró»nych równaniach, z przypisanymi im parametrami. Wstrz sy w postaci zredukowanej nie s ju» niezale»ne! MZ 50 / 52

Bank centralny Zadanie 4 Zmodykuj model w Dynare z zadania 3 w taki sposób, by uwzgl dniaª nawyki konsumpcyjne, wprowadzone w zadaniu 1. Wskazówka: b dzie ªatwiej cofn si do równania (56) i rozwa-»y model z czterema, a nie z trzema równaniami. MZ 51 / 52

Bank centralny Zadanie 5 Na podstawie artykuªu A note on deriving the New Keynesian Phillips Curve under positive steady state ination (Khan, Rudolf, 2005) zmodykuj model z zadania 3 w taki sposób, by uwzgl dni przybli»enie wokóª stanu ustalonego, w którym inacja wynosi 2,5% rocznie. Dla uproszczenia przyjmij ω = 0. Wskazówka: standardowa parametryzacja modeli nowokeynesowskich dotyczy modeli kwartalnych. Oznacza to,»e parametr π z ww. artykuªu nale»y przyj na poziomie (1, 025) 1 4. MZ 52 / 52