O pewnym modelu cyklu koniunkturalnego z oczekiwaniami

Podobne dokumenty
Pochodne cz ¾astkowe i ich zastosowanie.

Zadania do wykładu Jakościowa Teoria Równań Różniczkowych Zwyczajnych

Jan Olek. Uniwersytet Stefana Kardynała Wyszyńskiego. Procesy z Opóźnieniem. J. Olek. Równanie logistyczne. Założenia

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

Równania różniczkowe liniowe rzędu pierwszego

Wprowadzenie do równań ró znicowych i ró zniczkowych.

Wyk ad II. Stacjonarne szeregi czasowe.

Tematy prac magisterskich i doktorskich

III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.

Równania różniczkowe zwyczajne Zadania z odpowiedziami

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

Liczby zespolone, liniowa zależność i bazy Javier de Lucas. a d b c. ad bc

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Ekstrema funkcji wielu zmiennych.

Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów o stałych współcz

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE. Marta Zelmańska

O zgodności procedur jednoczesnego testowania zastosowanych do problemu selekcji zmiennych w modelu liniowym

1 Regresja liniowa cz. I

Determinanty kursu walutowego w ujęciu modelowym

Funkcje dwóch zmiennych

1 Rozk ad normalny. Szczególnym przypadkiem jest standardowy rozk ad normalny N (0; 1), wartości

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE zadania z odpowiedziami

Dyskretne modele populacji

Modele wielorownaniowe

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

Efekt motyla i dziwne atraktory

Makroekonomia Zaawansowana

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Ekonomia matematyczna i dynamiczna optymalizacja

Stosowane modele równowagi. Wykład 1

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 7

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Statystyka matematyczna. Wykład III. Estymacja przedziałowa

Raport z ewaluacji wewnętrznej

t y x y'y x'x y'x x-x śr (x-x śr)^2

WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ

Reakcja Bielousowa-Żabotyńskiego

Ekonometria. Prognozowanie ekonometryczne, ocena stabilności oszacowań parametrów strukturalnych. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Analiza modelu ekspresji genu białka Hes1

Zbio r zadan Makroekonomia II c wiczenia 2016/2017

Równania różniczkowe zwyczajne zadania z odpowiedziami

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

Modele zapisane w przestrzeni stanów

Bifurkacje. Ewa Gudowska-Nowak Nowak. Plus ratio quam vis

Spis treści. Wstęp Konstrukcja modelu matematycznego... 1

Przyczynowość Kointegracja. Kointegracja. Kointegracja

Metody Ilościowe w Socjologii

Równania ró znicowe wg A. Ostoja - Ostaszewski "Matematyka w ekonomii. Modele i metody".

Wykład z modelowania matematycznego.

Dyskretne modele populacji

Wykład Analiza jakościowa równań różniczkowych

Dr Łukasz Goczek. Uniwersytet Warszawski

1 Praktyczne metody wyznaczania podstawowych miar bez zastosowania komputerów

Podprzestrzeń wektorowa, baza, suma prosta i wymiar Javier de Lucas

Rozkład normalny. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Rozkład normalny 1 / 26

Programowanie dynamiczne i modele rekurencyjne w ekonomii Wykład 2

Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym

Przekształcenia liniowe

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

Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl. krzywej zamknietej

EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

Rozdzia l 11. Przestrzenie Euklidesowe Definicja, iloczyn skalarny i norma. iloczynem skalarnym.

ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska

Powtórzenie wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki.

Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym

EKONOMETRIA. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.

Analiza Matematyczna MAEW101 MAP1067

Plan wykładu. Dlaczego wzrost gospodarczy? Model wzrostu Harroda-Domara.

MATEMATYKA 4 INSTYTUT MEDICUS FUNKCJA KWADRATOWA. Kurs przygotowawczy na studia medyczne. Rok szkolny 2010/2011. tel

Fizyka statystyczna Termodynamika bliskiej nierównowagi. P. F. Góra

Ekonometria. Modele wielorównaniowe. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Wykład 9. Model ISLM

Zastosowanie wykładników Lapunowa do badania stabilności sieci elektroenergetycznej

EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

Układy równań i równania wyższych rzędów

Analiza zdarzeń Event studies

Całki podwójne. Definicja całki podwójnej. Jacek Kłopotowski. 25 maja Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej

Inżynieria Systemów Dynamicznych (4)

Funkcje wielu zmiennych






Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 6. Metoda diagramowa. Obszary stabilności. P. F. Góra

Projekt nr POKL /11 Sami dla siebie współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU

Całki krzywoliniowe skierowane

WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3

Sterowalność liniowych uk ladów sterowania

Modele wielorównaniowe (forma strukturalna)

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

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Aproksymacja. j<k. L 2 p[a, b] l 2 p,n X = Lemat 1. Wielomiany ortogonalne P 0,P 1,...,P n tworza przestrzeni liniowej Π n. Dowód.

Wykład Ćwiczeni a 15 30

WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU

Modele wielorównaniowe. Estymacja parametrów

Pierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 2013 r. J. de Lucas

Transkrypt:

O pewnym modelu cyklu koniunkturalnego z oczekiwaniami Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej Szko a G ówna Handlowa w Warszawie Zakopane, 12 września 2016

Plan 1 Cel 2 Model Kaldora 3 Funkcja konsumpcji 4 Inwestycje 5 Równowaga, stabilność, bifurkacje 6 Atraktory okresowe i quasi-okresowe. Wielostabilność 7 Podsumowanie

Cel G ównym celem opracowania jest zbadanie wp ywu prostego mechanizmu oczekiwań heterogenicznych na dynamik ¾e modelu Kaldora.

Model Kaldora Dyskretna wersja modelu Kaldora Yt+1 = Y t + α(i t (Y t C t )), α > 0 K t+1 = I t + (1 δ)k t, 0 < δ < 1 Y t - produkt krajowy w okresie t K t - kapita w okresie t I t - inwestycje w okresie t C t - konsumpcja w okresie t

Konsumpcja Konsumpcja C t = C 0 + ce [Y t ], 0 < c < 1, C 0 > 0 W literaturze najcz ¾eściej C t = C 0 + 2 π arctan( πc 2 2c 1 (Y t Y )), C 0, c 1, c 2 > 0 gdzie Y oznacza egzogeniczny, po zadany (normalny) poziom produktu krajowego. Herman (1985), Lorenz (1992, 1993), Dotani (1996), Agliari i Dieci (2006)

Oczekiwania Zagregowane oczekiwania E [Y t ] s ¾a średni ¾a wa zon ¾a oczekiwań pierwszego E 1 [Y t ] i drugiego E 2 [Y t ] typu: E [Y t ] = w t E 1 [Y t ] + (1 w t )E 2 [Y t ], 0 < w t 1. Oczekiwania powstaj ¾a w odniesieniu do egzogenicznego (po z ¾adanego) poziomu produkcji Y. Oczekiwania pierwszego typu E 1 [Y t ] = Y t + µ 1 (Y t Y ), µ 1 > 0 Oczekiwania drugiego typu E 2 [Y t ] = Y t + µ 2 (Y Y t ), 0 < µ 2 < 1 Waga przypisywana oczekiwaniom pierwszego typu w t = 1 1 + γ 2 (Y t Y ) 2, γ > 0

Inwestycje Inwestycje s ¾a liniow ¾a funkcj ¾a kapita u i produktu krajowego I t = b(kt d K t ) + δk t, 0 < b < 1 gdzie Kt d = ky t (k > 0) jest po z ¾adanym poziomem kapita u w okresie t Zatem I t = bky t (b δ)k t Zak adam, ze b > δ.

Model Kaldora z oczekiwaniami Yt+1 = (1 α + αbk)y t + αc 0 + αce [Y t ] α(b δ)k t K t+1 = b(ky t K t ) + K t (1) Po z ¾adany (normalny) poziom produktu krajowego ( Y = C 0 1 c δk K = ky = kc 0 1 c δk

Model Kaldora z oczekiwaniami Dla uproszczenia analizy badany model (1) zapisuj ¾e przy pomocy zmiennych xt = K t ky y t = Y t Y wyra zaj ¾acych odchylenia od równowagi (Y, K ) W nowych wspó rz ¾ednych rozwa zany model przyjmuje postać: xt+1 = (1 b)x t + bky t y t+1 = (1 α + αbk)y t + α(δ b)x t + αce [y t ] αcc 0 1 c δk (2)

Po o zenia równowagi Badany model (2) posiada jeden punkt sta y F = (0, 0), jeśli 0 < c < 1 1 δk < 0 δk 1+µ lub 1 trzy punkty sta e: F = (0, 0) i dwa dodatkowe punkty sta e F1 oraz F 2 symetryczne wzgl ¾edem F, jeśli 1 δk > 0 i 1 δk 1+µ < c < minf1, 1 δk 1 1 µ g 2

Stabilność lokalna i bifurkacje Macierz Jacobiego modelu (2) " 1 b bk J(x, y) = de [y ] α(δ b) 1 α + δbk + αc dy # Macierz linearyzacji dla F J(0, 0) = 1 b bk α(δ b) 1 α + δbk + αc(1 + µ 1 ) Równowaga F jest blokalnie asymptotycznie stabila, jeśli 1 + trj(0, 0) + det J(0, 0) > 0 1 trj(0, 0) + det J(0, 0) > 0 1 det J(0, 0) > 0

Bifurkacja widelcowa (pitchfork)

Bifurkacja Neimarka-Sackera

Atraktory i ich obszary przyci ¾agania Wielostabilność czyli wspó istnienie kilku atraktorów dla tej samej kon guracji parametrów

Atraktory okresowe i quasi-okresowe

Podsumowanie Uwzgl ¾ednienie elementów behawioralnych Inne spojrzenie na dynamik ¾e produktu krajowego, które jest zbie zne z klasycznym nieliniowym modelem Kaldora Niestabilność równowagi stacjonarnej nie oznacza niestabilności modelu Model nieliniowy oprócz równowagi stacjonarnej posiada tak ze atraktory okresowe i quasi-okresowe (wielostabilność)

Dzi ¾ekuj ¾e za uwag ¾e!