Wybrane zagadnienia współczesnego modelowania strukturalnego. Cz. 1 - Estymowane modele równowagi ogólnej w zarysie

• Autorzy: Renata Wróbel-Rotter

Warianty tytułu

Modern Structural Modelling. Part 1 - Estimated General Equilibrium Models - an Overview

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W pracy omówiono podstawowe bloki równań, wynikających z przyjętych układów założeń teoretycznych, tworzące estymowane modele równowagi ogólnej. Stanowią one konstrukcję opartą na mikroekonomicznych zagadnieniach optymalizacyjnych podmiotów gospodarczych, zdefiniowanych w modelu teoretycznym, reguł decyzyjnych i procesów stochastycznych kształtujących dynamikę modelowej gospodarki w czasie, z których następnie otrzymuje się układ równań strukturalnych, w formie nieliniowego systemu racjonalnych oczekiwań. Podstawową grupą podmiotów występujących w modelu są gospodarstwa domowe podejmujące kluczowe decyzje wpływające na kształtowanie się poziomu aktywności w modelowej gospodarce, określając podaż pracy, rodzaj konsumpcji, alokację środków pieniężnych między krajowe i zagraniczne aktywa finansowe, oraz stanowią one jedyne źródło kapitału dla przedsiębiorstw krajowych, ustalając wielkość jego podaży i inwestycji. Decyzje konsumpcyjne i inwestycyjne gospodarstw domowych są opisywane w czasie przez ciąg identycznych zagadnień maksymalizacji użyteczności, niezmiennych dla każdego ze stanów przyszłości, warunkowych względem danego ciągu ograniczeń budżetowych. Prowadzą one do definicji równań Eulera dla konsumpcji, określenia ograniczenia zasobowego gospodarki i, po zdefiniowaniu procesów stochastycznych kształtujących preferencje w czasie i określających inne zakłócenia losowe, występujące w funkcji użyteczności i ograniczeniu budżetowym, tworzą bezpośrednio równania strukturalne modelu. Drugą istotną grupą podmiotów występujących w części teoretycznej modelu są przedsiębiorstwa. Sektor produkcyjny ma strukturę dwustopniową, która składa się z przedsiębiorstw wytwarzających produkty pośrednie, wykorzystujących pracę oferowaną przez gospodarstwa domowe i posiadany zasób kapitału, oraz producenta dobra finalnego, który agreguje produkty pośrednie w jednorodny produkt końcowy. Konstrukcja taka ma na celu ujęcie nominalnych opóźnień w reakcji płacy na nieprzewidywalne zmiany warunków zewnętrznych i umożliwić współistnienie w jednym modelu optymalizacyjnych zachowań mikroekonomicznych z obserwowaną na poziomie makroekonomiczną inercją zmiennych. Produkt finalny jest przekazywany gospodarstwom domowym w celach konsumpcyjnych i inwestycyjnych oraz eksporterom, w przypadku modelu gospodarki otwartej. Producent finalny, działający na rynku doskonale konkurencyjnym, wykorzystuje funkcję produkcji, opisaną agregatem o stałej elastyczności substytucji, łącząc produkty pośrednie w jeden agregat. Sektor wytwarzający dobra pośrednie stanowią przedsiębiorstwa działające według zasad konkurencji monopolistycznej: nabywają pracę i wynajmują kapitał od gospodarstw domowych na rynku doskonale konkurencyjnym, wytwarzają niejednorodne dobra pośrednie i sprzedają je producentowi finalnemu. Technologia producentów pośrednich podlega wspólnym, stochastycznym zmianom w czasie i jest najczęściej opisana przez funkcję produkcji Cobba i Douglasa. Optymalne decyzje związane z wielkością produkcji i cenami są ustalane w oparciu o mikroekonomiczne zagadnienia optymalizacyjne: minimalizacji kosztów i maksymalizacji zysku. Model zamykają reguła decyzyjna podmiotu odpowiedzialnego za decyzje monetarne oraz inne równania, w szczególności warunki równoważenia się rynków i ograniczenia zasobowe. Estymowany model równowagi ogólnej jest szczególną konstrukcją, która pozwala przejść od optymalizacyjnych zachowań na poziomie mikroekonomicznym do występujących na poziomie makroekonomicznym inercji poprzez odpowiednie mechanizmy agregujące. (abstrakt oryginalny)

EN

The paper presents mail building blocks of the estimated general equilibrium models. Models belonging to that class combine in one specification the optimization behavior of consumers and producers with mechanisms that allow to model the nominal and real rigidities observed at the macroeconomic level. Moreover, they allow flexibly to test alternative economic hypotheses. This article contains the first part of the methodology that discusses theoretical assumptions, the second one is devoted to estimation and verification methods and will appear as the continuation article. The goal is to present wide context of they usefulness and highlight methodological challenges. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Model GTAP; Modelowanie struktury

EN

Global Trade Analysis Project model (GTAP); Structure modeling

• Czasopismo: Folia Oeconomica Cracoviensia
• Rocznik: 2012
• Tom: 53
• Strony: 59--83

Twórcy

autor

Renata Wróbel-Rotter

• Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

Bibliografia

• Adolfson M. (2007), Incomplete exchange rate pass-through and simple monetary policy rules, Journal of International Money and Finance 26.
• Adolfson M., Laseén S., Lindé J., Villani M. (2004), The role of sticky prices in an open economy DSGE model: A Bayesian investigation, Journal of the European Economic Association 2.
• Adolfson M., Laseén S., Lindé J., Villani M. (2005a), Are constant interest rate forecasts modest policy interventions? Evidence from a dynamic open economy model, International Finance 8.
• Adolfson M., Laseén S., Lindé J., Villani M. (2005b), Bayesian estimation of an open economy DSGE model with incomplete pass-through, Journal of International Economics, 72.
• Adolfson M., Laseén S., Lindé J., Villani M. (2008a), Empirical properties of closed and open economy DSGE models of the Euro Area, Macroeconomic Dynamics 12.
• Adolfson M., Laseén S., Lindé J., Villani M. (2008b), Evaluating an estimated New Keynesian small open economy model, Journal of Economic Dynamics and Control 32.
• Adolfson M., Laseén S., Lindé J., Villani M., Svensson L. E. O. (2011), Optimal monetary policy in an operational medium-sized DSGE model, Journal of Money, Credit and Banking 43.
• Adolfson M., Lindé J., Villani M. (2005c), Forecasting performance of an open economy Dynamic Stochastic General Equilibrium model, Money Macro and Finance (MMF) Research Group Conference 2005 32.
• Altig D. E., Christiano L. J., Eichenbaum M., Lindé J. (2011), Firm-specific capital, nominal rigidities, and the business cycle, Review of Economic Dynamics, 14.
• Ambler S., Dib A., Rebei N. (2003), Nominal rigidities and exchange rate pass-through in a structural model of a small open economy, Bank of Canada Working Paper 03-29, Bank of Canada.
• An S., Schorfheide F. (2007), Bayesian analysis of DSGE models, Econometric Review 26.
• Anderson E. W., Hansen L. P., McGrattan E. R., Sargent T. (1996), On the mechanics of forming and estimating dynamic linear economies, w: Handbook of Computational Economics 1, (red.: D. A. K. Hans, M. Amman i J. Rust), North-Holland.
• Anderson G. S., Moore G. (1985), A linear algebraic procedure for solving linear perfect foresight models, Economic Letters 17.
• Aruoba S. B., Fernández-Villaverde J., Rubio-Ramírez J. F. (2006), Comparing solution methods for dynamic equilibrium economies, Journal of Economic Dynamics and Control, 30(12).
• Baxte M., Farr D. D. (2005), Variable capital utilization and international business cycles, Journal of International Economics 65.
• Belaygorod A., Chib S., Dueker M. (2005), Discrete monetary policy changes and changing inflation targets in estimated DSGE models, Review, Federal Reserve Bank of St. Louis, issue Nov.
• Benhabib J., Schmitt-Grohé S., Uribe M. (2001a), Monetary policy and multiple equilibria, American Economic Review 91.
• Benhabib J., Schmitt-Grohé S., Uribe M. (2001b), The perils of Taylor rules, Journal of Economic Theory 96.
• Benigno G., Thoenissen C. (2003), Equilibrium exchange rates and supply side performance, Economic Journal 113.
• Bergin P.R. (2003), Putting the New Open Macroeconomics to a test, Journal of International Economics 60.
• Beyer A., Farmer R. E. A. (2004), On the indeterminacy of New-Keynesian economics, Computing in Economics and Finance, 152.
• Black R., Cassino V., Cassino A., Hansen E., Hunt B., Rose D., Scott A. (1997), The forecasting and policy system: the core model, Reserve Bank of New Zealand, Research Paper 43.
• Blanchard O. J., Kahn C. M. (1980), The solution of linear difference models under linear expectations, Econometrica, 48.
• Bouakez H., Cardia E., Ruge-Murcia F.J. (2002), Habit formation and the persistence of monetary shocks, Journal of Monetary Economics 52.
• Breuss F., Rabitsch K. (2009), An estimated two-country DSGE model of Austria and the Euro Area, Empirica 36.
• Brooks S.P., Gelman A. (1998), General methods for monitoring convergence of iterative simulations, Journal of Computational and Graphical Statistics 7.
• Brzoza-Brzezina M., Kolasa M. (2012), Bayesian evaluation of DSGE models with financial frictions, National Bank of Poland Working Paper 109.
• Brzoza-Brzezina M., Kolasa M., Makarski K. (2011), The anatomy of standard DSGE models with financial frictions, National Bank of Poland Working Paper 80.
• Brzoza-Brzezina M., Makarski K. (2010), Credit Crunch in a Small Open Economy, National Bank of Poland Working Paper 75.
• Burriel P., Fernández-Villaverde J., Rubio-Ramírez J. F. (2009), MEDEA: A DSGE Model for the Spanish Economy, SERIEs Journal of the Spanish Economic Association 1.
• Calvo G. (1983), Staggered prices in a utility-maximizing framework, Journal of Monetary Economics 12.
• Canova F. (1994), Statistical inference in calibrated models, Journal of Applied Econometrics 9.
• Canova F. (2006), Methods for applied macroeconomic research, Princeton University Press, Princeton.
• Chang Y., Schorfheide F. (2003), Labour supply shifts and economic fluctuations, Journal of Monetary Economics 50.
• Chen B., Zadrozny P. (2005), Multi-Step Perturbation Solution of Nonlinear Rational Expectations Models, Computing in Economics and Finance, 254.
• Chib S. (1995), Understanding Metropolis Hastings algorithm, Journal of the American Statistical Assotiation 90.
• Christiano L. J., Eichenbaum M., Evans C. (1999), Monetary policy shocks: What have we learned and to what end?, w: Handbook of Macroeconomics 1A, (red.: M. Woodford i J. Taylor), Amsterdam: Elsevier Science, North-Holland.
• Christiano L. J., Eichenbaum M., Evans C. (2005), Nominal rigidities and the dynamic effects of a shock to monetary policy, Journal of Political Economy 113.
• Christiano L. J., Trabandt T., Walentin K. (2010), DSGE models for monetary policy analysis, Handbook of monetary economics (red. B.M. Friedman, M. Woodford) 3, Elsevier.
• Clarida R., Galí J., Gertler M. (1999), The science of monetary policy: a New Keynesian perspective, Journal of Economic Literature XXXVII.
• Clarida R., Galí J., Gertler M. (2000), Monetary policy rules and macroeconomic stability: Evidence and some theory, Quarterly Journal of Economics CXV.
• Colander D. (2006), Post Walrasian macroeconomics. Beyond the Dynamic Stochastic General Equilibrium model, Cambridge University Press, Cambridge.
• Coletti D., Hunt B., Rose D., Tetlow R. (1996), The dynamic model: QPM, Bank of Canada Technical Report 1996-75.
• Cowles M. K., Carlin B. P. (1996), Markov Chain Monte Carlo convergence diagnostics: A comparative review, Journal of the American Statistical Association 91.
• De Jong D. N., Ingram B. F., Whiteman C. H. (2000), A Bayesian approach to dynamic macroeconomic, Journal of Econometrics 98.
• DeJong D. N., Ingram B. F., Whiteman C. H. (1996), A Bayesian approach to calibration, Journal of Business Economics and Statistics 14.
• DeJong D. N., Ingram B. F., Whiteman C. H. (2000), A Bayesian approach to dynamic macroeconomic, Journal of Econometrics 98.
• Dib A. (2003), An estimated Canadian DSGE model with nominal and real rigidities, Canadian Journal of Economics 36.
• Dixit A. K., Stiglitz J. (1977), Monopolistic competition and optimum product diversity, American Economic Review 67.
• Erceg C. J., Guerrieri L., Gust C. (2005), SIGMA: A New open economy model for policy analysis, International Finance Discussion Papers 835.
• Erceg C. J., Henderson D.W., Levin A.T. (2000), Optimal monetary policy with staggered wage and price contracts, Journal of Monetary Economics, 46.
• Evans G. W., Honkapohja S. (2006), Monetary Policy, Expectations and Commitment, Scandinavian Journal of Economics 108(1).
• Fagan G., Henry J., Mestre R. (2005), An Area-Wide model (AWM) for the Euro Area, Economic Modelling 22.
• Fair R. (1994), Testing macroeconomic models, Cambridge, Harvard University Press.
• Gabriel V., Levine P., Pearlman J., Yang B. (2010), An estimated DSGE model of the Indian economy, School of Economics Discussion Papers 1210, University of Surrey.
• Galí J. (2002), New perspectives on monetary policy, inflation, and the business cycle, NBER Working Paper 8767.
• Galí J. (2008), Monetary Policy, Inflation, and the Business Cycle: An Introduction to the New Keynesian Framework, Princeton University Press, Princeton.
• Gali J., Monacelli T. (2005), Monetary Policy and Exchange Rate Volatility in a Small Open Economy, Review of Economic Studies 72.
• Gamerman D. (1997), Markov Chain Monte Carlo. Stochastic simulation for Bayesian inference, Chapman and Hall, London.
• Geweke J. (1992), Evaluating the accuracy of sampling - based approaches to the calculation of posterior moments, w: Bayesian Statistics 4 (red.: J. M. Bernardo, J. O. Berger, A. P. Dawid, A. F. M. Smith), Oxford University Press, Oxford.
• Geweke J. (1999), Computational experiments and reality, Computing in Economics and Finance 401.
• Goodfriend M., King R. (1997), The new neoclassical synthesis and the role of monetary policy, NBER Macroeconomic Annual 12.
• Grabek G., Kłos B., Utzig-Lenarczyk G. (2007), SOE-PL - model DSGE małej otwartej gospodarki estymowany na danych polskich, Materiały i Studia NBP 217.
• Gradzewicz M., Makarski K. (2009), The macroeconomic effects of losing autonomous monetary policy after the Euro adoption in Poland, Narodowy Bank Polski, Materiały i Studia 58.
• Haider A., Khan U. S. (2008), A Small Open Economy DSGE Model for Pakistan, The Pakistan Development Review 47.
• Hansen G., Prescott E. (1995), Recursive Methods for Computing Equilibria of Business Cycle Models, Frontiers of Business Cycle Research, (red.: T. F. Cooley), Princeton.
• Heer B., Maussner A. (2005), Dynamic General Equilibrium modelling. Computational methods and applications, Springer, Berlin.
• Ingram B. F., Whiteman C.H. (1994), Supplanting Minnesota prior. Forecasting macroeconomic time series using real business cycle model priors, Journal of Monetary Economics, 34.
• Ireland P.N. (2004), A method for taking models to the data, Journal of Economics Dynamic & Control, 28.
• Judd K. L. (2003), Perturbation methods and change of variable transformations, Computing in Economics and Finance 239.
• Judd K. L., Guu S. M. (1997), Asymptotic methods for aggregate growth models, Journal of Economic Dynamics and Control 21.
• Juillard M. (2002), Perturbation method at order k: A recursive algorithm, Computing in Economics and Finance 257.
• Juillard M., Karam P., Laxton D., Pesenti P. (2006), Welfare-based monetary policy rules in an estimated DSGE model of the US economy, European Central Bank Working Paper 613.
• Khan A., King R. G., Wolman A. L. (2003), Optimal monetary policy, Review of Economic Studies 70.
• Kim J. (2000), Constructing and estimating a realistic optimizing model of monetary policy, Journal of Monetary Economics 45.
• Kim J., Kwok Y. K. (2007), Higher-Order Properties of the `Exchange Rate Dynamics Redux' Model, Computational Economics 30.
• Kim J., Pagan A. R. (1999), The econometric analysis of calibrated macroeconomic models, w: Handbookof applied econometrics (red.: M. H. Pesaran i M. R. Wickens), Blacwell Publishers Ltd.
• King R. G., Plosser C., Rebelo S. (1988), Production, growth and business cycles: I and II, Journal of Monetary Economics 21.
• Klein P. (1997), Using the generalized Schur form to solve a system of linear expectational difference equations, Papers on the macroeconomics and fiscal policy, Monograph series 33, Stockholm University.
• Kolasa M. (2008), Structural heterogeneity or asymmetric shocks? Poland and the euro area through the lens of a two-country DSGE model, Narodowy Bank Polski.
• Kortelainen M. (2002), EDGE: a model of the Euro Area with applications to monetary policy, Bank of Finland Studies E:23.
• Kydland F., Prescott E. (1982), Time to build and aggregate fluctuations, Econometrica 50.
• Kydland F., Prescott E. (1996), The computational experiment: an econometric tool, Journal of Economic Perspective 10.
• Laforte J. F. (2005), Pricing models: A Bayesian DSGE approach for the US economy, Journal of Money, Banking and Credit 39.
• Lane P. R. (2001), The New Open Economy Macroeconomic: A survey, Journal of International Economics 54.
• Laxton D., Pesenti P. (2003), Monetary rules for small, open, emerging economies, Journal of Monetary Economics 50.
• Levin A. T., Onatski A., Williams J. C., Williams N. (2005), Monetary policy under uncertainty in microfounded macroeconometric models, Computing in Economics and Finance 478.
• Lindé J., Nessén M., Söderström U. (2009), Monetary policy in an estimated open-economy model with imperfect pass-through, International Journal of Finance and Economics 14.
• Ljungqvist L., Sargent T. (2000), Recursive macroeconomic theory, MIT Press.
• Lubik T., Schorfheide F. (2003), Computing sunspot equilibria in linear rational expectations models, Journal of Economic Dynamics & Control 28.
• Lubik T., Schorfheide F. (2004), Testing for indeterminacy: An application to US monetary policy, American Economic Review 94.
• Lubik T., Schorfheide F. (2006), A Bayesian look at New Open Economy Macroeconomics, NBER Macroeconomic Annual 20.
• Lucas R. E. J. (1976), Econometric policy evaluation: a critique, w: The Phillips Curve and Labor Markets, (red.: K. Brunner and A. H. Meltzer), Amsterdam: North-Holland.
• Malley J. R., Muscatelli V. A., Woitek U. (2005), Real business cycles, sticky wages or sticky prices? The impact of technology shocks on US manufacturing, European Economic Review 49.
• Marin J. M., Christian P. R. (2007), Bayesian core: A practical approach to computational Bayesian statistics, Springer, New York.
• Mas-Colell A., Whinston M. D., Greene J.R. (1995), Microeconomic theory, Oxford University Press, New York.
• Mishkin F. S. (1996), The channels of monetary transmission: Lessons for monetary policy, NBER Working Paper 5464.
• Moran K., Dolar V. (2002), Estimated DGE models and forecasting accuracy: A preliminary investigation with Canadian Data, Bank of Canada Working Paper 2002-18.
• Murchison S., Rennison A., Zhu Z. (2004), A structural small open-economy model for Canada, Bank of Canada Working Paper 2004-4.
• Novales A., Dominguez E., Perez J., Ruiz J. (2003), Soving nonlinear rational expectations models by eigenvalue - eigenvector decompositions, Computational Methods for the Study of Dynamic Economies, (red.: R. Marimon and A. Scott), Oxford University Press, Oxford, UK.
• O'Hagan A. (1994), Bayesian inference, Edward Arnold, London.
• Obstfeld M., Rogoff K. (1995), Exchange Rate Dynamics Redux, Journal of Political Economy 103.
• Otrok C. (2001), On measuring the welfare cost of business cycles, Journal of Monetary Economics 47.
• Pagan A. (2001), Report on modeling and forecasting at the Bank of England, Report to the Court of Directors of the Bank of England.
• Pytlarczyk E. (2005), An estimated DSGE model for the German economy, Computing in Economics and Finance 318.
• Pytlarczyk E. (2007), Construction and Bayesian estimation of DSGE models for the Euro area- a statistical framework, VDM Verlag, Berlin.
• Rabanal P. (2007), Does inflation increase after a monetary policy tightening? Answers based on an estimated DSGE model, Journal of Economic Dynamics and Control 31.
• Rabanal P., Rubio-Ramírez J. F. (2005a), Comparing New Keynesian models in the Euro Area: A Bayesian approach, Journal of Monetary Economics, 52.
• Rabanal P., Rubio-Ramírez J. F. (2005b), Comparing New Keynesian models of the Business cycle: A Bayesian approach, Journal of Monetary Economics, 52.
• Rajan R. (2004), GEM: A new international macroeconomic model, International Monetary Fund, Research Department.
• Ratto M., Röger W. (2005), An estimated open-economy model for the EURO area, Computing in Economics and Finance 84.
• Ratto M., Röger W., in't Veld J., Girardi R. (2005), An estimated New-Keynesian dynamic stochastic general equilibrium model of the Euro area, European Economy - Economic Paper 220.
• Rotemberg J., Woodford M. (1997), An optimization based econometric framework for the evaluation of monetary policy, NBER Macroeconomic Annual 12.
• Schmitt-Grohé S., Uribe M. (2004a), Optimal fiscal and monetary policy under sticky prices, Journal of Economic Theory 114.
• Schmitt-Grohé S., Uribe M. (2004b), Optimal operational monetary policy in the Christiano-Eichenbaum-Evans model of the U.S. business cycle, NBER Working Paper 10724.
• Schmitt-Grohé S., Uribe M. (2004c), Solving dynamic general equilibrium models using a second-order approximation to the policy function, Journal of Economic Dynamics & Control 28.
• Schmitt-Grohé S., Uribe M. (2005), Optimal fiscal and monetary policy in a medium scale macro model, Computing in Economics and Finance 476.
• Schmitt-Grohé S., Uribe M. (2007), Optimal simple and implementable monetary and fiscal rules, Journal of Monetary Economics 54.
• Schorfheide F. (2000), Loss function based evaluation of DSGE models, Journal of Applied Econometrics 15.
• Sims C. A. (1980), Macroeconomics and reality, Econometrica 48.
• Sims C. A. (2001), A review of monetary policy rules, Journal of Economic Literature 92.
• Sims C. A. (2002a), The role of models and probabilities in the monetary policy process, Brookings Papers on Economic Activity 2.
• Sims C. A. (2002b), Solving linear rational expectations models, Computational Economics 20.
• Smets F., Wouters R. (2002), Openness, imperfect exchange rate pass-through and monetary policy, Journal of Monetary Economics 49.
• Smets F., Wouters R. (2003), An estimated Dynamic Stochastic General Equilibrium model of the Euro Area, Journal of the European Economic Association 1.
• Smets F., Wouters R. (2005), Comparing shocks and frictions in US and Euro Area business cycles: A Bayesian DSGE approach, Journal of Applied Econometrics 20.
• Smets F., Wouters R. (2007), Shocks and frictions in US business cycles: A Bayesian DSGE approach, American Economic Review 97.
• Söderlind P. (1999), Solution and estimation of RE macromodels with optimal policy, European Economic Review 43.
• Söderström U., Söderlind P., Vredin P. (2002), Can a calibrated New-Keynesian model of monetary policy fit the facts?, Sveriges Riksbank, Working Paper Series 147.
• Stokey N. L., Lucas E., Prescott E. (1989), Recursive Methods in Economic Dynamics, Harvard University Press, England.
• Szeto K. L. (2002), A Dynamic Computable General Equilibrium (CGE) model of the New Zealand economy, New Zealand Treasury Working Paper 02/07.
• Tanner M. A. (1996), Tools for Statistical Inference, Springer.
• Taylor J. B., Uhlig H. (1990), Solving nonlinear stochastic growth models: A comparison of alternative solution methods, Journal of Business and Economic Statistics 8.
• Tierney L. (1994), Markov chains for exploring posterior distributions (with discussion), Annals of Statistics 22.
• Tovar C. (2008), DSGE models and central banks, Economics - The open-access, Open-assessment E-Journal, Kiel Institute for the World Economy, 3.
• Uhlig H. (1999), A toolkit for analyzing nonlinear dynamic stochastic models easily, w: Computational Methods for the Study of Dynamic Economies, (red.: R. Marimón i A. Scott), Oxford University Press, Oxford, UK.
• Varian A.H. (1992), Microeconomics analysis, Third Edition, W.W Norton, New York.
• Warne A., Coenen G., Christoffel K. (2012), Forecasting with DSGE-VAR Models, rękopis - Directorate General Research, European Central Bank.
• Woodford M. M. (2003), Interest and prices. Foundations of a theory of monetary policy, Princeton University Press.
• Wróbel-Rotter R. (2007a), Dynamic Stochastic General Equilibrium Models: Structure and Estimation, Modelling Economies in Transition 2006, (red.: Welfe W., Wdowiński P.), Łódź.
• Wróbel-Rotter R. (2007b), Dynamiczne Stochastyczne Modele Równowagi Ogólnej: zarys metodologii badań empirycznych, Folia Oeconomica Cracoviensia, 48.
• Wróbel-Rotter R. (2007c), Dynamiczny Stochastyczny Model Równowagi Ogólnej: przykład dla gospodarki polskiej, Przegląd Statystyczny nr 3, tom 54.
• Wróbel-Rotter R. (2008), Bayesian estimation of a Dynamic General Equilibrium model, w: Metody Ilościowe w Naukach Ekonomicznych, Ósme Warsztaty Doktorskie z zakresu Ekonometrii i Statystyki, red. A. Welfe, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
• Wróbel-Rotter R. (2011a), Empiryczne modele równowagi ogólnej: gospodarstwa domowe i producent finalny, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, seria Ekonomia, nr 869.
• Wróbel-Rotter R. (2011b), Obszary stabilności rozwiązania empirycznych modeli równowagi ogólnej: zastosowanie metod analizy wrażliwości, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, seria Metody analizy danych, nr 873.
• Wróbel-Rotter R. (2011c), Sektor producentów pośrednich w empirycznym modelu równowagi ogólnej, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, seria Ekonomia, nr 872.
• Wróbel-Rotter R. (2012a), Analiza stopnia zgodności z danymi empirycznymi estymowanego modelu równowagi ogólnej rękopis - złożone do druku w ZNUEK, seria Ekonomia.
• Wróbel-Rotter R. (2012b), Empiryczne modele równowagi ogólnej: zagadnienia numeryczne estymacji bayesowskiej, ZN UEK Metody analizy danych, 878.
• Wróbel-Rotter R. (2012c), Empiryczne modele równowagi ogólnej: zastosowanie metody dekompozycji funkcji do oceny zależności między postacią strukturalną i zredukowaną, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, seria Metody Analizy Danych, (złożone do druku).
• Wróbel-Rotter R. (2012d), Estymowane modele równowagi ogólnej i wektorowa autoregresja: model hybrydowy, rękopis - złożone do druku w Bank i Kredyt.
• Wróbel-Rotter R. (2012e), Struktura empirycznego modelu równowagi ogólnej dla niejednorodnych gospodarstw domowych, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, seria Ekonomia, 879.
• Wróbel-Rotter R. (2012f), Wybrane zagadnienia współczesnego modelowania strukturalnego, część II: wnioskowanie w estymowanych modelach równowagi ogólnej, Folia Oeconomica Cracoviensia, tom 53.
• Zadrozny P. (1998), An eigenvalue method of undetermined coefficients for solving linear rational expectations models, Journal of Economic Dynamics and Control 22.
• Zagaglia P. (2005), Solving rational-expectations models through the Anderson-Moore algorithm: An introduction to the Matlab implementation, Computational Economics 26.