PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2016 | 8 | nr 2 | 93--114
Tytuł artykułu

Impulse Response Functions in the Dynamic Stochastic General Equilibrium Vector Autoregression Model

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The model considered in the paper is defined as VAR with the priordistribution for parameters generated by the dynamic stochastic generalequilibrium (DSGE) model. The degree of economic restrictions in the DSGE-VAR model is controlled by the weighting parameter. In the paper there isinvestigated the impact of the weighting parameter prior specifications for theposterior shape of impulse response functions (IRFs). In case of conditionalmodels the paths of IRFs highly depend on the value of the weighting parameterthat is set arbitrary. When considering full estimation with different prior types,means and gradual change in the dispersion the posterior time paths of IRFsare similar in models with high values of the marginal data density. (original abstract)
Rocznik
Tom
8
Numer
Strony
93--114
Opis fizyczny
Twórcy
  • Cracow University of Economics
Bibliografia
  • [1] Adjemian A., Darracq Pariès M., Moyen S. (2008), Towards a monetary policy evaluation framework, European Central Bank Working Paper942, Frankfurt amMain, Germany.
  • [2] Adjemian S., Bastani H., Juillard M., Mihoubi F., Perendia G., Ratto M., Villemot S. (2011), Dynare: Reference manual, version 4, Dynare Working Papers1, Paris.
  • [3] Adolfson M., Laseén S., Lindé J., Villani M. (2008), Evaluating an estimatedNew Keynesian small open economy model, Journal of Economic Dynamics andControl, vol. 32(8), 2690-2721.
  • [4] Baumeister C., Hamilton J. D. (2014), Sign restrictions, structural vectorautoregressions and useful prior information, Econometrica, 83(5), 1963-1999.
  • [5] Christiano L. J. (2007), Comment on Marco Del Negro, Frank Schorfheide, Frank Smets, and Raf Wouters, 'On the Fit of New-Keynesian Models', Journal of Business & Economic Statistics, 25(2), 143-151.
  • [6] Christiano L. J., Eichenbaum M., Evans C. (2005), Nominal rigidities and the dynamic effects of a shock to monetary policy, Journal of Political Economy, vol.113(1), 1-45.
  • [7] Dedola L., Neri S. (2006), What does a technology shock do? A VAR analysis with model-based sign restrictions, Working Paper Series705, European Central Bank.
  • [8] Del Negro M., Schorfheide F. (2002), Priors from General Equilibrium models for VARs, Penn Institute for Economic Research, Working Paper, No. 02-024.
  • [9] Del Negro M., Schorfheide F. (2004a), Priors from General Equilibrium models for VARs, International Economic Review, vol. 45(2), 643-673.
  • [10] Del Negro M., Schorfheide F. (2006), How good is what you've got? DSGE-VARas a toolkit for evaluating the DSGE models, Economic Review, Federal Reserve Bank of Atlanta, Q2, 21-37.
  • [11] Del Negro M., Schorfheide F., Smets F., Wouters R. (2004b), On the fit and forecasting performance of New Keynesian models, Federal Reserve Bank of Atlanta Working Paper2004-37, December.
  • [12] Del Negro M., Schorfheide F., Smets F., Wouters R. (2007), On the fit of New-Keynesian models, Journal of Business & Economic Statistics, 25(2), 123-143.
  • [13] Erceg C. J., Henderson D. W., Levin A. T. (2000), Optimal monetary policy with staggered wage and price contracts, Journal of Monetary Economics, vol.46(2), 281-313.
  • [14] Fernández-Villaverde J., Rubio-Ramírez J. F., Sargent T. (2007), A, B, C's (and D's) for understanding VARs, American Economic Review, vol. 97(3), 1021-1026.
  • [15] Fukač M. (2007), Impulse Responses Identification in DSGE Models, Reserve Bank of Kansas City, Research Working PaperRWP 10-07.
  • [16] Geweke J. (1999), Using simulation methods for Bayesian econometric models: inference, development and communication, Econometric Reviews, vol. 18(1), 1-73
  • [17] Ghent A. C. (2008), Comparing DSGE-VAR forecasting models: How big are the differences?, Journal of Economic Dynamics and Control33, 864-882.
  • [18] Kolasa M., Rubaszek M., Skrzypczyński P. (2012), Putting the New Keynesian DSGE model to the real-time forecasting test, Journal of Money, Credit and Banking, vol. 44(7), 1301-1324.
  • [19] Koop G. (1996), Parameters uncertainty and impulse response analysis, Journal of Econometrics, vol. 72(1-2), 135-149.
  • [20] Koop G., Pesaran M. H., Potter S. M. (1996), Impulse response analysis in nonlinear multivariate models, Journal of Econometrics, vol. 74(1), 119-147
  • [21] Lee K., Matheson T., Smith C. (2007), Open economy DSGE-VAR forecasting and policy analysis: Head to head with the RBNZ published forecasts, Reserved Bank of New Zealand Discussion Paper Series, DP2007/01.
  • [22] Liu P., Theodoridis C. (2010), DSGE model restrictions for structural VAR identification, Bank of England Working Paper402.Impulse Response Functions...
  • [23] Mittnik S., Zadrozny P. (1993), Asymptotic distributions of impulse responses, step responses, and variance decompositions of estimated linear dynamic models, Econometrica, vol. 61(4), 857-870.
  • [24] Poirier D. J. (1995), Intermediate Statistics and Econometrics: A Comparative Approach, MIT Press, Hong Kong.
  • [25] Rabanal P., Rubio-Ramírez J. F. (2005a), Comparing New Keynesian models in the Euro Area: A Bayesian approach, Journal of Monetary Economics52, 1151-1166.
  • [26] Rabanal P., Rubio-Ramírez J. F. (2005b), Comparing New Keynesian models of the Business cycle: A Bayesian approach, Journal of Monetary Economics, vol.52(6), 1151-1166.
  • [27] Ravenna F. (2006), Vector autoregressions and reduced form representations of DSGE models, Documentos de Trabajo, No. 0619, Banco de Espania.
  • [28] Rubio-Ramirez J. F., Waggoner D. F., Zha T. (2010), Structural vector autoregressions: theory of identyfication and algorithms for inference, Review of Economic Studies, 77(2), 665-696.
  • [29] Sims C. A., Zha T. (1999), Error bands for impulse responses, Econometrica, 67(5), 1113-1156.
  • [30] Uhlig H. (2005), What are the effects of monetary policy on output? Results from an agnostic identification procedure, Journal of Monetary Economics, 52(2), 381-419.
  • [31] Watanabe T. (2007), The application of DSGE-VAR model to macroeconomic data in Japan, ESRI Discussion Paper Series 225-E.
  • [32] Wróbel-Rotter R. (2011a), Empiryczne modele równowagi ogólnej: gospodarstwa domowe i producent finalny, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, seria Ekonomia, 869, 109-128.
  • [33] Wróbel-Rotter R. (2011b), Sektor producentów pośrednich w empirycznym modelu równowagi ogólnej, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, seria Ekonomia 872, 73-93.
  • [34] Wróbel-Rotter R. (2012a), Empiryczne modele równowagi ogólnej: zagadnienia numeryczne estymacji bayesowskiej, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, seria: Metody analizy danych, 878, 143-162.
  • [35] Wróbel-Rotter R. (2012b), Struktura empirycznego modelu równowagi ogólnej dla niejednorodnych gospodarstw domowych, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, seria Ekonomia, 879, 107-126.
  • [36] Wróbel-Rotter R. (2013a), Estymowane modele równowagi ogólnej i autoregresja wektorowa. Aspekty teoretyczne, Przegląd Statystyczny, 3(60), 359-380.
  • [37] Wróbel-Rotter R. (2013b), Estymowane modele równowagi ogólnej i wektorowa autoregresja. Aspekty praktyczne, Przegląd Statystyczny, 4(60), 477-498.
  • [38] Wróbel-Rotter R. (2013c), Estymowane modele równowagi ogólnej i wektorowa autoregresja: model hybrydowy, Bank i Kredyt44(5), 533-570.
  • [39] Wróbel-Rotter R. (2015), Estymowane modele równowagi ogólnej. Podejście bayesowskie, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Zeszyty Naukowe, Seria specjalna: Monografie, 239
  • [40] Zellner A. (1971), An introduction to Bayesian inference in econometrics, John Wiley and Sons, Ltd., New York.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171430888

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.