Determinanty synchronizacji cykli koniunkturalnych: analiza z wykorzystaniem BMA i miar łączności. Część 2, Wyniki estymacji

• Autorzy: Krzysztof Beck

Warianty tytułu

Determinants of the Economic Cycle Synchronisation : Analysis with the Use of BMA and Convergence Measures. Part 2, Estimation Results

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W pierwszej części artykułu omówiono problemy determinant, szczegóły konstrukcji miary synchronizacji cykli koniunkturalnych i jej determinant oraz opis bayesowskiego łączenia wiedzy po modelach i możliwych do obliczenia w jego ramach miar łączności. W drugiej części artykułu wykorzystano metodologię opisaną w części pierwszej w celu rozstrzygnięcia, które spośród 12 potencjalnych regresorów są rzeczywistymi determinantami synchronizacji cykli koniunkturalnych. W efekcie estymacji wyodrębniono 5 odpornych determinant synchronizacji cykli koniunkturalnych. Współzmienność polityki monetarnej, członkostwo w Unii Europejskiej, przynależność do strefy euro oraz stopień synchronizacji cykli koniunkturalnych z USA pozytywnie oddziałują na synchronizację cykli koniunkturalnych. Dystans PKB per capita jest natomiast destymulantą SCK. Znaki oszacowań parametrów stojących przy wymienionych zmiennych są jednoznacznie określone i zgodne z przewidywaniami teorii. O odporności wyników dla tych zmiennych świadczą nie tylko ich wartości prawdopodobieństwa a posteriori włączenia do modelu, ale także fakt, że pozostają one odporne na zmiany rozkładu a priori.(abstrakt oryginalny)

EN

The first part of the article discusses the issues of determinants, details of the construction of business cycles synchronisation measure and its determinants, and a description of the Bayesian model averaging and jointness measures possible to calculate within it. The second part of the article uses the methodology described in the first part in order to determine which of the twelve potential regressors are robust determinants of business cycles synchronisation. As a result of the estimation, five robust determinants of business cycles synchronisation were distinguished. Correlation of the monetary policy, membership in the European Union, membership in the Eurozone and the level of synchronisation of business cycles in the USA have positive impact on business cycles synchronisation. The GDP per capita distance, however, is a business cycle synchronisation de-stimulant. The signs of estimation parameters of the above-mentioned variables are unambiguously determined and are consistent with theory predictions. The robustness of the results for those variables is indicated not only by their posterior inclusion probability values of inklusion in the model but also by the fact that they remain resistant to a priori change in distribution specification.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Cykl koniunkturalny; Modele bayesowskie; Estymacja

EN

Business cycles; Bayesian models; Estimation

• Czasopismo: Myśl Ekonomiczna i Polityczna
• Rocznik: 2018
• Numer: nr 1 (60)
• Strony: 19--52

Twórcy

autor

Krzysztof Beck

• Uczelnia Łazarskiego w Warszawie

Bibliografia

• Beck K., Bayesian model averaging and jointness measures: Theoretial framework and application to the gravity model of trade, "STATISTIC IN TRANSITION new series", Tom 18, Nr 3, 2017.
• Błażejowski M., Kwiatkowski J., Bayesian Model Averaging and Jointness Measures for gretl, "Journal of Statistical Software" Tom 68, Nr 5, 2015.
• Doppelhofer G., Weeks M., Jointness of Growth Determinants, "Journal of Applied Econometrics", Tom 24, Nr 2, 2009.
• Imbs J., Wacziarg R., Stages of Diversification, "American Economic Review", Tom 93, Nr 1, 2003.
• Kass R., Wasserman L., A Reference Bayesian Test for Nested Hypotheses and Its Relationship to the Schwarz Criterion, "Journal of the American Statistical Association", Tom 90, Nr 431, 1995.
• Ley E., Steel M., Jointness in Bayesian variable selection with applications to growth regression, "Journal of Macroeconomics", Tom 29, Nr 3, 2007.
• Ley E., Steel M., On the Effect of Prior Assumptions in Bayesian Model Averaging with Applications to Growth Regressions, "Journal of Applied Econometrics", Tom 24, Nr 4, 2009.
• Sala-i-Martin X., Doppelhofer G., Miller R., Determinants of Long-Term Growth: A Bayesian Averaging of Classical Estimates (BACE) Approach, "The American Economic Review", Tom 94, Nr 4, 2004.
• Zellner A., On Assessing Prior Distributions and Bayesian Regression Analysis with g Prior Distributions, [w]: (red) P.K. Goel, A. Zellner, Bayesian Inference and Decision Techniques: Essays in Honor of Bruno de Finetti. Studies in Bayesian Econometrics 6, Elsevier, New York 1986.
• Zeugner S., Feldkircher M., Bayesian Model Averaging Employing Fixed and Flexible Priors: The BMS Package for R, "Journal of Statistical Software", Tom 68, Nr 4, 2015.

Identyfikatory

DOI

10.26399/meip.1(60).2018.01/k.beck