Aproksymacja cen aktywów we współczesnych modelach makroekonomicznych

• Autorzy: Jan Acedański

Warianty tytułu

Asset Prices Approximation in Contemporary Macroeconomic Models

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Obecnie jedną z najszybciej rozwijających się gałęzi modelowania makroekonomicznego są dynamiczne, stochastyczne modele równowagi ogólnej. Ponieważ równania tych modeli wyprowadzane są z mikroekonomicznych podstaw optymalnego zachowania się podmiotów modelu, tworzą one skomplikowany układ stochastycznych, nieliniowych równań różnicowych. Sprowadzenie takiego modelu do postaci zredukowanej wymaga jego aproksymacji. W pracy przebadano, czy występują różnice w podstawowych charakterystykach stóp zwrotu z akcji i stopy wolnej od ryzyka przy stosowaniu różnych metod aproksymacji rozwiązań modeli DSGE. Narzędziem badawczym był model opracowany przez Jennanna. Analizowano przede wszystkim metody perturbacyjne oraz aproksymację loglmiowo-lognonnalną. Wyniki badań wskazują, że w przypadku większości charakterystyk, a także dynamicznych powiązań pomiędzy zmiennymi finansowymi a sferą realną oraz przy prognozowalności premii akcyjnej zastosowanie różnych metod daje bardzo podobne wyniki. Jedynie w odniesieniu do oczekiwanej premii akcyjnej stwierdzono istotne różnice pomiędzy badanymi metodami. Zauważono również, że stosowanie zmiennych niezlogarytmowanych przy symulacjach modeli aproksymowanych metodami perturbacyjnymi może prowadzić do błędów numerycznych. (abstrakt oryginalny)

EN

The paper investigates differences between asset prices properties of DSGE models approximated using various approaches. It uses Jermami's model and focuses mainly on perturbation techniques and loglinear-lognormal approximation. The results show that for a wide range of stock and risk-free rate characteristics there are almost no differences between the methods. Expected stock premium is the notable exception here. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Aproksymacja; Modele makroekonomiczne; Model dynamicznej stochastycznej równowagi ogólnej; Wyniki badań

EN

Approximation; Macroeconomic models; Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE); Research results

• Czasopismo: Prace i Materiały Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Gdańskiego
• Rocznik: 2011
• Numer: nr 4/8
• Strony: 9--21

Twórcy

autor

Jan Acedański

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• Acedański J., (2009), Metody rozwiązywania stochastycznych, dynamicznych modeli równowagi ogólnej, w Pociecha J., (red.), Współczesne problemy statystyki, ekonometrii i matematyki, Studia i Prace UE w Krakowie nr 3, s. 7-19.
• Acedański J., (2010), Ceny aktywów giełdowych a wielkości makroekonomiczne w dynamiczno-stochastycznych modelach równowagi ogólnej, praca doktorska. UE Katowice.
• Arouba S., Femandez-Villaverde J., Rubio-Ramirez J., (2006), Comparing solution methods for dynamic equilibrium economies, "Journal of Economic Dynamics and Control" vol. 30(12), s. 2477-2508.
• Bernanke B.. Gertler M., (2000). Monetary policy and asset price volatility, NBER Working Paper 7559.
• Grabek G., Kłos B., Koloch G., (2010), SOE PL 2009 - Model DSGE małej otwartej gospodarki estymowany na polskich danych, "Materiały i Studia" nr 251. NBP.
• Grime L., Semmler W., (2007), Asset pricing with dynamic programming, "Computational Economics" vol. 29(3), s. 233-265.
• Eleer B., Maussner A., (2008a), Dynamic general equilibrium modeling. 2nd edition. Springer, Berlin.
• Heer B., Maussner A., (2008b), Computation of business cycle models: A comparison of numerical methods. "Macroeconomic Dynamics" vol. 12(5), s. 641-663.
• Termami U., (1998), Asset pricing m production economies, "Journal of Monetary Economics" vol. 41(2), s. 257-275.
• Kowal P., (2007), Higher order approximations of stochastic rational expectations models, MPRA Paper No. 3913.
• Ljimgqvist L., Sargent T., (2004), Recursive macroeconomic theory. MIT Press, Cambridge.
• Miranda M., Fackler P., (2002). Applied computational economics and finance. MIT Press, Cambridge.