CHALMOVIANSKÝ, Jakub. What drives the estimation results of DSGE models? Effect of the input data on parameter estimates. In Lucie Váchová, Václav Kratochvíl. Proceedings of 36th International Conference Mathematical Methods in Economics. Prague: MatfyzPress, Publishing House of the Faculty of Mathematics and Physics Charles University, 2018. s. 169-174. ISBN 978-80-7378-372-3.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název What drives the estimation results of DSGE models? Effect of the input data on parameter estimates
Autoři CHALMOVIANSKÝ, Jakub (703 Slovensko, garant, domácí).
Vydání Prague, Proceedings of 36th International Conference Mathematical Methods in Economics, od s. 169-174, 6 s. 2018.
Nakladatel MatfyzPress, Publishing House of the Faculty of Mathematics and Physics Charles University
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 50202 Applied Economics, Econometrics
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání paměťový nosič (CD, DVD, flash disk)
WWW Conference proceedings
Kód RIV RIV/00216224:14560/18:00103666
Organizační jednotka Ekonomicko-správní fakulta
ISBN 978-80-7378-372-3
UT WoS 000507455300030
Klíčová slova anglicky Bayesian estimation; DSGE model; Matching moments; Model simulation; Parameter identification
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. Daniela Marcollová, učo 111148. Změněno: 27. 4. 2020 21:37.
Anotace
In this contribution, I compare three different Bayesian dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models in a simulation-estimation exercise. This exercise is aimed at revealing the capabilities of these models to re-estimate, during the estimation phase, values of parameters previously set in the simulation phase. The first model is the renowned work of Smets and Wouters. The second one is the rather small DSGE model of a closed economy with search and matching frictions on labour market proposed by Lubik. The third one is based on the paper written by Sheen and Wang, where they introduce a model of a small open economy with various labour market frictions. The aim of this contribution is to examine how the complexity of the model and the amount of information needed, represented by the number of observations in the observables, affect the results when the parameters are estimated. At first, I shortly introduce all presented models. Based on the given calibration, trajectories of main endogenous variables are simulated. These simulated trajectories with a various number of observations are then used as observables for estimation of the model parameters to reveal how rich information is needed for each model to properly identify its parameters.
Návaznosti
MUNI/A/0966/2017, interní kód MUNázev: Nekonvenční monetární politika a instituce trhu práce pohledem dynamických stochastických modelů všeobecné rovnováhy (Akronym: Nekonvenční monetární politika)
Investor: Masarykova univerzita, Nekonvenční monetární politika a instituce trhu práce pohledem dynamických stochastických modelů všeobecné rovnováhy, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 2. 12. 2022 23:09