2005
Application of the Bootstrap Filter Method on a Small Economy Model
VAŠÍČEK, Osvald a Hana FITZOVÁZákladní údaje
Originální název
Application of the Bootstrap Filter Method on a Small Economy Model
Název česky
Aplikace metody Bootstrap filtru na model malé ekonomiky
Autoři
VAŠÍČEK, Osvald a Hana FITZOVÁ ORCID
Vydání
Hradec Králové, Proceedings of the 23rd International Conference Mathematical Methods in Economics 2005, od s. 315-320, 6 s. 2005
Nakladatel
Nakladatelství Gaudeamus Univerzity Hradec Králové
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
50200 5.2 Economics and Business
Stát vydavatele
Česká republika
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Kód RIV
RIV/00216224:14560/05:00012677
Organizační jednotka
Ekonomicko-správní fakulta
ISBN
80-7041-535-5
UT WoS
000260962400051
Klíčová slova anglicky
weighted Bootstrap algorithm; monetary policy model; conditional probality density functions; impulse responses rational expectations
Štítky
Změněno: 17. 6. 2009 15:01, Ing. Naďa Voráčová
V originále
The paper shows the monetary policy problem in a simple framework and it illustrates the behaviour of the model on the Czech economy data. Model parameters are estimated by the weighted Bootstrap algorithm which represents an important alternative approach to model estimation. Its power lies in its generality because it is usable for non-local systems. It is especially important in the case that classical methods like extended Kalman filter diverge or are not applicable; or when only the lack of data is available (which is the case of the Czech Republic). Conditional probability density functions of the parameters and states are analyzed.
Česky
Článek přestavuje problém monetární politiky pomocí jednoduchého modelu ekonomiky. Chování modelu je ilustrováno na datech české ekonomiky. Parametry modelu jsou odhadnuty pomocí váženého Bootstrap algoritmu, který představuje důležitý alternativý přístup k odhadování modelů. Jeho síla spočívá v jeho obecnosti, poněvadž je použitelný i pro nelokální systémy. Je zejména důležitý v případech, kdy klasické metody jako např. Kalmanův filtr divergují nebo nejsou použitelné; nebo pokud je k dispozici velmi málo údajů (což je případ České republiky). Dále jsou zkoumány podmíněné hustoty pravděpodobnosti jednotlivých parametrů a stavů.
Návaznosti
| GA402/05/2172, projekt VaV |
|