Estymowane modele równowagi ogólnej: zastosowanie metody dekompozycji funkcji do oceny zależności między parametrami postaci strukturalnej i zredukowanej
Autor: Renata Wróbel-Rotter
Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, 2013, nr 904, s. 19-36
Streszczenie
W pracy omówiono zagadnienia wykorzystania dekompozycji funkcji w estymowanych modelach równowagi ogólnej do charakterystyki zależności między parametrami postaci strukturalnej i zredukowanej. Dekompozycja funkcji rzędu pierwszego jest traktowana jako model regresji zależnej od stanu i estymowana metodami nieparametrycznymi. Wykorzystują one dowolnie liczną próbkę Monte Carlo, wygenerowaną z rozkładu prawdopodobieństwa dla wektora parametrów strukturalnych, opisującą nieznaną, nieliniową zależność. Estymacja oparta jest na technikach filtrowania i wygładzania wywodzących się z filtru Kalmana, zmodyfikowanych w sposób umożliwiający uwzględnienie znacznie większej zmienności parametrów regresji w modelach zależnych od stanu. Całość metodologii została zilustrowana na przykładzie zaczerpniętym z literatury.
Słowa kluczowe: dynamiczne stochastyczne modele równowagi ogólnej, analiza wrażliwości, wielowymiarowa reprezentacja funkcji, filtr Kalmana, regresja o parametrach zależnych od stanu.
Empirical General Equilibrium Models: Application of High Dimensional Model Representation to Characterise the Relationship between Structural and Reduced Form Coefficients
Author: Renata Wróbel-Rotter
Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, 2013, no 904, pp. 19-36
Abstract
The paper presents the application of high dimensional model representation to characterise the relationship between structural and reduced form coefficients of estimated general equilibrium models. The function representation is considered a state-dependent regression that is estimated non-parametrically, based on Monte Carlo sample, and generated from the probability distribution of structural parameters. The estimation method consists of recursive filtering and smoothing algorithms, derived from the Kalman filter, enhanced with special data re-ordering, to capture strong variability of the parameters in the state-dependent regression. The estimated function decomposition is used to build sensitivity indices. The methodology presented is illustrated with an example from the literature.
Keywords: dynamic stochastic general equilibrium, sensitivity analysis, high dimensional model representation, Kalman filter, state-dependent auto-regression with exogenous variables.
Wersją pierwotną czasopisma jest publikacja drukowana.
Artykuł jest dostępny również w bazie CEEOL http://www.ceeol.com/. Zeszyt Naukowy
nr 904 jest dostępny w czytelni internetowej Ibuk http://www.ibuk.pl/
The article is available in the CEEOL database http://www.ceeol.com/. The journal is available in the online reading room Ibuk http://www.ibuk.pl/
