Novokeynesiánský DSGE model

Podobné dokumenty
Dynamické stochastické modely všeobecné rovnováhy s trhem práce

1 Odvození poptávkové křivky

Základy ekonometrie. XI. Vektorové autoregresní modely. Základy ekonometrie (ZAEK) XI. VAR modely Podzim / 28

Frikce pracovního trhu

PRO KURZ 5EN101 EKONOMIE 1

PRO KURZ 5EN100 EKONOMIE 1

Statistika a spolehlivost v lékařství Charakteristiky spolehlivosti prvků I

Ukazatel právní nejistoty v daňové oblasti

MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

Základy ekonometrie. X. Regrese s časovými řadami. Základy ekonometrie (ZAEK) X. Regrese s časovými řadami Podzim / 47

Odhad stavu matematického modelu křižovatek

PRO KURZ 5EN101 EKONOMIE 1. Poptávka spotřebitele a vyrovnání mezních užitků kardinalistický přístup

4. Aplikace matematiky v ekonomii

oddělení Inteligentní Datové Analýzy (IDA)

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Bayesovské odhady

Makroekonomická prognóza. ČNB a její odlišnosti od prognóz jiných institucí

Ekonomie II. Trh práce, nezaměstnanost a Phillipsova křivka Část II.

Krátkodobá rovnováha na trhu peněz

4EK201 Matematické modelování. 11. Ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie

CENOVÁ KONVERGENCE K EU: Poznatky z mezinárodního srovnání

INFLACE A NEZAMĚSTNANOST

Apriorní rozdělení. Jan Kracík.

4. OTEVŘENÁ EKONOMIKA. slide 1

Odhady - Sdružené rozdělení pravděpodobnosti

Odhad parametrů N(µ, σ 2 )

1 Jednoduchý makroekonomický model

Modifikace IS-MP-IA modelu pro českou ekonomiku #

Časové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů

Časové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů

Neparametrické odhady podmíněné rizikové funkce

Obsah. Inflace. Inflace Měření, typy, příčiny inflace Phillipsovakřivka Dopady, protiinflační politika Řízení inflace v ČR.

HISTORIE INFLAČNÍHO CÍLOVÁNÍ V ČESKÉ REPUBLICE OPTIKOU DYNAMICKÉHO MODELU VŠEOBECNÉ ROVNOVÁHY

KMS cvičení 6. Ondřej Marek

Odhad parametrů N(µ, σ 2 )

Obsah. Kvalifikovaný pohled na ekonomii českýma očima... IX. Předmluva autora k šestému vydání... XI

5 Porovnání s předchozím Konvergenčním programem a analýza citlivosti

Otázky ke státní závěrečné zkoušce

AVDAT Klasický lineární model, metoda nejmenších

Rovnovážné modely v teorii portfolia

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Cíl: seznámení s pojetím peněz v ekonomické teorii a s fungováním trhu peněz. Peníze jako prostředek směny, zúčtovací jednotka a uchovatel hodnoty.

SRE 03 - Statistické rozpoznávání

5 Porovnání s předchozím Konvergenčním programem a analýza citlivosti

Bayesovské metody. Mnohorozměrná analýza dat

Philipsova křivka Definice a tvary Philipsovy křivky Phillipsova křivka byla objevena v roce 1958 novozélandským ekonomem A. W.

Cvičení č. 4, 5 MAE 1. Pokud vycházíme ze speciální formy produkční funkce, můžeme rovnici pro tempo růstu potenciální produktu vyjádřit následovně

Funkce jedné proměnné

Inflace. Jak lze měřit míru inflace Příčiny inflace Nepříznivé dopady inflace Míra inflace a míra nezaměstnanosti Vývoj inflace v ČR

MATEMATICKÁ STATISTIKA - XP01MST

Makroekonomie I. Dvousektorová ekonomika. Téma. Opakování. Praktický příklad. Řešení. Řešení Dvousektorová ekonomika opakování Inflace

Stavový model a Kalmanův filtr

Funkce poptávky (lineární) Funkce nabídky. Křížová elasticita poptávky. Rovnovážné množství. Rovnovážná cena. Přebytek spotřebitele.

2. setkání. Peníze, inflace, nezaměstnanost

Charakterizace rozdělení

Inflace. Inflace. You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer ( Měření inflace

Všeobecná rovnováha 1 Statistický pohled

Mezinárodní ekonomie. Kurzová politika Peníze, úrokové sazby a směnné kurzy

MKI Funkce f(z) má singularitu v bodě 0. a) Stanovte oblast, ve které konverguje hlavní část Laurentova rozvoje funkce f(z) v bodě 0.

Úvod do analýzy časových řad

Markov Chain Monte Carlo. Jan Kracík.

2.. E K E ONOMI M C I KÁ K R OV O NOV O Á V H Á A H slide 0

b) β = γ.(b/h) β= 1,2 c) Y = d)y =1700, centrální banka by musela zvýšit nabídku reálných peněžních zůstatků na 625 mld

dokumentu: Proceedings of 27th International Conference Mathematical Methods in

INFLACE A NEZAMĚSTNANOST

Obsah. KAPITOLA I: Předmět, základní pojmy a metody národohospodářské teorie KAPITOLA II: Základní principy ekonomického rozhodování..

Aktuální makroekonomická prognóza a výhled měnové politiky

Model pro simulaci staví na výpočtu hrubého domácího produktu výdajovou metodou:

zprostředkování impulsu dále do ekonomiky Změna chování ekonomických subjektů množství peněz v ekonomice

Cíl: seznámení s pojetím peněz v ekonomické teorii a s fungováním trhu peněz. Peníze jako prostředek směny, zúčtovací jednotka a uchovatel hodnoty.

Zdeněk Tůma Česká národní banka

Měnové kursy, euro a cenová konkurenceschopnost

Kapitola 11: Lineární diferenciální rovnice 1/15

Náhodné vektory a matice

ÚVOD. Vývoj HDP a inflace jsou korelované veličiny. Vývoj HDP a inflace (cenové hladiny) znázorníme pomocí modelu AD-AS. vývoj inflace (CPI)

Přijímací řízení ak. r. 2010/11 Kompletní znění testových otázek - makroekonomie. Správná odpověď je označena tučně.

Matematika 2 LS 2012/13. Prezentace vznikla na základě učebního textu, jehož autorem je doc. RNDr. Mirko Rokyta, CSc. J. Stebel Matematika 2

Makroekonomická predikce (listopad 2018)

Lineární algebra : Metrická geometrie

Metoda backward výběru proměnných v lineární regresi a její vlastnosti

odpovídá jedna a jen jedna hodnota jiných

Vlastnosti odhadů ukazatelů způsobilosti

Inflace. Makroekonomie I. Osnova k teorii inflace. Co již známe? Vymezení podstata inflace. Definice inflace

Modelování volatility v klasickém a bayesovském pojetí

Agresivita centrálních bank

4. Na obrázku je rozdělovací funkce (hustota pravděpodobnosti) náhodné veličiny X. Jakou hodnotu musí mít parametr k?

SHRNUTÍ ZPRÁVA O INFLACI / II

Modely stacionárních časových řad

Aktivní detekce chyb

Markovské metody pro modelování pravděpodobnosti

Cíl: analýza další makroekonomické poruchy, jejích příčin a důsledků

VEKTOROVÉ AUTOREGRESE. APLIKACE V PROGNÓZOVÁNÍ.

Téma 22. Ondřej Nývlt

Nominální konvergence v České republice a její vliv na měnový kurz

Úvod do ekonomie Týden 11. Tomáš Cahlík

KRUGMAN, P. R. OBSTFELD, M.

Metodický list č. 2. Metodický list pro 2. soustředění kombinovaného Mgr. studia předmětu. Makroekonomie II (Mgr.) LS

Odhady Parametrů Lineární Regrese

VNĚJŠÍ HOSPODÁŘSKÁ POLITIKA 2. část

Makroekonomie B. Marian Lebiedzik Pavel Tuleja Katedra ekonomie

Transkript:

Novokeynesiánský DSGE model české otevřené ekonomiky Osvald Vašíček Ekonomicko správní fakulta Masarykova univerzita Lipová a, Brno email: osvald@econ.muni.cz Výzkum je řešen za podpory grantu GAČR č. /5/7 a projektu MŠMT výzkumná centra M5.

Struktura příspěvku: Model Systém rovnic Řešení Odhad Data Výsledky odhadu Odezvy modelu Předpověd Závěr

Model Novokeynesiánský DSGE model s mikroekonomickými základy koncept NOEM (New Open Economy Macroeconomics) representativní agenti: domácnosti, firmy, centrální banka, zahraníčí Reprezentativní domácnosti domáctnost maximalizuje svůj užitek: E t t= β t ( (Ct hc t ) σ σ ) N+ϕ + ϕ s ohledem na jeho intertemporární omezení ( ) Dt+ P t C t + E t D t + W t N t R t log linearizace optimalizačních podmínek prvního řádu: w t p t = ϕn t + σ h (c t hc t ) c t hc t = E t (c t+ hc t ) h σ (r t E t π t+ ) () zákon jedné ceny nemusí platití bez odchylek, odchylka ceny: směnné relace (terms of trade): podmínka nekryté úrokové parity: ψ t = [q t + ( α)s t ] () s t = π F,t π H,t (3) E t q t+ = {(r t E t π t+ ) (r t E t π t+)} + ǫ q t () podmínka současné optimalizace domácností uvnitř ekonomiky a v zahraničí: c t hc t = y t hy t h σ q t (5)

Reprezentativní firma monopolisticky konkurující firma optimalizuje chování: maximalizace zisku produkční funkce firmy: Y t = A t N t, kde A t je technologický pokrok představovaný AR() procesem: s mezními náklady: mc t = w t p H,t a t = a t = ρ a a t + ǫ a t () σ h (c t hc t ) + ϕy t + αs t ( + ϕ)a t (7) ceny jsou strnulé a firmy je nastavují dle Calvova efektu, výsledkem je chování, které představuje Novokeynesiánská Phillipsova křivka (NKPC): π H,t = β( θ H )E t π H,t+ + θ H π H,t + λ H mc t (8) analogický je vztah pro importovanou inflaci: π F,t = β( θ F )E t π H,t+ + θ F π F,t + λ F ψ t (9) celková inflace zahrnuje vliv jak domácí tak i zahraniční inflace: π t = ( α)π H,t + απ F,t () Centrální banka cílování inflace monetární politika je představována modifikovaným Taylorovým pravidlem: r t = ρ r r t + ( ρ r )(φ π t + φ y t ) + ǫ r t () 3

Zahraniční sektor domácí ekonomika je modelována jako malá otevřená ekonomika zahraniční sektor je exogenní: yt = λ yt + ǫ y t () rt E t πt+ = ρ r (rt πt ) + ǫ r t (3) Dolpněk podmínka rovnováhy trhu zboží: y t = ( α)αηs t + ( α)c t + αηψ t + αy t () Parametry model má parametrů a 8 dalších parametrů představuje směrodatné odchylky šoků (σ a,σ s,σ q,σ πh,σ πf,σ r,σ y,σ r ) Parametr Č. rovnice Interpretace α, 7,, otevřenost ekonomiky β 8, 9 diskontní faktor h, 5, 7 setrvačnost ve spotřebě σ, 5, 7 převrácená elast. mezičasové subst. ve spotřebě η elast. subst. mezi domácím a zahraničním zbožím ϕ 7 převrácená elast. nabídky práce θ H 8 část domácích firem neměnící cenu θ F 9 část firem neměnící cenu importujícícího zboží φ citlivost úrokové sazby na inflaci φ citlivost úrokové sazby na výkon ekonomiky ρ r váha pohledu vzad u monetárního pravidla ρ r 3 setrvačnost vývoje zahraniční reálné úrokové sazby ρ a setrvačnost vývoje technologií λ setrvačnost vývoje zahraničního produktu Platí, že λ H = ( βθh)( θh) ( βθf )( θf ) θ H a λ F = θ F ve vztazích (8) a (9).

Systém rovnic log linearizovaný model byl získán přeskupením rovnic () () systém je doplněn exogeními domácími a zahraničními šoky ψ t = [q t + ( α)s t ] (5) s t = π F,t π H,t + ǫ s t () E t q t+ = {(r t E t π t+ ) (r t E t π t+)} + ǫ q t (7) π t = ( α)π H,t + απ F,t (8) π F,t = β( θ F )E t π H,t+ + θ F π F,t + λ F ψ t + ǫ π F t (9) π H,t = β( θ H )E t π H,t+ + θ H π H,t + λ H mc t + ǫ π H t () mc t = σ h (c t hc t ) + ϕy t + αs t ( + ϕ)a t () a t = ρ a a t + ǫ a t () c t hc t = E t (c t+ hc t ) h σ (r t E t π t+ ) (3) c t hc t = y t hy t h σ q t () y t = ( α)αηs t + ( α)c t + αηψ t + αy t (5) r t = ρ r r t + ( ρ r )(φ π t + φ y t ) + ǫ r t () y t = λ y t + ǫ y t (7) r t E t π t+ = ρ r (r t π t ) + ǫ r t (8) 5

Řešení model: rovnic pro endogení proměnné a 3 rovnice pro exogenní procesy (viz. (), (7) a (8)) log linearizovaný model byl přepsán na model racionálních očekávání (LRE system ) = Ax t + Bx t + Cy t + Dz t (9) = FE t (x t+ ) + Bx t + HE t (x t )+ + Jy t+ + Ky t + LE t (z t+ ) + Mz t (3) E t (z t+ ) = Nz t + E t (ǫ t+ ) (3) E t (ǫ t+ ) = (3) kde x t je endogenní vektor stavu, y t endogenní vektor nepozorovaných proměnných a z t je vektor exogení stochastické proměnné a šoků: x t = { y t, q t, r t, π t, π F,t, r t, y t } y t = { ψ t, s t, c t, mc t, π H,t } z t = { a t, ǫ s t, ǫ q t, ǫ π H t, ǫ π F t, ǫ r t, ǫ y t, ǫ r t } matice systému jsou A 3 7, B 3 7, C 3 5, D 3 8, F 7, G 7, H 3 7, J 5, K 5, L 8 a N 8 řešením modelu LRE (9) (3) získáme rekurzivní pravidlo všeobecné rovnováhy 3 (GE) vyjádřené stavovým modelem x t = Px t + Qz t (33) y t = Ry t + Sz t (3) rovnováha popsaná maticemi P, Q, R a S je stabilní LRE system: systém lineárních racionálních očekávání 3 Podrobněji Uhlig, H.: A toolkit for analyzing nonlinear dynamic stochastic models easily. 995, Discussion paper, Federal Reserve Bank of Minneapolis.

Odhad Bayesiánská metoda odhadu parametrů nalezení největší posteriorní hustoty pravděpodobnosti parametrů obecně: všechny poznatky (inference) o parametru θ jsou obsaženy v posteriorním rozložení uplatnění principu věrohodnosti pro i tý dílčí (partikulární) model platí Bayesův vztah: p(θ Y T,i) = L(Y T θ,i)p(θ i) L(Y T θ,i)p(θ i)dθ kde: p(θ i) je priorní hustota pravděpodobnosti L(Y θ,i) je podmínka věrohodnosti (ML) cíl: najít i tý model, který maximalizuje posteriorní pravděpodobnost p(θ Y,i) ekonomický model má následující stavovou reprezentaci: kde: S t+ = Γ S t + Γ w t+ (35) Y t = ΛS t + v t (3) S t = {x t,y t } je vektor stavů z rovnic (33) a (3) Y t je vektor pozorovaných proměnných Γ a Γ jsou matice funkcí tzv. vnitřních modelových parametrů stavové rovnice (35) představující dynamické jádro modelu Λ je matice, která definuje vztah mezi pozorovanými proměnými a stavy w t je vektor šoků (inovací) je vektor chyb měření rovnice výstupu v t předpoklad o vektorech stochastických proměnných: w t N(, Ξ) v t N(, Υ) 7

funkce věrohodnostni (ML): [ logl(y T Θ) = T Nlogπ + log Ω t t + kde: t Θ = { Γ, Γ, Λ, Ξ, Υ } Ω t t = Λ Σ t t Λ + Υ T t v tω t t v t ] (37) Σ t t = Γ Σ t t Γ + Γ ΞΓ S N(Ŝ, Σ ) je zadaná počáteční podmínka stavů, věrohodnostní funkce (37) je řešena Kalmanůvým filtrem hledáme i tý partikulární model, pro který je výraz L(Y T θ,i)p(θ i)dθ konstantní, k tomu je třeba kvantifikovat posteriorní hustotu posteriorní hustota: kvantifikujme posteriorní hustotu jako proporční konstantu: p(θ Y T ) L(Y T θ)p(θ) posteriorní hustota p(θ Y T ) sumarizuje informace obsažené ve funkci věrohodnosti L(Y T θ), vážené apriorní hustotou p(θ) výhoda: apriorní hustota může přinést poznatky (inference), které nejsou obsaženy v pozorovaných datech (Y T ) pro posloupnost vzorků {θ j } N platí: dle zákona velkých čísel: {θ j } N p(θ Y T ) E θ (g(θ) Y T ) = N kde g(.) je vhodně zvolená funkce N g(θ j ) posloupnost posteriorních vzorků {θ j } N je představována Markovským řetězcem, který je generován metodou Monte Carlo (MCMC) Markovský řetězec (MC) je generován algoritmem Random Walk Metropolis Hasting j= 8

Použitá data data: I.Q 995 IV.Q 5 model je tzv. gapový všechna data krom směnných relací (s t ) jsou zadána jako odchylky jednotlivých veličin od jejich dlouhodobého rovnovážného vývoje (gapy) mezera celkové inflace je odchylka od vývoje inflačního cíle popis použitých dat: y t : mezera makroekonomické produktivity domácího reálného HDP, tj. odchylka produktivity reálného HDP na zaměstnanou osobu od vývoje produktivity rovnovážného výstupu π t : mezera celkové inflace, tj. odchylka anualizované inflace domácího indexu spotřebitelských cen (CPI) od vývoje inflačního cíle π F,t : mezera importované inflace, tj. odchylka anualizované inflace importovaných cen od vývoje jejího dlouhodobého trendu r t : mezera nominální úrokové sazby, tj. odchylka domácí jednoroční mezibankovní úrokové sazby od jejího rovnovážného vývoje q t : mezera reálného směnného kurzu, tj. odchylka od jeho rovnovážného vývoje s t : směnné relace (Competitive Price Index) jsou podíl logaritmu zahraničního CPI a logaritmu domácího CPI bez zahrnutí vlivu importního deflátoru y t : mezera produktivity výkonu zahraniční ekonomiky v Německu, tj. odchylka zahraniční makroekonomické produktivity reálného HDP (na zaměstnanou osobu) od vývoje produktivity rovnovážného vývoje r t : mezera zahraniční reálné úrokové sazby, tj. odchylka jednoroční úrokové sazby od jejího rovnovážného vývoje 9

Výsledky odhadu Markovův řetězec (MC) obsahuje generovaných vzorků parametry α a β byly fixovány: α =. β =.99 posteriorní odhady parametrů, šoků a jejich intervalů spolehlivosti: Odhadovaný Apriorní Posteriorní 95% posteriorní parametr střední hodnota median interval h.7.888.855;.98 σ.9.93.7;.393 η...398;.5 ϕ..393.9;.95 θ H.5..89;.75 θ F.5.8.33;.583 φ.5.53.7;.7393 φ.5..;. ρ r.5.78.575;.78 ρ r.7.9.5355;.87 ρ a.7.9597.9;.5 λ.7.87.733;.89 σ a ;.879.;.9 σ s ; 5..7; 8. σ q ;.93.9; 5.97 σ πh ;.893.88; 3.5779 σ πf ;.378 3.75; 9.8 σ r ;.3.37;.38 σ y ;.359.59;.7 σ r ;.3.37;.538

h σ η φ 5.5.5.5.5 θ H θ F φ φ 5 8 5 3.5.5 3.5 ρ r ρ rst ρ a λ 5 8 5.5.5.5.5 Priorní a posteriorní marginální hustoty parametrů

Odhadnuté strukturální charakteristiky posteriorní hustota pravděpodobnosti odhadu parametrů je podstatně špičatější než priorní relativně vysoký stupeň setrvačnosti ve spotřebě nízká míra substituce mezi domácím a zahraničním zbožím relativně nízká elasticita nabídky práce průměrná doba cenových dohod: 3 čtvrtletí pro domácí firmy čtvrtletí pro importéry relativně vysoká setrvačnost v používaných technologiích modifikované Taylorovo pravidlo: r t =.78 r t + (.78)(.53 π t +. y t ) + ǫ r t Odezvy modelu a předpověd

domestic inflation inflation interest rate.5.5.8....5..3.. 5 5 5 5 5 5 3 consumption terms of trade output.35.3.5..5..5..5.5 5 5.5 5 5..3. 5 5 Funkce impulzní odezvy na jednotkový šok inflace

π.5 5.5 5.5 3.5 5 Date ( = Q ) R 7 5 3 5 Date ( = Q ).5.5.5.5 5 Date ( = Q ) r y y * 3.5 3.5.5.5.5 5 Date ( = Q ) z 7 5 3 5 Date ( = Q ) Předpověd inflace, nominální a reálné úrokové míry, mezery výstupu a reálného směnného kurzu

P( y y * >= % ) P( y y * <= % ).8.5.7.5...35.5 5 Probability. Probability.3.5.3..5....5 3 5 7 8 9 Date ( = Q ) 3 5 7 8 9 Date ( = Q ) Pravděpodobnost výstupu % nad a pod střední předpovědí

Závěr špičatější posteriorní hustoty pravděpodobnosti než priorní hustoty (snížená entropie informace) odhad parametrů odráží základní charakteristiky české ekonomiky dobře kvantifikovavané parametry a míra neurčitosti modelu Použitá literatura Gali, J., Monacelli, T.: Monetary Policy and Exchange Rate Volatility in a Small Open Economy. 5, Review of Economic Studies. Liu, P.: A Small New Keynesian Model of the New Zealand Economy. 5, Working paper, Reserve Bank of New Zealand and The Australian National University. Liu, P.: A Small New Keynesian Model of the New Zealand Economy., Working paper, The Australian National University. Lubik, T., Schorfheide, F.: Do Central Banks Respond to Exchange Rate Movements? A Structural Investigation. 3, Economics Working Paper Archive 55, Department of Economics, The Johns Hopkins University.