Results found: 1

Search results

Search:
in the keywords: computable general equilibrium (CGE) modeling

Sort By:

Limit search:

Robustness of CGE Simulation Results in the Context of Structural Changes - The Case of Poland

100%

Boratyński J.

Przegląd Statystyczny

2014

vol. 61

issue 3

245-261

It is common to address the problem of uncertainty in computable general equilibrium modeling by sensitivity analysis. The relevant studies of the effects of parameter uncertainty usually focus on various elasticity parameters. In this paper we undertake sensitivity analysis with respect to the parameters derived from calibration to a benchmark data set, and describing the structure of the economy. We use a time series of benchmark databases for the years 1996-2005 for Poland to sequentially calibrate a static CGE model, and examine the dispersion of endogenous variables’ responses in three distinct simulation experiments. We find a part – though not the most – of the results to be significantly sensitive to the choice of calibration database (including ambiguities about the direction of response). The dispersion of the results and its sources clearly depend on the shock in question. Uncertainty is also quite diverse between variables. It is thus recommended that a thorough parametric sensitivity analysis be a conventional part of a simulation study. Also, the reliability of results would likely benefit even from simple, trend-based updates of the benchmark data, as the responses of endogenous variables exhibit systematic changes, observed when the model is calibrated to the data for consecutive years.

Typowym sposobem odniesienia się do problemu niepewności wyników symulacji na podstawie modeli CGE (Computable General Equilibrium) jest analiza wrażliwości. Większość prac poświęconych temu zagadnieniu koncentruje się na kwestii wyboru wartości różnego rodzaju elastyczności. W niniejszej pracy podejmujemy analizę wrażliwości dotyczącą parametrów opisujących strukturę gospodarki, uzyskiwanych w drodze kalibracji. Do kalibracji modelu używamy zestawów danych za kolejne lata z okresu 1996-2005, a następnie analizujemy rozrzut wyników dla trzech różnych eksperymentów symulacyjnych. Wyniki dla części – choć nie większości – zmiennych charakteryzują się znaczącą wrażliwością na wybór bazy danych wykorzystanej do kalibracji (włączając niepewność co do kierunku reakcji). Stopień rozrzutu wyników i jego źródła istotnie zależą od rodzaju analizowanego scenariusza symulacyjnego. Skala niepewności dotyczącej poszczególnych zmiennych jest również zróżnicowana. Zaleca się zatem, aby gruntowna analiza wrażliwości była standardową częścią badania symulacyjnego. Ponadto zastosowanie nawet prostych (np. opartych na analizie trendów) metod aktualizacji bazy danych mogłoby najprawdopodobniej zwiększyć wiarygodność wyników, biorąc pod uwagę, że reakcje zmiennych endogenicznych na zadawane w symulacjach impulsy podlegają systematycznym zmianom, gdy model kalibrowany jest do danych z kolejnych lat.

Refine search results

1 Przegląd Statystyczny

1 Boratyński J.

1 2014

Search results

Robustness of CGE Simulation Results in the Context of Structural Changes - The Case of Poland