Results found: 1

Search results

Search:
in the keywords: zbieżność MCMC

Sort By:

Limit search:

Estymowane modele równowagi ogólnej i autoregresja wektorowa. Aspekty praktyczne

100%

Wróbel-Rotter R.

Przegląd Statystyczny

2013

vol. 60

issue 4

477-498

Model DSGE-VAR składa się z dwóch modeli wektorowej autoregresji: pierwszy z nich jest aproksymacją liniowego rozwiązania estymowanego modelu równowagi ogólnej i służy konstrukcji rozkładu a priori dla drugiego, szacowanego dla danych obserwowanych. Opracowanie jest poświęcone szczegółowemu omówieniu aspektów praktycznych, zawiązanych z modelami DSGE-VAR. Główny nacisk został położony na zagadnienia specyfikacji a priori dla parametru wagowego: rozpatrzono szereg modeli warunkowych oraz modele z estymowanym parametrem wagowym, po przyjęciu alternatywnych rozkładów a priori: jednostajnego, przesuniętego gamma i zmodyfikowanego rozkładu beta. Oszacowanie szeregu modeli warunkowych pozwala na ujawnienie znacznej zmienności logarytmu brzegowej gęstości obserwacji implikujących wrażliwość czynników Bayesa, istotnie zmieniających się w odpowiedzi na niewielkie zmiany specyfikacji rozkładu a priori dla parametru wagowego. Estymacja modelu pełnego pozwala na optymalne ustalenie rzędu opóźnienia wektorowej autoregresji oraz sprawdzenie wrażliwości wnioskowania a posteriori o parametrze wagowym w zależności od typu i rozproszenia rozkładu a priori. W drugiej części opracowania omówiono sposoby oceny stabilności numerycznej w modelach DSGE-VAR.

The DSGE-VAR model consists of two models of vector autoregressions: the first one approximates the linearised solution of the dynamic stochastic general equilibrium model and is used as a tool for construction of a prior distribution for the second one, estimated with the observed data. The main purpose of the paper is to present practical aspects of DSGE-VAR estimation, verification and comparison, based on the marginal data density. It can be obtained after considering conditional models or by estimation of fully specified models, after assuming uniform, generalised gamma and modified beta distributions. The conditional models lead to serious variability of the Bayes factors that has little economic interpretation. Posterior inference for the weighting parameter from fully estimated models is less sensitive to its prior specification. In the second part of the paper author discusses convergence diagnostics used for checking stability of MCMC algorithms.

Refine search results

1 Przegląd Statystyczny

1 2013

1 Wróbel-Rotter R.

Search results

Estymowane modele równowagi ogólnej i autoregresja wektorowa. Aspekty praktyczne