Введение
Глава 1 История развития моделей DSGE
1.1 Начальное развитие DSGE-моделей
1.2 Неокейнсианские модели DSGE
1.3 Дальнейшее развитие моделей DSGE
1.4 Посткризисная критика DSGE-подхода
Глава 2 Модель
2.1 Описание модели
2.2 CRRA функция полезности
2.3 Постановка задачи
2.4 Домохозяйство
2.5 Фирмы
2.6 Монетарные власти
2.7 Симметричное равновесие
2.8 Стационарное состояние
2.9 Апроксимация
2.10 Решение…
Глава 3 Применение DSGE-моделей к данным…
3.1 Калибровка
3.2 Оценка…
Глава 4 Дополненная модель
4.1 Описание модели
4.2 Домохозяйство
4.3 Фирмы
4.4 Монетарные власти
4.5 Симметричное равновесие
4.6 Стационарное состояние
4.7 Линеаризованная система и решение
4.8 Калибровка
4.9 Данные и оценка
Заключение
Список использованной литературы
Как известно, в процессе проведения макроэкономической политики задается большой спектр вопросов, включающих достижение приемлемых и наиболее оптимальных с различных позиций компромиссов между разнонаправленными силами, действующими в определенных приложениях самой политики. Будучи учеными, исследующими проблемы научно-естественного характера, мы могли бы в таком случае положиться на результаты различных экспериментов, однако, поскольку экономика – социальная наука, в большинстве случаев экономистам приходится сталкиваться с ограничениями на проведение экспериментов, а именно зачастую их проведение физически невозможно, либо требует запретительных расходов. В этом случае мы обращаем свой взор на DSGE-модели, где становится возможным проведение экспериментов. Данное утверждение было подчеркнуто более 35 лет назад [Lucas, 1980], в несколько другом контексте, поскольку Лукас говорил, в общем, о моделях, но тем не менее это не отменяет факта недоступности экспериментов для экономистов в реальности и возможное их проведение лишь в рамках экономических моделей при том, что DSGE-модели есть один из множества классов подобных моделей. Безусловно, в нашем арсенале находятся априорные теории, мы можем провести регрессии на микроданных, однако, это не способно заменить эксперименты, проводимые в рамках экономических моделей. Никакой мысленный эксперимент, направленный на прояснение важности и глубины той или иной разнонаправленной силы, действующей в экономике, не может сравниться по точности с экономическим моделированием, а значит и макроэкономическая политика, которая будет опираться на подобные мысленные эксперименты будет страдать от некорректного и поверхностного рассмотрения явлений, протекающих в экономической сфере. Простое указание наличия конкурирующих сил крайне недостаточно для того, чтобы на основании этого проводить какую-либо макроэкономическую политику, поскольку выбор мер и способов решения той или иной задачи в данной сфере, крайне чувствителен к масштабу воздействия конкурирующей силы.
Впрочем, нельзя сказать, что DSGE-подход не имеет противников и критиков ([Krugman, 2009], [Stiglitz, 2011] и [Romer, 2016] среди них). Рост скептицизма в отношении данного подхода связан с провалом точного прогноза начала кризиса, разразившегося в 2008. Известность ряда критиков и внимание, уделяемое средствами массовой информации их взглядам, в сочетании с широко распространенным скептицизмом общественности в отношении полезности экономики вызвали некоторый поиск среди макроэкономистов. Впрочем, мы убеждены в высокой эффективности DSGE-подхода, как для экономической науки, так и для экономической политики. Поскольку благодаря данному подходу, мы серьезно расширили научный фронтир и даже в контексте кризиса смогли избежать новой Великой Депрессии. Безусловно плохой прогноз имел место, однако все познается в сравнении, и как отмечает [Reis, 2018], мы, как медицинские науки, можно делать точные условные прогнозы, а не предсказывать поминутно время чьей-либо смерти. Так и в 2008 были приняты срочные меры для смягчения последствий кризиса, а также большой свод правил для недопущения подобного в дальнейшем. В этой работе мы отстаиваем ту точку зрения, что DSGE-модели – полезный инструмент для проведения экономической политики, а также ключевое завоевание экономической науки, способствующее наиболее полному и детальному познанию действительности.
Актуальность нашего исследования подчёркивается вышеупомянутым фактом, что проведение макроэкономической политики должно опираться на прочную основу знаний о последствиях тех или иных мер, проводимых властями. Используя данный класс моделей, мы можем организовывать эксперименты, проведение которых в реальной жизни стоит слишком дорого.
Итак, в данной работе объектом нашего исследования являются динамические стохастические модели общего экономического равновесия. Предметом же исследования выступают экономические колебания и долгосрочная динамика в данных моделях. Соответственно, целью нашего исследования является рассмотрение того, как в рамках DSGE подхода моделируются экономические колебания и долгосрочная динамика, что решается через постановку следующих задач: 1) изучение эволюции рассмотрения макроэкономики сквозь призму DSGE подхода; 2) построение DSGE-модели, учитывающей экономические колебания; 3) рассмотрение способов применения модели к эмпирическим данным и 4) реализация некоторых из рассмотренных способов на практике.
Теоретико-методологической базой данного исследования послужили работы известных зарубежных специалистов, как практиков, так и теоретиков DSGE подхода к макроэкономике.
Структура работы, которая членится на четыре главы, обусловлена поставленными задачами. В первой главе проливается свет на исторические аспекты DSGE моделирования экономики. Во второй главе предлагается вниманию базовая сильно стилизованная DSGE модель, которая является вводным пунктом в проблематику DSGEмоделирования, и послужит отправной точкой нашего дальнейшего анализа. В предпоследней третьей главе предпринята попытка кратко изложить процедуру применения DSGE-моделей к эмпирическим данным, рассматривается калибровочный подход, а также использование эконометрических техник для оценки параметров, а именно оценка методом максимально правдоподобия и байесовская оценка. В заключительной главе мы дополним нашу модель некоторыми шоками, а также введем правило накопления капитала и включим деньги в функцию полезности домохозяйства. Кроме того, с дополненной моделью будет проведено калибровочное упражнение, а в конце мы постараемся оценить параметры модели для трех европейских экономик: Австрии, Бельгии и Нидерландов.
DSGE-модели стали стандартным инструментом современной макроэкономики, способным преодолеть разрыв между микрооснованиями макроэкономической теории и данными. Эта привлекательная особенность моделей DSGE сделала их широко используемым инструментом для эмпирических исследований в макроэкономике, а также анализа и прогнозирования политики в Центральных банках [Schorfheide, 2011]. В этой работе мы представили вниманию историю развития DSGE-моделей, рассмотрели критику, которая была направлена на DSGE-модели после кризиса 2008 за то, что последние не смогли предсказать и просигнализировать о его скором наступлении, отметили тот факт, что проблема заключалась не в самих моделях, а в людях, которые не смогли предположить масштабы теневого банковского сектора и уязвимость всей экономики в этой связи. Мы убеждены, что DSGE-подход представляет собой одно из значительных достижений экономической науки и надежный инструмент для измерения последствия проведения той или иной политики. Мы также предложили стандартную неокейнсианскую модель DSGE с жесткими ценами, несовершенным товарным рынком и монетарными властями, подчиняющимися правилу Тейлора. Также мы привели базовую процедуру решения подобной DSGE-модели. Экономические колебания в рамках данной модели определяются включенными шоками, которые отклоняют экономику от долгосрочной траектории, которой свойственно отсутствие шоков. Мы установили, что на выпуск в стационарном состоянии базовой модели отрицательно влияют относительная тяжесть труда, обратная эластичность межвременного замещения в потреблении и эластичность предложения труда, тогда как эластичность замещения между промежуточными товарами положительно воздействует на него.
Также, мы кратко обсудили три ключевые стратегии, используемые в эмпирическом анализе: калибровка, метод максимального правдоподобия и байесовский метод оценки. В дальнейшем мы дополнили нашу базовую модель, устранив допущение о безденежной экономике посредством включения денег в функцию полезности репрезентативного домохозяйства, теперь деньги стали желаемыми. Кроме того, мы ввели правило накопления капитала, обобщили правило Тейлора, которым руководствуются монетарные власти, а также дополнили модель 3 шоками. Наконец, нами было проведено калибровочное упражнение, по результатам которой мы выяснили, что флуктуации выпуска, потребления, запаса капитала и инвестиций генерируются главным образом технологическим шоком и шоком монетарной политики, причем последний является доминирующим фактором. Проведя анализ импульсных откликов, мы установили чрезвычайно длительный (около 8 лет) период приспособления выпуска к различным шокам, что может намекать на желательность стабилизационной политики. Однако, мы отметили подводные камни, которые могут скрываться за этим очевидным выводом. Во-первых, модельная экономика оказалась крайне чувствительной к шоку монетарной политики, что говорит о высокой эффективности монетарной политики. Во-вторых, в нашей модели отсутствовала фискальная политика, поэтому окончательные выводы требуют проведения дальнейших исследований.
Наконец, мы применили нашу модель к реальным данным по Австрии, Бельгии и Нидерландам. Нами обнаружена умеренная устойчивость шока монетарной политики, и крайне высокая устойчивость остальных четырех шоков (с параметрами авторегресионного процесса почти во всех случаях превышающих 0.9), наиболее высокой дисперсией среди всех шоков для всех стран обладал шок предельной эффективности инвестиций. Мы также убедились в единственном равновесии с рациональными ожиданиями, характерном для всех трех рассматриваемых стран, поскольку ω_π+ω_τ>1.
Итак, наше скромное исследование наглядно демонстрирует ту гибкость и амбициозность, которая заложена в DSGE-подходе. Мы показали, как экономика реагирует на шоки, что наиболее явно показано на графиках импульсных откликов и декомпозиции дисперсии выбранных переменных. Мы определили долгосрочное равновесие в экономике, которое определяется стационарным состоянием модели. В дальнейшем мы наметили области исследования, которые нуждаются в том, чтобы они были освещены во всех подробностях. Это касается не только освещения роли фискального канала воздействия экономической политики, но и рассмотрения банковского сектора и финансовых жесткостей, отхода от предположения о закрытой экономике. Кроме того, является ли допущение о рациональных ожиданиях и общем знании корректным? Не исключено, что конкурирующие подходы сыграют решающую роль в DSGE-моделях будущих поколений.
Будут ли способны предсказать DSGE-модели начало следующего кризиса? Сомнительно. Однако, на сколько мы знаем не существует идеального, проверенного временем способа или механизма предвидения будущего. По крайней мере, не существует более логичного, более основательного подхода, который можно было бы взять на вооружение в обосновании проведения той или иной политики и обдумывания взаимодействий агрегированных переменных. В мире соперничающих друг с другом разнонаправленных сил, действующих в разных сферах экономики, DSGE-подход позволяет приоткрыть тайны, которые скрывает действительность и служит проводником в познании истины.
1. https://www.nbb.be Banque Nationale de Belgique
2. https://www.dnb.nl De Nederlandsche Bank
3. https://stats.oecd.org/OECD Statistics
4. https://www.oenb.atOesterreichische Nationalbank
5. Altug, Sumru, Time-to-Build and Aggregate Fluctuations: Some New Evidence, International Economic Review, 1989, 30(4), 889–920.
6. An, Sungbae, and Frank Schorfheide, Bayesian Analysis of DSGE Models, Econometric Reviews, 2007, 26(2-4), 113–172.
7. Anderson, Gary and George Moore, A Linear Algebraic Procedure for Solving Linear Perfect Foresight Models. Economics Letters, 1985, 17(3), 247–252.
8. Backus, David K., Patrick J. Kehoe, and Finn E. Kydland, International Real Business Cycles. Journal of Political Economy, 1992, 100(4), 745–775.
9. Baumol, W., The Transactions Demand for Cash: An Inventory Theoretic Approach. The Quarterly Journal of Economics, 1952, 66(4), 545-556.
10. Bernanke, Ben S and Alan S. Blinder, The Federal Funds Rate and the Channels of Monetary Transmission. American Economic Review, 1992, 82(4), 901–921.
11. Bernanke, Ben S., Mark Gertler, and Simon Gilchrist, The Financial Accelerator in a Quantitative Business Cycle Framework. Handbook of Macroeconomics, 1999, 1, 1341–1393.
12. Bernanke, Ben S., The Great Moderation, speech delivered at the meetings of the Eastern Economic Association, Washington, DC, 20 February, 2004.
13. Bernanke, Ben S., The Macroeconomics of the Great Depression: A Comparative Approach. Journal of Money, Credit and Banking, 1995, 27(1), 1–28.
14. Blanchard, Olivier J. and Charles M. Kahn, The Solution of Linear Difference Models under Rational Expectations. Econometrica, 48(5), 1305–1311.
15. Brzoza-Brzezina, Micha l and Marcin Kolasa, Bayesian Evaluation of Dsge Models with Financial Frictions. Journal of Money, Credit and Banking, 2013, 45(8), 1451–1476.
16. Burnside, Craig, Martin Eichenbaum, and Sergio T. Rebelo, Labor Hoarding and the Business Cycle. Journal of Political Economy, 1993, 101(2), 245–273.
17. Calvo, Guillermo A., Staggered Prices in a Utility-Maximizing Framework. Journal of Monetary Economics, 1983, 12(3), 383–398.
18. Canova, F., Ferroni, F. and Matthes, Christian, Approximating time varying structural models with time invariant structures, CEPR Discussion Papers 10803, C.E.P.R. Discussion Papers, 2015.
19. Canova, Fabio Methods for Applied Macroeconomic Research, Princeton University Press, 2007.
20. Chetty, Raj, Adam Guren, Day Manoli, and Andrea Weber, Are Micro and Macro Labor Supply Elasticities Consistent? A Review of Evidence on the Intensive and Extensive Margins. American Economic Review, 2011, 101(3), 471–475.
21. Christensen, Ian and Dib, Ali, The Financial Accelerator in an Estimated New Keynesian Model, Review of Economic Dynamics, 2008, 11(1), 155-178.
22. Christiano, Lawrence J. and Martin Eichenbaum, Current Real-Business Cycle Theories and Aggregate Labor-Market Fluctuations. American Economic Review, 1992, 82(3), 430–450.
23. Christiano, Lawrence J., Martin Eichenbaum and Charles L. Evans, Monetary Policy Shocks: What Have We Learned and to What End?, Handbook of Macroeconomics, 1999, 1(A), 65–148.
24. Christiano, Lawrence J., Martin Eichenbaum and Charles L. Evans, Nominal Rigidities and the Dynamic Effects of a Shock to Monetary Policy. Journal of Political Economy, 2005, 113(1), 1–45.
25. Clarida, Richard, Jordi Galı, and Mark Gertler, The Science of Monetary Policy: A New Keynesian Perspective. Journal of Economic Literature, 1999, 37(2), 1661–1707.
26. DeJong, David N. and Chetan Dave, Structural Macroeconometrics, Princeton University Press, 2007.
27. DeJong, David, Ingram, Beth and Whiteman, Charles, A Bayesian approach to dynamic macroeconomics, Journal of Econometrics, 2000, 98(2), 203-223.
28. Del Negro, Marco and Frank Schorfheide, Forming Priors for DSGE Models (And How It Affects the Assessment of Nominal Rigidities). Journal of Monetary Economics, 2008, 55(7), 1191–1208.
29. Diebold, Francis X., The Past, Present, and Future of Macroeconomic Forecasting. Journal of Economic Perspectives, 1998, 12(2), 175–192.
30. Eberly, Janice, Sergio Rebelo, and Nicolas Vincent, What Explains the Lagged Investment Effect?, Journal of Monetary Economics, 2012, 59(4), 370–380.
31. Fernandez-Villaverde, Jesus, and Juan F. Rubio-Ramírez Our Research Agenda: Estimating DSGE Models. Newsletter of the Review of Economic Dynamics, 2006, 8(1).
32. Fernandez-Villaverde, Jesus, The Econometrics of DSGE Models, Journal of the Spanish Economic Association, 2010, 1(1), 3–49.
33. Fischer, Stanley, Long-term Contracting, Sticky Prices, and Monetary Policy. A Comment. Journal of Monetary Economics, 1977, 3(3), 317–323.
34. Friedman, Milton, Schwartz, Anna J., A Monetary History of the United States, 1867-1960, Princeton University Press, 1963.
35. Friedman, Milton, The Role of Monetary Policy. American Economic Review, 1968, 58(1), 1–17.
36. Hansen, Gary D. Indivisible Labor and the Business Cycle. Journal of Monetary Economics. 16(3), 1985, 309-27.
37. Ingram, B. F., N. Kocherlakota and N. E. Savin, Explaining business cycles: a multi-shock approach. Journal of Monetary Economics, 1994, 34, 415-418.
38. Ireland, Peter N. Money's Role in the Monetary Business Cycle, NBER Working Papers 8115, National Bureau of Economic Research, Inc., 2001.
39. Ireland, Peter N. Technology Shocks in the New Keynesian Model, The Review of Economics and Statistics, MIT Press, 2004, 86(4), pages 923-936.
40. Ireland, Peter N. The Macroeconomic Effects of Interest on Reserves, NBER Working Papers 18409, National Bureau of Economic Research, Inc., 2012.
41. Kedan, Danielle and Stuart, Rebecca, Central Bank Communications: A Comparative Study, Quarterly Bulletin Articles, 2014, issue April, 89-104.
42. King, Robert G and Sergio T. Rebelo, Resuscitating Real Business Cycles. Handbook of Macroeconomics, 1999, 1, 927–1007.
43. Kiyotaki, Nobuhiro and John Moore, Credit Cycles. Journal of Political Economy, 1997, 105(2), 211–248.
44. Klein, Paul, Using the Generalized Schur Form to Solve a Multivariate Linear Rational Expectations Model. Journal of Economic Dynamics and Control, 24(10), 1405–1423.
45. Kocherlakota, Narayana R, Creating Business Cycles Through Credit Constraints. Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review, 2000, 24(3), 2–10.
46. Korinek, Anton, Thoughts on DSGE Macroeconomics: Matching the Moment, But Missing the Point?, Working Paper, 2017.
47. Kremer, Jana, Giovanni Lombardo, Leopold von Thadden, and Thomas Werner, Dynamic Stochastic General Equilibrium Models as a Tool for Policy Analysis. CESifo Economic Studies, 2006, 52(4), 640–665.
48. Krugman, Paul, How did economists get it so wrong?, New York Times Magazine, September 2, 2009.
49. Kydland, Finn E. and Edward C. Prescott, The Computational Experiment: An Econometric Tool. Journal of Economic Perspectives, 1996, 10(1), 69–85.
50. Kydland, Finn E. and Edward C. Prescott, Time to Build and Aggregate Fluctuations. Econometrica, 1982, 50(6), 1345–1370.
51. Lindé, J. Estimating new-Keynesian Phillips curves: a full information maximum likelihood approach. Journal of Monetary Economics, 2005, 52, 1135-1149.
52. Long, John B. and Charles I. Plosser, Real Business Cycles. Journal of Political Economy, 1983, 91(1), 39–69.
53. Lucas, Robert E. and Edward C. Prescott, Investment Under Uncertainty. Econometrica, 1971, 39(5), 659–681.
54. Lucas, Robert E. Methods and Problems in Business Cycle Theory. Journal of Money, Credit and Banking, 1980, 12(4), 696–715.
55. Lucas, Robert E., Expectations and the Neutrality of Money. Journal of Economic Theory, 1972, 4(2), 103–124.
56. McCallum, B.T., Inflation determination with Taylor rules: Is New-Keynesian analysis critically flawed? Journal of Monetary Economics, 2009, 56, 1101–1108.
57. Michael Wickens, Macroeconomic Theory: A Dynamic General Equilibrium Approach Second Edition. Economics Books, Princeton University Press, 2012.
58. Mussa, Michael, Nominal Exchange Rate Regimes and the Behavior of Real Exchange Rates: Evidence and Implications. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 1986, 25. 117-214.
59. Neri, Stefano, Agency costs or costly capital adjustment DSGE models? A Bayesian investigation, Bank of Italia, 2004.
60. Otrok, Christopher, On Measuring the Welfare Cost of Business Cycle. Journal of Monetary Economics, 2001, 47(1), 61–92.
61. Ramey, Valerie A., Macroeconomic Shocks and Their Propagation. Handbook of Macroeconomics, 2016, 2, 71–162.
62. Reis, R., Is something really wrong with macroeconomics? Oxford Review of Economic Policy, 2018, 34(1-2),132-55.
63. Rogerson, Richard, Indivisible Labor, Lotteries and Equilibrium. Journal of Monetary Economics. 1988, 21(1), 3-16.
64. Romer, Paul The Trouble with Macroeconomics, New York University, Working Paper, 2016
65. Rotemberg, Julio and Woodford, Michael, Oligopolistic Pricing and the Effects of Aggregate Demand on Economic Activity, Journal of Political Economy, 1992, 100(6), 1153-1207.
66. Rotemberg, Julio J.,and Michael Woodford, An Optimization-Based Econometric Framework for the Evaluation of Monetary Policy. NBER Macroeconomics Annual, 1997, 12(1), 297–346.
67. Ruge-Murcia, Francisco J., Methods to Estimate Dynamic Stochastic General Equilibrium Models. Journal of Economic Dynamics and Control, 2007, 31(8), 2599–2636.
68. Samuelson, Paul, An Exact Consumption-Loan Model of Interest with or without the Social Contrivance of Money, Journal of Political Economy, 1958, 66(6), 467-482.
69. Schorfheide, Frank, Estimation and Evaluation of DSGE Models: Progress and Challenges. NBER Working Paper Series, 2011.
70. Schorfheide, Frank, Loss Function-Based Evaluation of DSGE Models. Journal of Applied Econometrics, 2000, 15(6), 645–670.
71. Sidrauski, M., 1967. Rational choices and patterns of growth in a monetary economy. American Economic Review 57, 534-544.
72. Sims, Christopher A., Are Forecasting Models Usable for Policy Analysis? Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review, 1986, 10(1), 2–16.
73. Sims, Christopher A., Solving Linear Rational Expectations Models. Computational Economics, October 2002, 20(1-2), 1–20.
74. Smets, Frank and Rafael Wouters, An Estimated Dynamic Stochastic General Equilibrium Model of the Euro Area. Journal of the European Economic Association, 2003, 1(5), 1123–1175.
75. Smets, Frank and Rafael Wouters, Shocks and Frictions in US Business Cycle: A Bayesian DSGE Approach. American Economic Review, 2007, 97(3), 586–606.
76. Stiglitz Joseph E., Rethinking Macroeconomics: What Failed, and How to Repair It. Journal of the European Economic Association, 2011, 9(4), 591–645.
77. Stiglitz, Joseph E., Where Modern Macroeconomics Went Wrong. NBER Working Paper, 2017.
78. Summers, Lawrence H., Some Skeptical Observations on Real Business Cycle Theory. Quarterly Review, 1968, 10(4), 23-27.
79. Taylor, John B., Aggregate Dynamics and Staggered Contracts. Journal of Political economy, 1980, 88(1), 1–23.
80. Tobin, James, The Interest Elasticity of the Transactions Demand for Cash. Review of Economics and Statistics. 1956, 38(3), 241–247.
81. Tovar, Camilo E., DSGE Models and Central Banks. Economics: The OpenAccess, Open-Assessment E-Journal, 2009, 3(16).
82. Uhlig, Harald, A Toolkit for Analyzing Nonlinear Dynamic Stochastic Models Easily. in Ramon Marimon and Andrew Scott, eds., Computational Methods for the Study of Dynamic Economies, Oxford University Press, 1999, 30–61.
83. Walsh, Carl E., Commentary: Using Models for Monetary Policy Analysis. International Journal of Central Banking, 2010, 6(1), 259–270.
84. Woodford, Michael, Interest and Prices: Foundations of a Theory of Monetary Policy, Princeton University Press, 2003.
85. Yun, Tack, Nominal Price Rigidity, Money Supply Endogeneity, and Business Cycles. Journal of Monetary Economics, 1996, 37(2), 345–370.