Description

• Tytuł:
  Zdolności prognostyczne nowokeynesistowskich modeli DSGE małej skali ewnątrz próby. Próba porównania dla gospodarki Polski
• Twórca:
  Kuchta, Zbigniew
• Współtwórca:
  Katedra Funkcjonowania Gospodarki, Instytut Ekonomii, Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny, Uniwersytet Łódzki
• Opis:
  This paper compares the in-sample forecasting performance of the new Keynesian small scale DSGE models. The comparison includes the standard sticky prices model and sticky prices and wages model of Erceg, Henderson and Levin. VAR models are used as the baseline. Comparison of forecasting errors has shown that Erceg, Henderson and Levin’s model is characterized by better forecasting performance than the sticky prices model with respect to inflation, production and real wages. Moreover, it better predicts inflation than the VAR models.;
  W pracy dokonano porównania zdolności prognostycznych modeli DSGE małej skali wewnątrz próby. W porównaniu wykorzystano podstawowy, nowokeynesistowski model monetarny oraz model Ercega, Hendersona i Levina, który rozszerza model podstawowy na przypadek lepkich płac nominalnych. Dodatkowo w analizie ujęto modele VAR, które stanowią podstawę ułatwiającą porównania. Porównanie błędów prognoz pokazało, że lepszymi zdolnościami prognostycznymi w przypadku inflacji, produkcji oraz realnej stawki płac charakteryzował się model Ercega, Hendersona i Levina. Model ten charakteryzował się również mniejszymi błędami predykcji inflacji niż modele VAR.
• Dostępność obiektu:
  free access
• Data:
  2015.08.18;
  2014
• Typ:
  Article
• Język:
  Polish
• Format:
  application/pdf
• Wydawca:
  Instytut Ekonomii, Uniwersytet Łódzki
• Relacja:
  Gospodarka w praktyce i teorii;2;
  35
• Temat i słowa kluczowe:
  DSGE model;
  Bayesian estimation;
  forecast comparison;
  modele DSGE;
  estymacja bayesowska;
  porównanie prognoz
• Identyfikator:
  1429-3730;
  http://hdl.handle.net/11089/11532
• Dostawca danych:
  Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego
• Czy mogę z tego obiektu skorzystać?:
  seek permission
• Rodzaj zawartości:
  image