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Quantifizierung und Evaluierung makroökonomischer Modelle mit neueren ökonometrischen Verfahren

Quantifizierung und Evaluierung makroökonomischer Modelle mit neueren ökonometrischen Verfahren
使用新的计量经济学方法对宏观经济模型进行量化和评估
批准号:
5444076
负责人:
Professor Dr. Oliver Holtemöller
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Scientific Networks
财政年份:
2004
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2003-12-31 至 2007-12-31

项目摘要

项目成果

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In der modernen Makroökonomik haben sich Dynamische Stochastische Allgemeine Gleichgewichtsmodelle (DSGE-Modelle) als vorherrschendes Instrument für die normative Analyse kurz- und mittelfristiger Effekte der Geld- und Fiskalpolitik etabliert. Diese Modelle haben den Vorzug, auf mikroökonomischen Entscheidungskalkülen zu basieren. Eine Operationalisierung ist allerdings nur mit Restriktionen und Vereinfachungen - sowohl im Rahmen der strukturellen theoretischen Modellierung als auch der Quantifizierung - zu erreichen. Der Forschungsfortschritt auf diesem Gebiet beruht maßgeblich auf der Überprüfung der Restriktionen und Vereinfachungen sowie der damit verbundenen kontinuierlichen Weiterentwicklung von DSGE-Modelle. In Einklang mit diesem Forschungsprogramm werden wir im Rahmen dieses Netzwerkes einige integrale Bestandteile gängiger DSGE-Modelle, nämlich die Spezifikation der aggregierten Güternachfrage, der Angebotsseite in Form einer Preisgleichung, der Geldpolitik in Form einer geldpolitischen Regel und der internationalen Verflechtung, empirisch untersuchen und weiterentwickeln. Dabei stehen zwei Aspekte im Vordergrund: Erstens legen wir großen Wert auf die Kompatibilität zwischen theoretischer Modellierung und empirisch beobachteten Zeitreiheneigenschaften der relevanten Variablen, insbesodnere Stationaritätseigenschaften. Wir untersuchen, ob aktuelle Modelle dieser Kompatibilitätsanforderung genügen und zeigen, wie sie gegebenenfalls modifiziert und weiterentwickelt werden können. Zweitens überprüfen wir, inwiefern die resultierenden Modifikationen und Weiterentwicklungen die theoretischen Implikationen und wirtschaftspolitischen Empfehlungen der Modelle beeinflussen.
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