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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.96.2016.tde-31032016-144306
Documento
Autor
Nome completo
Pedro Luiz Paulino Chaim
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Ribeirão Preto, 2016
Orientador
Banca examinadora
Laurini, Marcio Poletti (Presidente)
Araujo Junior, Eurilton Alves
Caldeira, João Frois
Gomes, Fabio Augusto Reis
Título em inglês
Estimation and Identification of a DSGE model: an Application of the Data Cloning Methodology
Palavras-chave em inglês
Bayesian Asymptotics
Data Cloning
DSGE
Estimation
Identification
Maximum Likelihood
Resumo em inglês
We apply the data cloning method developed by Lele et al. (2007) to estimate the model of Smets and Wouters (2007). The data cloning algorithm is a numerical method that employs replicas of the original sample to approximate the maximum likelihood estimator as the limit of Bayesian simulation-based estimators. We also analyze the identification properties of the model. We measure the individual identification strength of each parameter by observing the posterior volatility of data cloning estimates, and access the identification problem globally through the maximum eigenvalue of the posterior data cloning covariance matrix. Our results indicate that the model is only poorly identified. The system displays bad global identification properties, and most of its parameters seem locally ill-identified.
Título em português
Estimação e identificação de um Modelo DSGE: uma applicação da metodologia data cloning
Palavras-chave em português
Data Cloning
DSGE
Estatística Bayesiana
Estimação
Identificação
Máxima Verossimilhança
Resumo em português
Neste trabalho aplicamos o método data cloning de Lele et al. (2007) para estimar o modelo de Smets e Wouters (2007). O algoritmo data cloning é um método numérico que utiliza réplicas da amostra original para aproximar o estimador de máxima verossimilhança como limite de estimadores Bayesianos obtidos por simulação. Nós também analisamos a identificação dos parâmetros do modelo. Medimos a identificação de cada parâmetro individualmente ao observar a volatilidade a posteriori dos estimadores de data cloning. O maior autovalor da matriz de covariância a posteriori proporciona uma medida global de identificação do modelo. Nossos resultados indicam que o modelo de Smets e Wouters (2007) não é bem identificado. O modelo não apresenta boas propriedades globais de identificação, e muitos de seus parâmetros são localmente mal identificados.
 
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Data de Publicação
2016-04-26
 
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