Макроэкономическая модель

редактировать

Макроэкономическая модель представляет собой аналитический инструмент, предназначенный для описания работы проблем экономики страны или региона. Эти модели, как правило, предназначены для изучения сравнительной статики и динамики из агрегированных величин, таких как общее количество товаров и услуг, производимых, общий доход, полученный, уровень занятости производственных ресурсов, и уровень цен.

Макроэкономические модели могут быть логическими, математическими и / или вычислительными; разные типы макроэкономических моделей служат разным целям и имеют разные преимущества и недостатки. Макроэкономические модели могут использоваться для разъяснения и иллюстрации основных теоретических принципов; их можно использовать для проверки, сравнения и количественной оценки различных макроэкономических теорий; их можно использовать для создания сценариев «что, если» (обычно для прогнозирования последствий изменений в денежно-кредитной, налогово-бюджетной или другой макроэкономической политике); и их можно использовать для составления экономических прогнозов. Таким образом, макроэкономические модели широко используются в академических кругах при обучении и исследованиях, а также широко используются международными организациями, национальными правительствами и более крупными корпорациями, а также экономическими консультантами и аналитическими центрами.

СОДЕРЖАНИЕ

  • 1 Типы
    • 1.1 Простые теоретические модели
    • 1.2 Эмпирические модели прогнозирования
      • 1.2.1 Критика Лукаса эмпирических моделей прогнозирования
    • 1.3 Динамические стохастические модели общего равновесия
      • 1.3.1 Сравнение моделей DSGE и CGE
    • 1.4 Агентные вычислительные макроэкономические модели
      • 1.4.1 Сильные и слабые стороны моделей DSGE и ACE
  • 2 См. Также
  • 3 ссылки
  • 4 Внешние ссылки

Типы

Простые теоретические модели

Простые учебные описания макроэкономики, включающие небольшое количество уравнений или диаграмм, часто называют «моделями». Примеры включают в себя модель IS-LM и Манделла-Флеминга модель из кейнсианской макроэкономики, и модель Солоу из неоклассической теории роста. Эти модели имеют несколько общих черт. Они основаны на нескольких уравнениях, включающих несколько переменных, которые часто можно объяснить с помощью простых диаграмм. Многие из этих моделей статичны, но некоторые являются динамическими, описывая экономику за многие периоды времени. Переменные, которые появляются в этих моделях, часто представляют собой макроэкономические агрегаты (такие как ВВП или общая занятость ), а не переменные индивидуального выбора, и хотя уравнения, связывающие эти переменные, предназначены для описания экономических решений, они обычно не выводятся напрямую путем агрегирования моделей отдельных лиц. выбор. Они достаточно просты, чтобы их можно было использовать в качестве иллюстраций теоретических моментов во вводных объяснениях макроэкономических идей; но поэтому количественное применение к прогнозированию, тестированию или оценке политики обычно невозможно без существенного расширения структуры модели.

Эмпирические модели прогнозирования

Основная статья: Крупномасштабная макроэконометрическая модель

В 1940-х и 1950-х годах, когда правительства начали накапливать данные учета национального дохода и продукции, экономисты приступили к построению количественных моделей для описания динамики, наблюдаемой в данных. Эти модели оценили отношения между различными макроэкономическими переменными с использованием (в основном линейного) анализа временных рядов. Как и более простые теоретические модели, эти эмпирические модели описывают отношения между совокупными величинами, но многие из них обращаются к гораздо более тонкому уровню детализации (например, к изучению отношений между выпуском, занятостью, инвестициями и другими переменными во многих различных отраслях). Таким образом, в эти модели вошли сотни или тысячи уравнений, описывающих эволюцию сотен или тысяч цен и количеств во времени, что сделало компьютеры незаменимыми для их решения. В то время как выбор переменных для включения в каждое уравнение частично определялся экономической теорией (например, включение прошлых доходов в качестве детерминанта потребления, как предполагает теория адаптивных ожиданий ), включение переменных в основном определялось чисто эмпирическими соображениями.

Голландский экономист Ян Тинберген разработал первую всеобъемлющую национальную модель, которую он построил для Нидерландов в 1936 году. Позже он применил ту же структуру моделирования к экономике Соединенных Штатов и Соединенного Королевства. Первая глобальная макроэкономическая модель, Wharton ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ Associates ' LINK проект был инициирован Лоуренс Клейн. Эта модель была процитирована в 1980 году, когда Кляйн, как и Тинберген до него, получил Нобелевскую премию. Крупномасштабные эмпирические модели этого типа, включая модель Уортона, все еще используются сегодня, особенно для целей прогнозирования.

Критика Лукаса эмпирических моделей прогнозирования

Основная статья: критика Лукаса

Эконометрические исследования первой половины 20 века показали отрицательную корреляцию между инфляцией и безработицей, называемую кривой Филлипса. Эмпирические модели макроэкономического прогнозирования, основанные примерно на одних и тех же данных, имели аналогичные последствия: они предполагали, что безработицу можно навсегда снизить за счет постоянного повышения инфляции. Однако в 1968 году Милтон Фридман и Эдмунд Фелпс утверждали, что этот очевидный компромисс был иллюзорным. Они утверждали, что историческая связь между инфляцией и безработицей была вызвана тем фактом, что прошлые инфляционные эпизоды были в значительной степени неожиданными. Они утверждали, что, если денежно-кредитные органы постоянно повышают уровень инфляции, рабочие и фирмы в конечном итоге поймут это, и в этот момент экономика вернется к своему прежнему более высокому уровню безработицы, но теперь также с более высокой инфляцией. Стагфляции 1970 - х годов, казалось, подтверждали их предсказание.

В 1976 году Роберт Лукас-младший опубликовал влиятельную статью, в которой утверждал, что провал кривой Филлипса в 1970-х годах был лишь одним из примеров общей проблемы с эмпирическими моделями прогнозирования. Он указал, что такие модели основаны на наблюдаемых взаимосвязях между различными макроэкономическими величинами во времени, и что эти отношения различаются в зависимости от того, какой режим макроэкономической политики существует. В контексте кривой Филлипса это означает, что связь между инфляцией и безработицей, наблюдаемая в экономике, где инфляция обычно была низкой в ​​прошлом, будет отличаться от отношения, наблюдаемого в экономике, где инфляция была высокой. Кроме того, это означает, что нельзя предсказать последствия нового политического режима, используя эмпирическую модель прогнозирования, основанную на данных за предыдущие периоды, когда этого политического режима не было. Лукас утверждал, что экономисты по-прежнему не смогут предсказать последствия новой политики, если они не построят модели, основанные на экономических основах (таких как предпочтения, технологии и бюджетные ограничения ), на которые не должны влиять изменения политики.

Динамические стохастические модели общего равновесия

Основная статья: Динамическое стохастическое общее равновесие

Отчасти в ответ на критику Лукаса экономисты 1980-х и 1990-х годов начали конструировать макроэкономические модели на микроуровне, основанные на рациональном выборе, которые стали называть моделями динамического стохастического общего равновесия (DSGE). Эти модели начинаются с определения набора агентов, активных в экономике, таких как домохозяйства, фирмы и правительства в одной или нескольких странах, а также предпочтений, технологий и бюджетных ограничений каждого из них. Предполагается, что каждый агент делает оптимальный выбор с учетом цен и стратегий других агентов как в текущем периоде, так и в будущем. Обобщая решения различных типов агентов, можно найти цены, приравнивающие предложение к спросу на каждом рынке. Таким образом, эти модели воплощают в себе тип равновесной самосогласованности: агенты выбирают оптимально с учетом цен, в то время как цены должны согласовываться с предложениями и потребностями агентов.

Модели DSGE часто предполагают, что все агенты данного типа идентичны (т. Е. Есть « репрезентативное домохозяйство» и « репрезентативная фирма») и могут выполнять точные вычисления, которые в среднем правильно прогнозируют будущее (что называется рациональными ожиданиями ). Однако это только упрощающие предположения и не являются существенными для методологии DSGE; Многие исследования DSGE стремятся к большей реалистичности, рассматривая разнородные агенты или различные типы адаптивных ожиданий. По сравнению с эмпирическими моделями прогнозирования, модели DSGE обычно имеют меньше переменных и уравнений, главным образом потому, что модели DSGE труднее решить даже с помощью компьютеров. Простые теоретические модели DSGE, включающие всего несколько переменных, использовались для анализа сил, управляющих бизнес-циклами ; Эта эмпирическая работа привела к появлению двух основных конкурирующих концепций, названных моделью реального бизнес-цикла и новой кейнсианской моделью DSGE. Более сложные модели DSGE используются для прогнозирования последствий изменений в экономической политике и оценки их влияния на социальное благосостояние. Однако экономическое прогнозирование по-прежнему в значительной степени основывается на более традиционных эмпирических моделях, которые, как все еще широко распространено, позволяют достичь большей точности в прогнозировании воздействия экономических потрясений с течением времени.

DSGE против моделей CGE

Основная статья: Вычислимое общее равновесие

Тесно связанной методологией, предшествующей моделированию DSGE, является моделирование вычислимого общего равновесия (CGE). Как и модели DSGE, модели CGE часто основываются на предположениях о предпочтениях, технологиях и бюджетных ограничениях. Однако модели CGE ориентированы в основном на долгосрочные отношения, что делает их наиболее подходящими для изучения долгосрочного воздействия постоянной политики, такой как налоговая система или открытость экономики для международной торговли. Вместо этого модели DSGE подчеркивают динамику экономики во времени (часто с квартальной периодичностью), что делает их подходящими для изучения бизнес-циклов и циклических эффектов денежно-кредитной и налогово-бюджетной политики.

Агентные вычислительные макроэкономические модели

Основная статья: Агентно-вычислительная экономика

Другая методология моделирования, разработанная одновременно с моделями DSGE, - это вычислительная экономика на основе агентов (ACE), которая представляет собой разновидность моделирования на основе агентов. Как и методология DSGE, ACE стремится разбить агрегированные макроэкономические отношения на микроэкономические решения отдельных агентов. Модели ACE также начинаются с определения набора агентов, составляющих экономику, и определения типов взаимодействий, которые отдельные агенты могут иметь друг с другом или с рынком в целом. Вместо того, чтобы определять предпочтения этих агентов, модели ACE часто переходят непосредственно к определению их стратегий. Или иногда указываются предпочтения вместе с начальной стратегией и правилом обучения, посредством которых стратегия корректируется в соответствии с ее прошлым успехом. С учетом этих стратегий взаимодействие большого числа отдельных агентов (которые могут быть очень разнородными) можно смоделировать на компьютере, а затем изучить совокупные макроэкономические отношения, возникающие в результате этих отдельных действий.

Сильные и слабые стороны моделей DSGE и ACE

Модели DSGE и ACE имеют разные преимущества и недостатки из-за разной базовой структуры. Модели DSGE могут преувеличивать индивидуальную рациональность и предвидение и недооценивать важность неоднородности, поскольку случай рациональных ожиданий и репрезентативного агента остается самым простым и, следовательно, наиболее распространенным типом модели DSGE для решения. Кроме того, в отличие от моделей ACE, может быть трудно изучить локальные взаимодействия между отдельными агентами в моделях DSGE, которые вместо этого сосредоточены в основном на способе взаимодействия агентов посредством агрегированных цен. С другой стороны, модели ACE могут преувеличивать ошибки в индивидуальном принятии решений, поскольку стратегии, принятые в моделях ACE, могут быть очень далеки от оптимального выбора, если разработчик моделей не будет очень осторожен. Связанная с этим проблема заключается в том, что модели ACE, которые исходят из стратегий, а не предпочтений, могут оставаться уязвимыми для критики Лукаса : изменение политического режима обычно должно приводить к изменению стратегий.

Смотрите также

Рекомендации

Внешние ссылки

Последняя правка сделана 2023-12-31 12:09:55
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте