Identification and Estimation of Dynamic Stochastic General Equilibrium Models: Skewness Matters

01.04.2019 bis 31.03.2022

Dieses Projekt untersucht den Einfluss von Schiefe auf die Identifizierbarkeit und Schätzbarkeit von Parametern in linearen und nichtlinearen Dynamischen Stochastischen Allgemeinen Gleichgewichtsmodellen (DSGE) unter Verwendung neuer statistischer Verteilungen und ökonometrischer Methoden. Konkretes Erkenntnisziel ist es, DSGE Modelle zu untersuchen bei denen Schiefe nicht nur exogen in der Fehlertermverteilung, sondern auch endogen in den Entscheidungsregeln der Agenten auftritt. Dies wird es ermöglichen, gesamtwirtschaftliche Implikationen von asymmetrischen Produktionsinnovationen, abwärtsgerichteten Lohnrigiditäten und einer kleinen, aber zeitvariablen Wahrscheinlichkeit eines Desaster zu schätzen und die Übertragungskanäle und Effekte endogener und exogener Schiefe sorgfältig zu entwirren. Da Schiefe eines der wichtigsten Merkmale des ökonomischen Risikos ist, sind die Ergebnisse signifikant für die nächste Generation von DSGE Modellen, um die Lücke zwischen der makroökonomischen und empirischen Finanzliteratur zu verringern.