Projektbeschreibung
Fortgeschrittene empirische Methode verbessert politische Vorhersage und Bewertung
Die derzeitigen Methoden zur Vorhersage und Abschätzung der Auswirkungen der Wirtschaftspolitik haben mit destabilisierenden Aspekten wie Finanzkrisen und der COVID-19-Pandemie zu kämpfen. Diese Instabilitäten führen entweder zu beschränkten Annahmen oder sind rechenaufwändig. Ziel des vom Europäischen Forschungsrat finanzierten Projekts TIMESERIESFOREC ist es, eine Schätzfunktion für lokale Projektionen mit zeitvariablen Parametern zu entwickeln, die ökonomische Modelle in instabilen Umgebungen bequem und flexibel schätzen kann. Die vorgeschlagene Schätzfunktion kann ebenfalls zur Vorhersage und Bewertung der Auswirkungen wirtschaftspolitischer Maßnahmen eingesetzt werden. Außerdem kann sie verallgemeinert werden, um instrumentelle Variablen einzubeziehen und in vektorautoregressiven Modellen angewendet zu werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen zeitvariablen VAR-Modellen, die mit Bayesschen Methoden geschätzt werden, ist die Schätzfunktion für lokale Projektionen mit zeitvariablen Parametern robust gegenüber Unumkehrbarkeit und weniger rechenintensiv.
Ziel
The environment we live in is both complex and time varying. Examples of recent instabilities include the recent financial crises as well as the more recent COVID-19 pandemic and the war in Ukraine, which have substantially altered our world. Currently, however, the way researchers implement forecasts as well as the way they estimate the effects of economic policies is based on methods that either impose restrictive assumptions on the nature of instabilities or quickly become computationally demanding in the presence of instabilities.
This project proposes to develop a local projection-based estimator for time-varying parameter models and their impulse response functions in unstable environments, which we refer to as the “time-varying parameter local projection” estimator (or “TVP-LP” in short). The proposed estimator is expected to provide a feasible approach to conveniently and flexibly estimate economic models in unstable environments as well as, more broadly, forecasting and assessing the effects of economic policies. The proposed estimator can be generalized to include instrumental variables as well as be applied in vector autoregressive models with external instruments while being robust to the presence of instabilities. The proposed methodology is expected to have widespread applicability given the increasing interest in using convenient local projection estimators and the substantial evidence of instabilities in macroeconomic models.
In contrast to conventional time-varying parameter VAR models, the proposed time-varying parameter local projection estimator is robust to the presence of non-invertibility due to omitted variables and misspecification and its estimation is less computationally challenging.
The advantages of the methodology will be illustrated in terms of forecasting ability as well as the evaluation of the effects of economic policy (in particular, fiscal policy).
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Das Projektteam hat die Klassifizierung dieses Projekts bestätigt.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Das Projektteam hat die Klassifizierung dieses Projekts bestätigt.
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsGastgebende Einrichtung
08002 Barcelona
Spanien