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Contenuto archiviato il 2024-05-30

Likelihood-based estimation of non-linear and non-normal DSGE models

Obiettivo

DSGE models are the standard tool of quantitative macroeconomics. We use them to measure economics phenomena and to provide policy advice. However, since Kydland and Prescott s 1982, the profession has fought about how to take these models to the data. Kydland and Prescott proposed to calibrate their model. Why? Macroeconomists could not compute their models efficiently. Moreover, the techniques required for estimating DSGE models using the likelihood did not exist. Finally, models were ranked very badly by likelihood ratio tests. Calibration offered a temporary solution. By focusing only on a very limited set of moments of the model, researchers could claim partial success and keep developing their theory. The landscape changed in the 1990s. There were developments along three fronts. First, macroeconomists learned how to efficiently compute equilibrium models with rich dynamics. Second, statisticians developed simulation techniques like Markov chain Monte Carlo (MCMC), which we require to estimate DSGE models. Third, and perhaps most important, computer power has become so cheap that we can now do things that were unthinkable 20 years ago. This proposal tries to estimate non-linear and/or non-normal DSGE models using a likelihood approach. Why non-linear models? Previous research has proved that second order approximation errors in the policy function have first order effects on the likelihood function. Why non-normal models? Time-varying volatility is key to understanding the Great Moderation. Kim and Nelson (1999), McConnell and Pérez-Quirós (2000), and Stock and Watson (2002) have documented a decline in the variance of output growth since the mid 1980s. Only DSGE models with richer structure than normal innovations can account for this.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

ERC-2009-StG
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Istituzione ospitante

FUNDACION CENTRO DE ESTUDIOS MONETARIOS Y FINANCIEROS
Contributo UE
€ 909 942,00
Indirizzo
CASADO DEL ALISAL 5
28014 Madrid
Spagna

Mostra sulla mappa

Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

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