¿Cuál es la utilidad de aproximar una regla de decisión óptima que esté suficientemente cerca del estado estacionario en el modelo RBC?

Question

Estoy leyendo comprendiendo el ciclo real de negocios de Plosser.

Esta es mi comprensión básica: Para un modelo de CCR, las condiciones de primer orden del lagrangiano junto con la condición de transversalidad suelen formar un sistema de ecuaciones no lineales en diferencias. La forma estándar de resolver este sistema es mediante la linealización en el entorno del estado estacionario, resolver este problema como un sistema de ecuaciones en diferencias lineales.

¿Qué visión podemos obtener de esta solución, aparte de obtener algún conocimiento sobre si el estado estacionario es localmente estable?

Answer 1

Nota lateral: Esta es una forma de resolverlo, la alternativa sería formular una ecuación de Bellman e iterar sobre ella.

Si asumes que la economía real está en o suficientemente cerca del equilibrio, también puedes inferir sobre las respuestas a los choques. Es decir, puedes observar las funciones de respuesta al impulso ante un cambio en lo que te interese, y ver cómo cambia la economía del modelo. Argumentar que estamos lo suficientemente cerca de ese equilibrio te permitirá ver cómo responde la economía a ciertos choques.

Además, en general, puedes simular la economía con choques (por ejemplo, en la PTF) y observar si la economía simulada se parece a la economía real. Usando esta comparación podrías juzgar el modelo.

Esto requiere argumentar que estamos cerca del equilibrio - o que la convergencia ocurre muy rápido. En general, la literatura de crecimiento en torno a Solow ha proporcionado argumentos para esto.

Pero tu argumento es muy presente en la mayoría de las extensiones del modelo RBC básico: especialmente cuando es importante cuán cerca estamos del equilibrio - cuando los modelos son más no lineales. Ha habido muchos documentos que muestran que este es el caso para las extensiones neokeynesianas estándar del modelo RBC.

Answer 2

Aproximaciones de orden superior como las generadas por Dynare pueden ayudar un poco en términos de ampliar el vecindario en el que la aproximación funciona bien, pero el problema fundamental sigue siendo que la aproximación se realiza en torno al estado estacionario y desviarse demasiado del estado estacionario introduce grandes errores.

Judd, Maliar y Maliar tienen un artículo en Economía Cuantitativa en 2011 que detalla un método altamente no lineal que se puede utilizar para proporcionar aproximaciones de funciones de política bastante buenas. Sin embargo, este método puede ser complicado con espacios de estado grandes. Por lo tanto, también sufre de una maldición de dimensionalidad.

Enfoques de simulación estocástica numéricamente estables y precisos para resolver modelos económicos dinámicos KL Judd, L Maliar, S Maliar Economía Cuantitativa 2 (2), 173-210