Convertir el documento DSGE en econometría estructural, cualquier cosa a tener en cuenta？

Question

Intento llevar algunas ideas de un documento DSGE a un modelo econométrico estructural. El documento es El artículo de Econometrica de 2013 de Liu, Wang y Zha sobre el canal de garantía de la tierra . Ahora tengo algunos buenos conjuntos de datos que contienen información sobre la tenencia de tierras de las empresas, por lo que quiero "estimar" en lugar de "suponer y simular". Sin embargo, mis coautores y yo somos en gran medida macroeconomistas y sólo sabemos un poco de estimación estructural.

(1). Nos centramos en la decisión de inversión de las empresas (compra de terrenos o activos inmobiliarios) y en el comportamiento de los préstamos. En Liu et al, también modelaron el sector de los hogares. Por lo tanto, para nuestro propósito, podemos ignorar el sector de los hogares y tratar el precio de la tierra como exógeno, ¿verdad?

(2). El documento macro contiene normalmente docenas de choques, algunos de los cuales nos interesan (como los "choques colaterales"), otros no (persistencia del hábito). Entonces, ¿tratamos los que nos interesan como parámetros a estimar, y los demás como impactos no observables?

Personalmente, no me creo del todo el modelo DSGE que especifica decenas de shocks . Quiero "aportar algunas ideas" y replicar a partir del documento de LWZ. La mayoría de los estudios DSGE tienen dificultades para cumplir la condición de equilibrio general, lo que, en mi opinión, es uno de sus puntos débiles. Los precios son demasiado complicados y difíciles de captar por completo, así que si se trata de algo más, por qué mantenerlo exógeno y poner otras cosas más realistas.

Answer 1

No hay un método correcto para hacerlo. Los expertos en DSGE estiman el modelo haciendo algo parecido a esto: introduciendo las prioridades de sus parámetros y ejecutando una optimización que minimiza la distancia entre el modelo y los momentos de los datos mientras maximiza la probabilidad logarítmica de las prioridades. Los momentos de los datos para ellos serán valores bien conocidos de varianzas y covarianza de las desviaciones de c, y, i, p de la tendencia.

Los tipos de estimación estructural harán cualquier número de cosas: a) tomar una relación predicha por el modelo, como una relación de inversión a q, $i=b\cdot f(q)$ donde b es un parámetro, estimar la relación e inferir el valor de b; b) método general de los momentos o método simulado de los momentos o inferencia indirecta: utilizar una caracterización de los datos en momentos o estadísticos auxiliares, y luego encontrar los valores de los parámetros tales que el modelo (analíticamente o con simulaciones) replique los valores de estos momentos o estadísticos auxiliares.

¿Qué momentos / estadísticas utilizar? ¿Quién sabe? ¡Siga la tradición!

¿Qué macro varianzas o covarianzas? ¿Quién sabe? ¡Sigue la tradición! (además, los valores de éstas pueden cambiar drásticamente dependiendo de cómo y cuándo se calculen....)