1 Empirisk analys (April 25, 2006)

Relevanta dokument
Konjunkturcykelmodeller

Metod för beräkning av potentiella variabler

Mer om Ny-keynesianska modeller och kreditmarknadsimperfektioner

1 Tillväxt. 1.1 Exogen tillväxt (Solow och Ramsey)

Provtentasvar. Makroekonomi NA0133. Maj 2009 Skrivtid 5 timmar. 10 x x liter mjölk. 10 x x 40. arbete för 100 liter mjölk

Simulering av ekonomiska och finansiella variabler i det svenska pensionssystemet

Sätta ihop tre relationer till en modell för BNP, arbetslöshet och inflation på kort och medellång sikt: Okuns lag

- en statistisk analys

Modeller för tillväxt

Kursens innehåll. Ekonomin på kort sikt: IS-LM modellen. Varumarknaden, penningmarknaden

Makroekonomiska risker och möjligheter för Sverige

Tentamen på grundkurserna EC1201 och EC1202: Makroteori med tillämpningar, 15 högskolepoäng, lördagen den 13 februari 2010 kl 9-14.

En beskrivning av hur Konjunkturinstitutet beräknar potentiell BNP

ÖVNINGSUPPGIFTER KAPITEL 7

Aggregerat Utbud. Härledning av AS kurvan

F16 MULTIPEL LINJÄR REGRESSION (NCT , 13.9) Anpassning av linjär funktion till givna data

Effekten på svensk BNP-tillväxt av finansiell turbulens

U t+1 = (1 f)u t + s (1 U t ) = (1 f s)u t + s:

), beskrivs där med följande funktionsform,

2 Vad räknas inte in i ett företags förädlingsvärde? A) vinst B) utgifter på insatsvaror C) löner D) ränteutgifter

1.8 Om nominella växelkursen, e($/kr), minskar, så förväntas att exporten ökar/minskar/är oförändrad och att importen ökar/minskar/är oförändrad

5. Riksbanken köper statspapper och betalar med nytryckta sedlar. Detta leder till ränta och obligationspris på obligationsmarknaden.

Statistik B Regressions- och tidsserieanalys Föreläsning 1

1. BNP, sysselsättning, arbetskraft, arbetslöshet, inflation - centrala begrepp i makroekonomin (kap. 2)

Aggregerat Utbud. Härledning av AS kurvan

Regressions- och Tidsserieanalys - F5

Sveriges bruttonationalprodukt Årsdata. En kraftig trend.

Föreläsning 3 IS-LM-IRP modellen

Kursens innehåll. Ekonomin på kort sikt: IS-LM modellen. Varumarknaden, penningmarknaden

732G71 Statistik B. Föreläsning 8. Bertil Wegmann. IDA, Linköpings universitet. Bertil Wegmann (IDA, LiU) 732G71, Statistik B 1 / 23

Föreläsningsnoteringar Bengt Assarsson. Real BNP identitet. IS kurvan (varumarknaden) Y C I G X Q

n Ekonomiska kommentarer

Stokastiska Processer och ARIMA. Patrik Zetterberg. 19 december 2012

Tentamen, grundkurs i nationalekonomi HT 2004

Vilka indikatorer kan prognostisera BNP?

Föreläsning 2. Kap 3,7-3,8 4,1-4,6 5,2 5,3

Matematisk statistik i praktiken: asset-liability management i ett försäkringsbolag

Regressions- och Tidsserieanalys - F8

Den Moderna Centralbankens Prognosmetod. Statistikfrämjandets årsmöte

Laboration 2. Omprovsuppgift MÄLARDALENS HÖGSKOLA. Akademin för ekonomi, samhälle och teknik

Råoljeprisets betydelse för konsumentpriserna

Övningshäfte till kursen Regressionsanalys och tidsserieanalys

SF1545 Laboration 1 (2015): Optimalt sparande

Tentamensgenomgång och återlämning: Måndagen 24/2 kl16.00 i B497. Därefter kan skrivningarna hämtas på studentexpeditionen, plan 7 i B-huset.

Handlingsregel för den norska oljefonden

Inför avtalsrörelsen Lars Calmfors SNS 31/8-2015

Övningshäfte till kursen Regressionsanalys och tidsserieanalys

Vad Betyder måtten MAPE, MAD och MSD?

Vad blir effekten av ökad flyktinginvandring?

F11. Kvantitativa prognostekniker

732G71 Statistik B. Föreläsning 9. Bertil Wegmann. December 1, IDA, Linköpings universitet

ANFÖRANDE. Finns en typisk konjunkturcykel?

Konjunkturinstitutets finanspolitiska prognoser

Imperfektioner. 1 December () Lektion 7 1/12 1 / 10

NEKG41, Nationalekonomi: Makroekonomisk analys, 7,5 högskolepoäng Economics: Macroeconomic Analysis, 7.5 credits Grundnivå / First Cycle

Hur stark är grunden för den ekonomiska tillväxten i Finland?

Frihandel hur kan den gynna oss?

Penningpolitiken september Lars E.O. Svensson Sveriges Riksbank Finansmarknadsdagen

732G71 Statistik B. Föreläsning 4. Bertil Wegmann. November 11, IDA, Linköpings universitet

Statistiska analyser C2 Bivariat analys. Wieland Wermke

Makroekonomi med mikrofundament

Tentamen på grundkursen EC1201: Makroteori med tillämpningar, 15 högskolepoäng, lördagen den 16 januari 2010 kl 9-14.

Global sourcing och makroekonomi

Laboration 1: Optimalt sparande

n Ekonomiska kommentarer

Arbetskraftens rörlighet i det

Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 24: Tidsserieanalys III

Makroekonomi Övningar. Juan Carlos Estibill Ht-2012

Diagram 1.1. Inflationsutvecklingen Årlig procentuell förändring. Anm. KPIF är KPI med fast bostadsränta.

Inledning om penningpolitiken

Fallande räntor och den offentliga skulden

Hur jämföra makroprognoser mellan Konjunkturinstitutet, regeringen och ESV?

Vectorer, spannet av vektorer, lösningsmängd av ett ekvationssystem.

MAKROEKONOMISKA FRAMTIDSBEDÖMNINGAR FÖR EUROOMRÅDET AV ECB:S EXPERTER. Tekniska antaganden om räntor, växelkurser, råvarupriser och finanspolitik

Tidsserier och Prognoser

Stockholms Univ., Statistiska Inst. Finansiell Statistik, GN, 7,5 hp, HT2008 Numeriska svar till övningar

LINNÉUNIVERSITETET EKONOMIHÖGSKOLAN

Den svenska fastighetsmarknaden. 3 november 2015

Den låga inflationen: ska vi oroas och kan vi göra något åt den?

Stockholms Univ., Statistiska Inst. Finansiell Statistik, GN, 7,5 hp, VT2009 Inlämningsuppgift (1,5hp)

En enkel statisk (en tidsperiod) model för en sluten ekonomi. Börja med nationalinkomstidentiteten

n Ekonomiska kommentarer

Tentamen. Makroekonomi NA0133. November 2015 Skrivtid 3 timmar.

Utmaningar för den ekonomiska politiken

Redogörelse för penningpolitiken 2016

MAKROEKONOMISKA FRAMTIDSBEDÖMNINGAR FÖR EUROOMRÅDET AV ECB:S EXPERTER. Tekniska antaganden om räntor, växelkurser, råvarupriser och finanspolitik

Penningpolitiken och lönebildningen. Vice riksbankschef Per Jansson

Working Paper Series

Utvecklingen fram till 2020

Löneekvationen. Ökad vinstandel och/eller importpriser. Real löner 0% Inflation 3,5% Produktivitet 1,5% Nominella löner 3,5% Nominella löner 3,5%

Stat. teori gk, ht 2006, JW F7 STOKASTISKA VARIABLER (NCT 5.7) Ordlista till NCT

Tentamen på. Handelsteori och internationell finansteori NAA113, 7,5 hp. Examinationsmoment: Ten 1, 6 hp

Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 22: Tidsserieanalys I

Vid tentamen måste varje student legitimera sig (fotolegitimation). Om så inte sker kommer skrivningen inte att rättas.

Moment 6: Uppgifter på den Keynesianska modellen och Phillipskurveteorin. Läs: FJ Kap

Alternativscenario: svagare tillväxt i euroområdet

Kort och medelfristig sikt: Konjunktur

Effekter av den finanspolitiska åtstramningen

Sveriges bytesbalansöverskott. Martin Flodén Handelshögskolan i Stockholm 7 februari, 2006

Penningpolitik och Inflationsmål

Transkript:

1 Empirisk analys (April 5, 00) Övergripande ide: "Business cycles are all alike" Robert Lucas. Iden går längre tillbaka. 1. NBER Burns och Mitchell. Stockholmsskolan. Haavelmo. I vilka avseende är konjunkturcyklerna lika? 1. Kvoten mellan makroekonomiska aggregat stationär.. Samvariation, esta variabler procykliska.. Relativ standardavvikelse.

1.1 Mått Standardavikelse i förhållande till standardavvikelsen för BNP Grad av samvariation. Pro-cykliska, kontra-cyklisk och acyklisk. "Leading" - ("lagging"). Den högsta korrelationskoe cienten fås om BNP förskjuts framåt (bakåt). Statistiska "orsakssamband". Granger-causality. Om y t 1 (eller tidigare) kan hjälpa till att prognostisera x t utöver den information som nns i laggade variabler av x t medan x t 1 inte kan hjälpa till att prognostisera y t på motsvarande sätt säger vi att y Granger-orsakar x:

1. Trender och cykler Makrotidsserier innehåller uppenbarligen trender. För att kunna undersöka om "business cycles are all alike" måste cyklerna identi eras. Alla tidsserier kan delas upp i en trendkomponent och en stationär cyklisk komponent. Den cykliska antas vara covariansstationär: EY c;t = 8t E Y c;t Y c;t k = k : Problem: Inget unikt sett att dekomponera en icke-stationär tidsserie i en trend och en cyklisk komponent. Ett exempel. Låt oss dekomponera svensk real BNP genom att anta att trenden har konstant tillväxttakt.

Real GDP in Sweden 1900 100 1500 100 1100 900 00 190 195 190 195 1980 1985 1990 1995 000 % 15 10 5 0 5 10 15 Deviations from constant growth rate trend 0 190 195 190 195 1980 1985 1990 1995 000 Källa: OECD Economic Outlook Vol 00 release 0 Trend with constant growth rate Är dessa uktuationer konjunkturcykler?

Vanligaste avtrendningen: Hodrick-Prescott (Whittaker-Henderson) - HP- ltret, som är lösningen till problemet s:t: TX t=0 min TX fy c;t ;Y tr;t g T t=0 t=0 Yc;t Y tr;t Ytr;t Y tr;t 1 Ytr;t 1 Y tr;t k: Här kan man välja hur mycket trenden får förändras genom att välja k: I praktiken väljer man inte k; utan Lagrange-multiplikatorn i problemet min TX fy c;t ;Y tr;t g T t=0 t=0 0 TX @ + t=0 Yc;t Y tr;t Ytr;t Y tr;t 1 Ytr;t 1 Y tr;t k 1 A :

1. Egenskaper hos olika lter Första-di erenser: Tar bort trend med konstant eller uktuerande tillväxttakt (om den senare är stationär). Förstärker högfrekeventa uktuationer. Log-linjär trend. Tar bara bort trenden om tillväxttakten är konstant. HP- lter. Tar bort bort trend med konstant eller uktuerande tillväxttakt. Släpper igenom en hel del lågfrekeventa uktuation samt all högfrekvent variation. Ibland är detta ett problem: t.ex.om serierna på höga eller låga frekvenser har andra karakteristika än på de frekvenser man är intresserad av. T.ex. säsongsvariationer eller t.ex. att förändringar i tillväxttrender samvarierar mer mellan länder än konjunkturförändringar (uppsats av John, t.ex). Bandpass- lter släpper igenom de frekvernser man är intresserad av t.ex. de motsvarande -8 års våglängd. Fungerar bara perfekt med oändliga sampel. Ju kortare sampel desto mer läckage.

1. Regularieter (USA) Konsumtion och investeringar starkt procykliska. Inköp av varaktiga varor hög standardavvikelse och procykliska. Tjänster mindre volatila. Viss evidens att konsumtion Granger-orsakar BNP. Flesta sektorers produktion procyklisk. Export och o entlig konsumtion inte särskilt cykliska. Sysselsätttning i timmar och antal personer starkt procyklisk. Sysselsättning i personer mer volatil än arbetade timmar/anställd.

Vakanser procyklisk och ledande. Produktivitet starkt procyklisk. Reallöner i stort sett acykliska. Nominella räntan starkt procyklisk. Realräntan svagt kontracyklisk. Penningpolitik påverkar produktionen, priserna först på längre sikt.

1.5 Andra länder I stort sett liknande bild. Export mer procyklisk i många små öppna ekonomier som Sverige. I Sverige har reallönerna varit kontracykliska.

1. VAR-analys I en Vector-Auto Regression "förklarar" vi en tidsserie genom att köra en regression med tidigare observationer av variblerna som förklarande variabler. T.ex. om t x t u t 5 r t En VAR (på reducerade form) är då x t = B 1 x t 1 + B x t + ::: " ;t " ;t " 1;t 5 ; B 1 = b 1;11 b 1;1 b 1;1 b 1;1 b 1; b 1; b 1;1 b 1; b 1; Genom att inkludera tillräckligt många laggar kan vi alltid göra shockerna " t okorrelerade över tiden. Vi kan då tolka " t som "shocker" eller innovationer och vi har delat upp en (vektor av) tidsserie(r) i det som kan förklaras av dess historia och "resten". 5

1. Vad används VAR till? 1. Data deskription ge benchmark för makromodeller. (a) Impuls-response de dynamiska e ekterna av en innovation. (b) Granger-kausalitet. (c) Variansdekomponering vilka chocker är av betydelse för olika variablers avvikelser från prognoserna?. Prognoser ger goda prognoser, bättre än ertalet alternativ.. Strukturell tolkning och policy utvärdering.

1.8 Icke reducerade former För att gå vidare och kunna göra mer strukturella tolkningar måste vi inkludera också samtida variabler. Vi kan förstå detta genom att notera att chockerna i den reducerade formen inte kommer att vara okorrelerade. Det betyder att om t.ex. räntan beror på in ation så kommer " ;t och " ;t att vara korrelerade. Utan vidare antaganden kan vi då inte med hjälp av en VAR estimerad på reducerad form svara på frågor av typen "Vad händer, allt annat lika, om räntan oväntat ökas". Vi kan inte urtan vidare bara stoppa in vektorn [ t ; u t ; r t ] som förklarande variabel. Det är lätt att visa att detta ger upphov till inkonsistenta estimat. Istället måste vi göra tillräckliga identi erande antaganden. Två vanliga identi kationsansater är rekursiv identi kation och restriktioner för långsiktiga samband.

1.8.1 Rekursiva VAR Antag att vi kan anta att det nns ett rekursivt samband mellan variablerna inom en period. T.ex. att; 1. arbetslösheten påverkar ränta och in ation inom samma period men inte tvärtom samt att. in ationen påverkar räntan inom samma period men inte tvärtom. Vi kan då estimera u t t r t 5 = 0 0 0 b 0;1 0 0 b 0;1 b 0; 0 5 u t t r t 5 + B 1 x t 1 + B x t + ::: " 1;t " ;t " ;t 5 Nu kommer chockerna att vara okorrelerade och vi kan, givet våra identi- erande antagaden, tolka t.ex. " ;t som en "ren" räntechock och analysera dess dynamiska e ekter.

Antag att vi vet (vågar anta) mer explicita orsakssamband inom en period mellan våra variabler. Till exempel, antag att vi har en teori som säger att in ationen orsakas avvikelser hos u t från dess naturliga nivå, t = 1 (u t u ) samt att räntan sätts enligt en Taylor regel, r t = r + 1:5 ( t ) 1:5 (u t u ) : Vi kan då bygga in dessa relationer i vår VAR och få en strukturell VAR. Notera att detta ger både en rekursiv ordning och speci ka parameter värden. u t t r t u r 5 = 0 0 0 1 0 0 1:5 1:5 0 5 u t t r t u r 5+B 1 u t 1 u t 1 r t 1 r 5+::: " 1;t " ;t " ;t 5

1.8. Restriktioner för långsiktiga samband Ett tredje vanligt sätt att erhålla identi kation är att anta att den långsiktiga e ekten av en viss chock är noll. Detta kan användas i en modell med pengar eller nominell efterfrågan. Om vi antar att den långsiktiga e ekten av pengar eller efterfrågan är noll, kan detta räcka för att identi era modellen så att chockerna är okorrelerade och tolkningsbara som "rena" chocker.