Estymowane modele równowagi ogólnej i autoregresja wektorowa. Aspekty teoretyczne

Model DSGE-VAR składa się z dwóch modeli autoregresji wektorowej: pierwszy z nich, pomocniczy, jest aproksymacją estymowanego modelu równowagi ogólnej, zapisanego w formie reprezentacji w przestrzeni stanów, i służy konstrukcji rozkładu a priori dla drugiego, szacowanego dla danych obserwowanych. Łączne wnioskowanie o parametrach modelu strukturalnego i autoregresyjnego jest możliwe po zbudowaniu odpowiednich rozkładów prawdopodobieństwa, stanowiących podstawę metod bayesowskich. Kluczową rolę pełni parametr wagowy, ustalający optymalne proporcje obydwu podejść i mający zasadnicze znaczenie dla oszacowania brzegowej gęstości obserwacji, stanowiącej podstawę do porównań mocy wyjaśniającej modeli. Artykuł stanowi syntezę informacji teoretycznych związanych z metodologią DSGE-VAR, i może być traktowany jako etap wstępny i wprowadzający w badania empiryczne.

The DSGE-VAR model consists of two models of vector autoregressions: the first one approximates linearised solution of the dynamic stochastic general equilibrium model and is used as a tool for construction of a prior distribution for the second one, estimated with the observed data. Combined inference is possible on the basis on probability distributions with the Bayesian techniques. The key role in the hybrid model is played by the weighting parameter that defines the relative proportions of the structural and autoregressive models. It has crucial impact for the marginal data density that allows to compare the power of different models. The main purpose of the paper is to present in details model assumptions and estimation.