Comparision of GMM, maximum likelihood and Bayesian estimations in estimating structural parameters of DSGE models
Rastsal genel denge modellerinin yapısal parametrelerinin tahmininde GMM, en çok olabilirlik ve Bayes tahmin metodlarının karşılaştırılması
- Tez No: 363097
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BEDRİ KAMİL ONUR TAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Rastsal Genel Denge Modelleri, Bayes. Genelleştirilmiş Moment Metodu, En Çok Olabilirlik, Yapısal Parametreler, DSGE Models, Bayes. Generalized Method of Moments, Maximum Likelihood, Structural Parameters
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 40
Özet
Rastsal genel denge modelleri, mikroekonomik prensiplerden elden edilen makroe-konomik modellerdir. Bu modeller ve parametre tahmin yöntemleri ekonomistler arasında 25 yıldır popülerliğini koruyor. Bu genel denge modellerinin yapısal para-metrelerinin belirlenmesi konusu bir çok akademik çalışmanın ana teması olagelmiştir. Bu çalışmada biz şu 3 tahmin yöntemini (i) şoklar otokorelasyona sahip olursa (ii) ve veri seti küçük ise durumları altında karşılaştırıyoruz: Bayesyan yöntemi, en çok olabilirlik ve GMM. Gerçek parametreleri kullanarak 60 ve 180 uzunluğunda veri üretip, bu verileri kul-lanarak bahsi geçen üç tahmin yöntemi ile yapısal parametreleri tahmin ediyoruz. Daha sonra her bir tahmin yöntemi için bu tahmin edilen parametre ile gerçek para-metreyi karşılaştırıyoruz. Kullandığımız model, Euler şartı, Philips eğrisi ve para politikası denkleminden oluşan bir Yeni Keynesyen model. Karşılaştırma sonucunda, bütün durumlarda, otokorelasyon olsun veya olmasın, veri büyüklüğü küçük olsun ya da olmasın, Bayes yöntemi en iyi yöntem olarak görüldü. Fakat şu unutulmamalıdır ki, eğer Dynare Bayes yönteminde kullandığımız öncüllerin sınırlarını genişletmemize izin verseydi, sonuç farklı olabilirdi.
Özet (Çeviri)
Dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models are macroeconomic models derived from microeconomic principles. These models and estimation methods of their parameters have been very popular among macroeconomists over the past 25 years. Identification of structural parameters of DSGE models is subject of many studies. In this study we compare three estimation methods: Bayesian estimation, maximum likelihood estimation and generalized method of moments estimation, in the cases of (i) if the shocks have an autocorrelated pattern (ii) if data is small. We generate artificial data at the length of 60 and 180 by using our model with true parameters and obtain the estimated parameters from these estimators. Then, for eve-ry estimator, we compare the value of estimated parameters with true ones. The model we use is the three equation New Keynesian model including the Euler condi-tion, Philips curve and monetary policy equations. As a result of comparison, for all cases, with and without autocorrelation and small and large sample sizes, Bayesian estimation performs best. However, it should be noted that if Dynare allowed us to expand the border of priors for Bayesian estima-tor, the result might be different.
Benzer Tezler
- Türkiye'de konvansiyonel ve katılım bankacılığı karlılıklarını etkileyen faktörler
The factors that affects the profitability of conventional and participation banks in Turkey
MEHMET KEMAL KADIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bankacılıkİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RESUL AYDEMİR
- Numerical modelling of ground motions in Eskişehir basin
Eskişehir havzasında yer hareketinin nümerik modellenmesi
LÜTFÜ İHSAN AKPUNAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Deprem MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLÜM TANIRCAN
- Konuşmacı tanımada map uyarlamalı sınıflandırıcılar
Map adapted classifiers for speaker recognition
CEMAL HANİLÇİ
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. FİGEN ERTAŞ
- Methods for segmentation and classification of swallowing instants from the feeding sound of newborn infants
Yenidoğan bebeklerin beslenme sesi üzerinden yutmaanlarını bölütleme ve sınıflandırma yöntemleri
ABDULLAH ONUR KOYUNCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TOLGA ÇİLOĞLU
- Assessment of artificial neural network to improve hidden Markov model for financial data
Finansal verilerde saklı Markov modelini geliştirmek için yapay sinir ağının değerlendirilmesi
DİLEK AYDOĞAN KILIÇ
Doktora
İngilizce
2022
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFinansal Matematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE SEVTAP SELÇUK KESTEL