New Keynesian DSGE models: theory, empirical implementation, and specification

URN to cite this document:: urn:nbn:de:bvb:355-epub-256596
DOI to cite this document:: 10.5283/epub.25659

Röhe, Oke

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Date of publication of this fulltext: 07 Sep 2012 06:47

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Item type:	Thesis of the University of Regensburg (PhD)
Open Access Type:	Primary Publication
Date:	7 September 2012
Referee:	Prof. Dr. Jürgen Jerger and Prof. David N. DeJong, Ph.D
Date of exam:	10 August 2012
Institutions:	Business, Economics and Information Systems > Institut für Volkswirtschaftslehre und Ökonometrie > Lehrstuhl für Internationale und Monetäre Ökonomik (Prof. Dr. Jürgen Jerger)
Keywords:	DSGE, EMU, monetary policy, structural breaks, quadratic adjustment costs, Bayesian methods
Dewey Decimal Classification:	300 Social sciences > 330 Economics
Status:	Published
Refereed:	Yes, this version has been refereed
Created at the University of Regensburg:	Yes
Item ID:	25659

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Abstract (English)

Abstract (English)

The core of the dissertation consists of three chapters. Chapter 2 provides a graphical and formal representation of a basic dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) economy and discusses the prerequisites needed for an empirical implementation. The aim of this chapter is to present the core features of the models used in chapter 3 and 4 of this work and to introduce the estimation techniques employed in the remainder of the thesis.
In chapter 3 we estimate a New Keynesian DSGE model on French, German, Italian, and Spanish data to check for the respective sets of parameters that are stable over time, implementing the ESS procedure (“Estimate of Set of Stable parameters”) developed by Inoue and Rossi (2011). This econometric technique allows to identify the respective parameters of a DSGE model that have changed at an unknown break date. In the case of France, Germany, and Italy our results point to structural breaks after the beginning of the second stage of EMU in the mid-1990s, while the estimates for Spain show a significant break just before the start of the third stage in 1998. Specifically, we find significant changes in monetary policy behavior for France, Italy, and Spain, while we detect monetary policy to be stable over time in Germany.
The incorporation of convex adjustment costs of capital accumulation into dynamic stochastic general equilibrium models has become standard practice in the literature, since these frictions improve the ability of sticky-price models with endogenous investment to match the key features of the data considerably. In chapter 4, we use a Bayesian approach to investigate empirically how different ad-hoc specifications of adjustment costs affect the fit and the dynamics of a New Keynesian dynamic stochastic general equilibrium model with real and nominal frictions featuring several exogenous stochastic disturbances. We consider three different forms of quadratic adjustment costs: an investment adjustment cost specification and two versions of capital adjustment costs. Using both euro area and US data, we detect in part marked differences between the estimated structural parameters across the three model specifications. Further, the implementation of either investment or capital adjustment costs affects the empirical fit and the dynamics of the respective model specifications substantially. Concerning the overall empirical fit, the model specifications with capital adjustment costs outperform the model version featuring investment adjustment costs, although only the latter is able to produce data-consistent hump-shaped investment dynamics in response to exogenous shocks.

Translation of the abstract (German)

Der Kern der Dissertation besteht aus drei Kapiteln. Kapitel 2 liefert neben einer grafischen und formalen Darstellung eines prototypischen dynamischen stochastischen allgemeinen Gleichgewichtsmodells (DSGE) eine Übersicht über die für eine empirische Implementierung dieser Modelle notwendigen Schritte. Das Ziel dieses Kapitels ist es, die grundlegenden Charakteristika der in Kapitel 3 und 4 verwendeten Modelle aufzuzeigen sowie eine Einführung in die später verwendeten Schätzmethoden zu geben.
In Kapitel 3 erfolgt die Schätzung eines neukeynesianischen Modells für die Volkswirtschaften Frankreichs, Deutschlands, Italiens und Spaniens mit dem Ziel, die jeweils zeitinvarianten Parameter des Modells zu bestimmen. Die Identifizierung erfolgt unter Verwendung der von Inoue und Rossi (2011) entwickelten ESS Methode („Estimate of Set of Stable parameters“), welche es ermöglicht, diejenigen Parameter zu bestimmen, die sich infolge eines ex ante unbekannten Strukturbruchs verändert haben. Frankreich, Deutschland und Italien weisen dabei jeweils einen Strukturbruch kurz vor Beginn der zweiten Stufe der europäischen Währungsunion, d.h. Mitte der 1990er Jahre auf. Für Spanien ergibt sich ein Strukturbruch kurz vor Beginn der dritten Stufe im Jahr 1998. Des Weiteren lassen sich für Frankreich, Italien und Spanien signifikante Veränderungen der geldpolitischen Verhaltensparameter nachweisen, während die deutsche Geldpolitik keine Veränderungen über die Zeit zeigt.
Konvexe Kosten der Kapitalakkumulation gehören zu den gängigen Komponenten moderner dynamischer stochastischer allgemeiner Gleichgewichtsmodelle mit endogener Kapitalbildung. Grund hierfür ist eine verbesserte Replikation empirischer Befunde bei Implementierung dieser Kosten. In Kapitel 4 der Dissertation wird ein Bayesianischer Ansatz gewählt, um zu untersuchen, in wieweit die Verwendung unterschiedlicher ad-hoc Spezifikationen von Kapitalakkumulationskosten die Güte der Anpassung an empirische Daten sowie die Dynamik eines neukeynesianischen Modells beeinflussen. Es werden in diesem Zusammenhang drei unterschiedliche Modellierungen von Kapitalakkumulationskosten betrachtet: eine Investitionsanpassungskostenspezifikationen sowie zwei Formen von Kapitalanpassungskosten. Die sich durch die Wahl der jeweiligen Anpassungskosten unterscheidenden Versionen des DSGE-Modells werden sowohl unter Verwendung von US-amerikanischen als auch europäischen Daten geschätzt. Dabei lassen sich über beide Datensätze hinweg deutliche Unterschiede bei der Schätzung einzelne struktureller Parameter nachweisen. Zudem führen die verschiedenen Spezifikationen zu deutlichen Unterschieden bezüglich der Güte der Anpassung an empirische Daten sowie der Modelldynamik.
Während die Modellspezifikationen mit Kapitalanpassungskosten eine wesentlich höhere Güte der Anpassung an die Daten aufweisen als das Modell mit Investitionsanpassungskosten, ist nur letzteres in der Lage empirisch beobachtete Investitionsdynamiken zu replizieren.

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