|
|
Macroeconomic Effects of Fiscal Policy in the Czech Republic: Evidence Based on Various Identification Approaches in a VAR Framework
Franta, Michal
Článek zkoumá makroekonomické dopady fiskálních šoků v České republice. Zvolený analytický přístup je výrazně ovlivněn malým množstvím dostupných pozorování fiskálních veličin. Za prvé je použit malý model vektorové autoregrese. Za druhé je tento model odhadnut bayesovským přístupem. Za třetí je využito všech identifikačních schémat, o kterých se v literatuře uvažuje a která jsou použitelná na data pro Českou republiku. Odhady naznačují, že transmisní mechanismus fiskální politiky v České republice vykazuje některé standardní rysy: například růst HDP a inflace po neočekávaném nárůstu vládních výdajů nebo růst vládních výdajů po pozitivním šoku do vládních příjmů. Nicméně nejistota spojená s odhady je značná. V článku je také diskutováno, jak samotná identifikační strategie může být zdrojem nejistoty výsledků.
Plný text:  PDF
|
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
|
Issues in adopting DSGE models for use in the policy process
Fukač, Martin ; Pagan, Adrian
Práce se zabývá třemi oblastmi - návrh modelu, sladění údajů a operační požadavky. Práce začíná obecnou diskuzí o struktuře dynamických stochastických modelů všeobecné rovnováhy (DSGE), kde autoři zkoumají problémy, jako např. (i) typy restrikcí, které DSGE modely představují pro systémovou dynamiku, (ii) implikace, kterou by tyto modely měly pro "lokační parametry", konkrétně tempo růstu, a (iii) zda tyto modely mohou sledovat dlouhodobý pohyb veličin a odpovídající dynamické přizpůsobování.
Plný text: PDF
|
|
| |
|
|
Statistické usuzování v analýze kategoriálních dat
Kocáb, Jan ; Pecáková, Iva (vedoucí práce) ; Coufalová, Petra (oponent)
Tato práce se zabývá statistickými metodami v analýze kategoriálních dat. Tyto metody jsou rozšířené především v sociálních vědách jako sociologie, psychologie nebo politologie, ale jejich význam vzrůstá také v medicíně a technických vědách. V první části je věnována pozornost úsudkům o relativní četnosti. Jsou zde popsány klasické, exaktní a Bayesovské způsoby odhadů a testování hypotéz. Uvažován je případ velkého výběru, kdy lze nahradit přesné rozdělení normálním, tak případ malého výběru, kdy aproximace není možná a je nutné použít nespojité rozdělení, z čehož vznikají specifické problémy. Druhá část je zaměřena na analýzu dvou kategoriálních proměnných v kontingenčních tabulkách. Jsou zde objasněny pojmy jako rozdíl relativních četností nebo poměr šancí a je rovněž ukázáno, jak se testuje nezávislost proměnných v případě velkého a malého výběru. V případě malého výběru nelze použít klasické chí-kvadrát testy nezávislosti a je nutno využít alternativní metody. V této části jsou vysvětleny různé exaktní testy a také Bayesovský přístup v kontingenčních tabulkách typu 2 x 2. Konec této části je věnován tabulce pro dva závislé výběry, kde nás zajímá, zda se v populaci shoduje zastoupení kategorií dvojice proměnných, což nastává při stejných marginálních relativních četnostech obou proměnných. V poslední části práce jsou metody použity na datech a okomentovány výsledky.
|
host ::
RSS.