Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Макроэкономическая модель представляет собой аналитический инструмент , предназначенный для описания работы проблем экономики страны или региона. Эти модели, как правило , предназначены для изучения сравнительной статики и динамики из агрегированных величин , таких как общее количество товаров и услуг , производимых, общий доход , полученный, уровень занятости производственных ресурсов, и уровень цен .

Макроэкономические модели могут быть логическими, математическими и / или вычислительными; разные типы макроэкономических моделей служат разным целям и имеют разные преимущества и недостатки. [1] Макроэкономические модели могут использоваться для разъяснения и иллюстрации основных теоретических принципов; их можно использовать для проверки, сравнения и количественной оценки различных макроэкономических теорий; их можно использовать для создания сценариев «что, если» (обычно для прогнозирования последствий изменений в денежно-кредитной , налогово-бюджетной или другой макроэкономической политике); и их можно использовать для составления экономических прогнозов . Таким образом, макроэкономические модели широко используются в академических кругах.в обучении и исследованиях, а также широко используются международными организациями, национальными правительствами и более крупными корпорациями, а также экономическими консультантами и аналитическими центрами .

Типы [ править ]

Простые теоретические модели [ править ]

Простые учебные описания макроэкономики, включающие небольшое количество уравнений или диаграмм, часто называют «моделями». Примеры включают в себя модель IS-LM и Манделла-Флеминга модель из кейнсианской макроэкономики, и модель Солоу из неоклассической теории роста . Эти модели имеют несколько общих черт. Они основаны на нескольких уравнениях, включающих несколько переменных, которые часто можно объяснить с помощью простых диаграмм. [2] Многие из этих моделей статичны , но некоторые являются динамическими , описывая экономику за многие периоды времени. Переменные, которые появляются в этих моделях, часто представляют макроэкономические агрегаты (например,ВВП или общая занятость ), а не переменные индивидуального выбора, и хотя уравнения, связывающие эти переменные, предназначены для описания экономических решений, они обычно не выводятся напрямую путем агрегирования моделей индивидуального выбора. Они достаточно просты, чтобы их можно было использовать в качестве иллюстраций теоретических моментов во вводных объяснениях макроэкономических идей; но поэтому количественное применение к прогнозированию, тестированию или оценке политики обычно невозможно без существенного расширения структуры модели.

Эмпирические модели прогнозирования [ править ]

В 1940-х и 1950-х годах, когда правительства начали накапливать данные учета национального дохода и продукции , экономисты приступили к построению количественных моделей для описания динамики, наблюдаемой в данных. [3] Эти модели оценили отношения между различными макроэкономическими переменными с использованием (в основном линейного) анализа временных рядов.. Как и более простые теоретические модели, эти эмпирические модели описывают отношения между совокупными величинами, но многие из них обращаются к гораздо более тонкому уровню детализации (например, к изучению отношений между выпуском, занятостью, инвестициями и другими переменными во многих различных отраслях). Таким образом, в эти модели вошли сотни или тысячи уравнений, описывающих эволюцию сотен или тысяч цен и количеств во времени, что сделало компьютеры незаменимыми для их решения. В то время как выбор переменных для включения в каждое уравнение частично определялся экономической теорией (например, включение прошлых доходов в качестве детерминанта потребления, как предполагает теория адаптивных ожиданий ), включение переменных в основном определялось чисто эмпирическими соображениями.[4]

Голландский экономист Ян Тинберген разработал первую всеобъемлющую национальную модель, которую он построил для Нидерландов в 1936 году. Позже он применил ту же структуру моделирования к экономике Соединенных Штатов и Соединенного Королевства . [3] Первая глобальная макроэкономическая модель, Уортон эконометрические прогнозирования Associates ' LINK проект был инициирован Lawrence Klein . Эта модель была процитирована в 1980 году, когда Кляйн, как и Тинберген до него, получил Нобелевскую премию . Крупномасштабные эмпирические модели этого типа, включая модель Уортона, все еще используются сегодня, особенно для целей прогнозирования. [5][6] [7]

Критика Лукаса эмпирических моделей прогнозирования [ править ]

Эконометрические исследования первой половины 20 века показали отрицательную корреляцию между инфляцией и безработицей, называемую кривой Филлипса . [8] Эмпирические модели макроэкономического прогнозирования, основанные примерно на тех же данных, имели аналогичные последствия: они предполагали, что безработицу можно навсегда снизить за счет постоянного повышения инфляции. Однако в 1968 году Милтон Фридман [9] и Эдмунд Фелпс [10]утверждал, что этот очевидный компромисс был иллюзорным. Они утверждали, что историческая связь между инфляцией и безработицей была вызвана тем фактом, что прошлые инфляционные эпизоды были в значительной степени неожиданными. Они утверждали, что, если денежно-кредитные органы постоянно повышают уровень инфляции, рабочие и фирмы в конечном итоге поймут это, и в этот момент экономика вернется к своему прежнему более высокому уровню безработицы, но теперь также с более высокой инфляцией. Стагфляции 1970 - х годов , казалось, подтверждали их предсказание. [11]

В 1976 году Роберт Лукас-младший опубликовал влиятельную статью, в которой утверждал, что провал кривой Филлипса в 1970-х годах был лишь одним из примеров общей проблемы с эмпирическими моделями прогнозирования. [12] [13] Он указал, что такие модели основаны на наблюдаемых взаимосвязях между различными макроэкономическими величинами с течением времени, и что эти отношения различаются в зависимости от того, какой режим макроэкономической политики существует. В контексте кривой Филлипса это означает, что связь между инфляцией и безработицей, наблюдаемая в экономике, где инфляция обычно была низкой в ​​прошлом, будет отличаться от отношения, наблюдаемого в экономике, где инфляция была высокой. [14] Кроме того, это означает, что нельзя предсказать последствия нового политического режима, используя эмпирическую модель прогнозирования, основанную на данных за предыдущие периоды, когда этого политического режима не было. Лукас утверждал, что экономисты по-прежнему не смогут предсказать последствия новой политики, если они не построят модели, основанные на экономических основах (таких как предпочтения , технологии и бюджетные ограничения ), на которые не должны влиять изменения политики.

Динамические стохастические модели общего равновесия [ править ]

Отчасти в ответ на критику Лукаса экономисты 1980-х и 1990-х годов начали конструировать микроэкономические [15] макроэкономические модели, основанные на рациональном выборе, которые стали называть моделями динамического стохастического общего равновесия (DSGE) . Эти модели начинаются с определения набора агентов, активных в экономике, таких как домохозяйства, фирмы и правительства в одной или нескольких странах, а также предпочтений , технологий и бюджетных ограничений каждого из них. Предполагается, что каждый агент сделает оптимальный выборс учетом цен и стратегий других агентов, как в текущем периоде, так и в будущем. Обобщая решения различных типов агентов, можно найти цены, приравнивающие предложение к спросу на каждом рынке. Таким образом, эти модели воплощают в себе тип равновесной самосогласованности: агенты выбирают оптимально с учетом цен, в то время как цены должны согласовываться с предложениями и потребностями агентов.

Модели DSGE часто предполагают, что все агенты данного типа идентичны (т. Е. Есть « репрезентативное домохозяйство» и « репрезентативная фирма») и могут выполнять точные вычисления, которые в среднем правильно прогнозируют будущее (что называется рациональными ожиданиями ). Однако это только упрощающие предположения и не являются существенными для методологии DSGE; Многие исследования DSGE стремятся к большей реалистичности, рассматривая гетерогенные агенты [16] или различные типы адаптивных ожиданий . [17] По сравнению с эмпирическими моделями прогнозирования, модели DSGE обычно имеют меньше переменных и уравнений, в основном потому, что модели DSGE сложнее решить даже с помощью компьютеров.. [18] Простые теоретические модели DSGE, включающие всего несколько переменных, использовались для анализа сил, управляющих бизнес-циклами ; Эта эмпирическая работа привела к появлению двух основных конкурирующих концепций, названных моделью реального бизнес-цикла [19] [20] [21] и новой кейнсианской моделью DSGE . [22] [23] Более сложные модели DSGE используются для прогнозирования последствий изменений в экономической политике и оценки их влияния на социальное благосостояние . Однако экономическое прогнозирование все еще в значительной степени основывается на более традиционных эмпирических моделях, которые, как все еще широко распространено, позволяют достичь большей точности в прогнозировании воздействия экономических потрясений с течением времени.

DSGE против моделей CGE [ править ]

Тесно связанной методологией, предшествующей моделированию DSGE, является моделирование вычислимого общего равновесия (CGE) . Как и модели DSGE, модели CGE часто основываются на предположениях о предпочтениях, технологиях и бюджетных ограничениях. Однако модели CGE ориентированы в основном на долгосрочные отношения, что делает их наиболее подходящими для изучения долгосрочного воздействия постоянной политики, такой как налоговая система или открытость экономики для международной торговли. [24] [25] Модели DSGE вместо этого подчеркивают динамику экономики во времени (часто с квартальной периодичностью), что делает их подходящими для изучения бизнес-циклов и циклических эффектов денежно-кредитной и налогово-бюджетной политики.

Агентные вычислительные макроэкономические модели [ править ]

Другая методология моделирования, разработанная одновременно с моделями DSGE, - это вычислительная экономика на основе агентов (ACE) , которая представляет собой разновидность моделирования на основе агентов. [26] Как и методология DSGE, ACE стремится разбить агрегированные макроэкономические отношения на микроэкономические решения отдельных агентов . Модели ACE также начинаются с определения набора агентов, составляющих экономику, и определения типов взаимодействий, которые отдельные агенты могут иметь друг с другом или с рынком в целом. Вместо того, чтобы определять предпочтения этих агентов, модели ACE часто переходят непосредственно к определению их стратегий.. Или иногда указываются предпочтения вместе с начальной стратегией и правилом обучения, посредством которых стратегия корректируется в соответствии с ее прошлым успехом. [27] С учетом этих стратегий взаимодействие большого числа отдельных агентов (которые могут быть очень разнородными) можно смоделировать на компьютере, а затем изучить совокупные макроэкономические отношения, возникающие в результате этих отдельных действий.

Сильные и слабые стороны моделей DSGE и ACE [ править ]

Модели DSGE и ACE имеют разные преимущества и недостатки из-за разной базовой структуры. Модели DSGE могут преувеличивать индивидуальную рациональность и предвидение и недооценивать важность неоднородности, поскольку случай рациональных ожиданий и репрезентативного агента остается самым простым и, следовательно, наиболее распространенным типом модели DSGE для решения. Кроме того, в отличие от моделей ACE, изучение локальных взаимодействий может оказаться затруднительным.между отдельными агентами в моделях DSGE, которые вместо этого сосредоточены в основном на способе взаимодействия агентов посредством агрегированных цен. С другой стороны, модели ACE могут преувеличивать ошибки в индивидуальном принятии решений, поскольку стратегии, принятые в моделях ACE, могут быть очень далеки от оптимального выбора, если разработчик моделей не будет очень осторожен. Связанная с этим проблема заключается в том, что модели ACE, которые исходят из стратегий, а не предпочтений, могут оставаться уязвимыми для критики Лукаса : изменение политического режима, как правило, должно приводить к изменению стратегий.

См. Также [ править ]

  • Экономическая модель
  • Математическая модель
  • Макроэкономика
  • Экономика
  • Эконометрика
  • Вычислительная экономика
  • Критика Лукаса
  • Динамическое стохастическое общее равновесие
  • Вычислительная экономика на основе агентов
  • История макроэкономической мысли
  • Временные ряды
  • MONIAC , аналоговый компьютер, который использовал жидкую логику для моделирования работы экономики.

Ссылки [ править ]

  1. ^ Бланшар, Оливье (2017), «Потребность в различных классах макроэкономических моделей», сообщение в блоге, 12 января 2017 г., Институт международной экономики Петерсона.
  2. ^ Бланшар, Оливье (2000), Макроэкономика , 2-е изд., Гл. 3.3, п. 47. Prentice Hall, ISBN  0-13-013306-X .
  3. ^ a b Кляйн, Лоуренс (2004). «Вклад Яна Тинбергена в экономическую науку». De Economist . 152 (2): 155–157. DOI : 10,1023 / Б: ECOT.0000023251.14849.4f .
  4. ^ Купманс, Тьяллинг C. (1947). «Измерение без теории». Обзор экономики и статистики . 29 (3): 161–172. DOI : 10.2307 / 1928627 . JSTOR 1928627 . 
  5. ^ Кляйн, Лоуренс Р., изд. (1991). Сравнительная характеристика эконометрических моделей США . Издательство Оксфордского университета. ISBN 0-19-505772-4.
  6. ^ Экштейн, Отто (1983). Модель DRI экономики США . Макгроу-Хилл. ISBN 0-07-018972-2.
  7. ^ Бодкин, Рональд; Кляйн, Лоуренс; Марва, Канта (1991). История построения макроэконометрических моделей . Эдвард Элгар.
  8. ^ Phillips, AW (1958), "Связь между безработицей и темпами изменения денежной заработной платы в Соединенном Королевстве 1861-1957", Economica , 25 (100): 283-299, DOI : 10,2307 / 2550759 , JSTOR 2550759 
  9. ^ Фридман, Милтон (1968), «Роль денежно-кредитной политики», American Economic Review , Американская экономическая ассоциация, 58 (1): 1–17, JSTOR 1831652 
  10. ^ Фелпс, Эдмунд С. (1968), "Деньги динамика заработной платы и рынка труда Равновесие", Журнал политической экономии , 76 (4): 678-711, DOI : 10,1086 / 259438
  11. Blanchard, Olivier (2000), op. соч., гл. 28, стр. 540.
  12. ^ Лукас, Роберт, младший (1976), "Эконометрические политика Оценка: Критика" (PDF) , Карнеги-Рочестер серии конференций по вопросам государственной политики , 1 : 19-46, DOI : 10.1016 / S0167-2231 (76) 80003-6
  13. ^ Гувер, Кевин Д. (1988). «Эконометрика и анализ политики». Новая классическая макроэкономика . Оксфорд: Бэзил Блэквелл. С.  167–209 . ISBN 0-631-14605-9.
  14. Blanchard, Olivier (2000), op. соч., гл. 28, стр. 542.
  15. ^ Эдмунд С. Фелпс, редактор (1970), Микроэкономические основы теории занятости и инфляции. Нью-Йорк, Нортон и Ко. ISBN 0-393-09326-3 . 
  16. ^ Крузелл, Пер ; Смит, Энтони А. младший (1998). «Неоднородность доходов и богатства в макроэкономике». Журнал политической экономии . 106 (5): 243–277. DOI : 10.1086 / 250034 .
  17. ^ Джордж У. Эванс и Сеппо Хонкапохья (2001), Обучение и ожидания в макроэкономике . Princeton University Press, ISBN 0-691-04921-1 . 
  18. ^ DeJong, DN с C. Дэйвом (2007), структурной Macroeconometrics . Princeton University Press, ISBN 0-691-12648-8 . 
  19. ^ Кидланд, Финн Э .; Прескотт, Эдвард С. (1982). «Время строить и агрегировать колебания». Econometrica . 50 (6): 1345–70. DOI : 10.2307 / 1913386 . JSTOR 1913386 . 
  20. Перейти ↑ Thomas F. Cooley (1995), Frontiers of Business Cycle Research . Издательство Принстонского университета.
  21. Эндрю Абель и Бен Бернанке (1995), Макроэкономика , 2-е изд., Гл. 11.1, стр. 355-362. Аддисон-Уэсли, ISBN 0-201-54392-3 . 
  22. ^ Ротемберг, Хулио Дж .; Вудфорд, Майкл (1997). «Эконометрическая основа на основе оптимизации для оценки денежно-кредитной политики» (PDF) . NBER Macroeconomics Annual . 12 : 297–346. DOI : 10.1086 / 654340 . JSTOR 3585236 .  
  23. ^ Вудфорд, Майкл (2003). Проценты и цены: основы теории денежно-кредитной политики . Издательство Принстонского университета. ISBN 0-691-01049-8.
  24. ^ Шовен, Джон Б .; Уолли, Джон (1972). «Расчет общего равновесия эффектов дифференцированного налогообложения дохода от капитала в США» (PDF) . Журнал общественной экономики . 1 (3–4): 281–321. DOI : 10.1016 / 0047-2727 (72) 90009-6 .
  25. ^ Кехо, Патрик Дж .; Кехо, Тимоти Дж. (1994). «Праймер по статическим прикладным моделям общего равновесия» (PDF) . Ежеквартальный обзор Федерального резервного банка Миннеаполиса . 18 (1): 2–16.
  26. ^ Tesfatsion, Leigh (2003). "Агентно-вычислительная экономика" (PDF) . Рабочий доклад № 1 по экономике Университета штата Айова .
  27. ^ Брок, Уильям; Hommes, Cars (1997). «Рациональный путь к случайности». Econometrica . 65 (5): 1059–1095. DOI : 10.2307 / 2171879 . JSTOR 2171879 . 

Внешние ссылки [ править ]

  • Классическая и кейнсианская модель AD-AS - интерактивная онлайн-модель канадской экономики
  • FAIRMODEL - Американские модели для загрузки
  • JAMEL - интерактивная макроэкономическая модель на основе агентов