2011年-BIS国际清算银行_News_driven_business_cycles_and_data_on_asset_prices_in_estimated_DSGE_models_61页_1mb

报告摘要

总结：News Driven Business Cycles and Data on Asset Prices in Estimated DSGE Models

核心内容

本文探讨了在估计结构化的新闻驱动商业周期（NDBC）模型时，纳入资产价格数据对推断商业周期波动主要来源的影响。现有文献在估计NDBC模型时，通常仅使用宏观经济数据，而忽视了资产价格数据。本文通过构建四种不同的模型设定，结合贝叶斯马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，分别使用仅宏观经济数据和包含资产价格数据（股票价格和短期利率）进行估计，并比较了模型在两种情况下的表现。

主要观点

资产价格数据的重要性
资产价格数据反映了经济主体对未来经济发展的预期变化，因此在估计NDBC模型时应纳入这些数据。研究发现，仅使用宏观经济数据会显著影响对商业周期波动主要来源的推断。
两种新闻冲击结构设定
- 短期新闻（SRN）设定：新闻冲击被建模为在代表性经济主体的信息集进入后 $n$（$n=1,2,3\ldots$）个时期才显现影响。这是现有文献中广泛采用的设定。
- 长期新闻（LRN）设定：新闻冲击影响的是经济基本面的长期成分，且在冲击进入信息集的时期并不直接影响基本面。这种设定尚未在估计的NDBC模型中被系统研究。
两种投资调整成本设定
- 投资调整成本（IAC）设定：调整成本是投资增长率的函数，是现有动态宏观模型的主流设定。
- 资本调整成本（CAC）设定：调整成本是投资与现有资本比例的函数，基于Hayashi (1982)、Abel和Blanchard (1983)、Shapiro (1986)的研究。
模型结果
- 当不包含资产价格数据时，商业周期波动主要由劳动增强技术（LAT）和投资边际效率（MEI）的新闻冲击驱动。
- 当包含资产价格数据时，大多数宏观经济总量的变化被归因于未预期的全要素生产率（TFP）冲击和未预期的MEI冲击。
- 包含资产价格数据显著改变了模型对新闻冲击结构和投资调整成本形式的推断结果。

关键信息

研究方法：本文使用贝叶斯MCMC方法对四种不同的模型设定进行估计，并比较其在包含或不包含资产价格数据时的边际似然和方差分解。
模型设定：
- SRN设定：新闻冲击在 $j$ 个时期后才显现。
- LRN设定：新闻冲击影响经济基本面的长期成分。
- IAC设定：调整成本是投资增长率的函数。
- CAC设定：调整成本是投资与资本比例的函数。
资产价格的作用：
- 股票价格和短期利率被纳入模型的可观测变量集合。
- 资产价格数据提供了关于未预期冲击的新信息，从而显著改变了对商业周期波动来源的推断。
文献回顾：
- 本文与NDBC文献、基于预期的商业周期文献以及完全指定DSGE模型的文献有密切联系。
- 强调了资产价格在经济预期变化中的重要性，并指出现有文献在使用资产价格数据时存在偏倚。