Aplicaciones del Filtro de Kalman a las calibraciones en modelos de ciclo real

Este trabajo tiene dos objetivos. El primero de ellos es aportar una generalización del filtro de Kalman a la estimación de modelos dinámicos con expectativas racionales formadas en el presente de variables endógenas futuras. El segundo es mostrar dos aplicaciones de este procedimiento en modelos es...

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Detalhes bibliográficos
Autor: Ruiz Andújar, Jesús
Formato: informe técnico
Fecha de publicación:2000
País:España
Recursos:Universidad Complutense de Madrid (UCM)
Repositorio:Docta Complutense
Idioma:español
OAI Identifier:oai:docta.ucm.es:20.500.14352/64231
Acesso em linha:https://hdl.handle.net/20.500.14352/64231
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:Filtro de Kalman
Modelos econométricos.
Econometría (Economía)
5302 Econometría
Descrição
Resumo:Este trabajo tiene dos objetivos. El primero de ellos es aportar una generalización del filtro de Kalman a la estimación de modelos dinámicos con expectativas racionales formadas en el presente de variables endógenas futuras. El segundo es mostrar dos aplicaciones de este procedimiento en modelos estocásticos de crecimiento bajo el supuesto de expectativas racionales. En particular, se presenta, por un lado, una metodología para calibrar parámetros de estos modelos que resultan difíciles de estimar debido a la ausencia de datos en la economía real (por ejemplo, el coeficiente de aversión relativa al riesgo). El procedimiento que se presenta tiene la ventaja de la sencillez de su funcionamiento. Por otro lado, se utiliza el procedimiento de calibración para dar una medida objetiva de discriminación entre modelos, que permita resolver el problema de identificación de modelos observacionalmente equivalentes.