Inferência bayesiana e aplicações económicas: modelos DSGE e BVAR para a economia romena

Abstract

A presente dissertação tem como objetivo abordar a inferência bayesiana e algumas das suas aplicações económicas mais recentes, como é o caso dos modelos Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) e dos Modelos Autorregressivos Bayesianos (BVAR). São apresentados e descritos aspectos teóricos importantes relativamente à inferência Bayesiana, tais como o teorema de Bayes, distribuições a priori e métodos Monte Carlo Via Cadeia de Markov (MCMC). Usando um modelo de três equações, a metodologia Bayesiana é aplicada aos modelos DSGE, mais precisamente um Novo Modelo Macroeconómico Keynesiano. Uma aplicação prática é apresentada para a Roménia, representada numa pequena economia fechada, descrita em três equações que definem a dinâmica do modelo com os três agentes económicos principais: famílias, empresas e autoridades institucionais; e inclui 3 choques: na oferta, na procura e monetário. Também se apresenta um modelo BVAR para a economia Romena, apresentando-se a definição teórica e usando o software Eviews para o cálculo das funções impulso-resposta. Para o cálculo, é escolhido a distribuição a priori de Sims-Zha Normal Flat. Para este modelo também é apresentado uma interpretação económica dos outputs

This dissertation aims to provide a Bayesian approach and its most recent economic applications, such as the Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) and Bayesian Autoregressive models (BVAR). Important theoretical aspects regarding Bayesian inference are presented and described such as the Bayes Theorem, prior distributions and MCMC methods. Using a three equations model, the Bayesian methodology is applied to DSGE models, more precisely a New Keynesian Macroeconomic Model. A practical application is presented for Romania, represented as a small closed economy, described in three equations that define the dynamics of the model with the three main economic agents: households, firms and budgetary authorities; and includes 3 shocks: supply, demand and money. It is also presented a BVAR model for the Romanian economy, showing the theoretical definition and using Eviews software to calculate the impulse-response functions. For the calculation it is chosen a Sims-Zha Normal Flat prior distribution. An economic interpretation of the outputs is also presented for this model