title: Monetary DSGE models of two countries
Creators: name: Gunter, Ulrich
Publisher: name: :none
Year: 2010

description: Die vorliegende Dissertation mit dem Titel Monetary DSGE Models of Two Countries: Set-Up, Estimation, and Forecasting Performance beinhaltet neben einem einleitenden noch drei weitere Kapitel. In Kapitel 2 entwickeln wir ein Zwei-Länder-DSGE-Modell und untersuchen die Auswirkungen von divergierenden Zinssatzregeln auf wichtige makroökonomische Variablen der EU und der USA in Form von Impuls-Antwort-Funktionen. Positive Realisierungen aller Arten von Schocks haben einen negativen Einfluss auf den Output beider Volkswirtschaften. Expansive geldpolitische Schocks haben immer einen Prosper-thyself- bzw. Beggar-thy-neighbor-Effekt. Des Weiteren erhalten wir das Ergebnis, dass sich die EZB im Falle der für sie vorgeschlagenen Zinssatzregel einer geringeren Produzentenpreisindex-Inflationsrate gegenüber sieht, als es für eine Zinssatzregel der Fall wäre, wie sie für die Fed vorgeschlagen wird. Dies ist konsistent mit dem vorrangigen Ziel der Preisniveaustabilität der EZB. In Kapitel 3 schätzen wir das Zwei-Länder-DSGE-Modell aus Kapitel 2, sowie ein VAR-Modell, indem wir US-amerikanische und Euroraum-Daten verwenden. Das geschätze DSGE-Modell repliziert die Mehrzahl der Ergebnisse des kalibrierten Modells aus Kapitel 2. Das geschätze VAR impliziert nicht immer dieselben Kausalzusammenhänge wie das DSGE und auch die Impuls-Antwort-Funktionen basierend auf dem VAR weichen manchmal von den auf dem DSGE basierenden ab. Beide Modelle, sowie ein extrapolatives Benchmark, sind nicht in der Lage, die Schärfe der Wirtschafts- und Finanzkrise oder zumindest deren Entwicklung vorherzusagen. Unter normalen ökonomischen Rahmenbedingungen weist das DSGE bei einperiodigem Prognosehorizont jedoch eine recht gute Prognosegüte im Vergleich zu VAR-, extrapolativen und einheitlich kombinierten Prognosen auf. In Kapitel 4 verlagern wir unser Hauptaugenmerk auf Österreich und Ungarn. Wir untersuchen die Prognosegüte von Varianten des DSGE-Modells geschlossener und offener Volkswirtschaften für vier Variablen in Bezug auf bayesianische und klassische (V)AR-Benchmarks geschlossener und offener Volkswirtschaften. Diese Benchmarks liefern die besten Prognosen bei einperiodigem Prognosehorizont, sind jedoch nicht signifikant besser als die Prognosen des DSGE-Modells. Im Falle einzelner Prognosen sind für drei von vier Variablen Modelle offener Volkswirtschaften genauer. Im Falle einheitlich kombinierter Prognosen erhalten wir ähnliche Ergebnisse. Obwohl einzelne DSGE-Prognosen nicht die besten einperiodigen Prognosen liefern, ist diese zusätzliche Information wichtig für die Berechnung einheitlich kombinierter Prognosen für zwei der vier Variablen. Im Allgemeinen trägt das Einbeziehen der volkswirtschaftlichen Verflechtungen zwischen Österreich und Ungarn durch Verwendung von Modellen offener Volkswirtschaften dazu bei, die Mehrzahl ihrer Makrovariablen genauer zu prognostizieren.
description: Besides an introductory chapter, the present dissertation entitled Monetary DSGE Models of Two Countries: Set-Up, Estimation, and Forecasting Performance is divided into three more chapters. In Chapter 2, we develop a two-country DSGE model and investigate what are the implications of diverging interest-rate rules on key macroeconomic variables of the EU and the US in terms of impulse responses. We ¯nd that positive realizations of all types of disturbances have a negative impact on output of both economies. Expansionary monetary policy shocks always have a prosper thyself and beggar thy neighbor effect. Moreover, we find that if the ECB implemented the interest-rate rule proposed in this chapter, it would encounter lower fluctuations in EU PPI inflation compared to an interest-rate rule as proposed for the Fed. This is consistent with the ECB's paramount objective of price stability. In Chapter 3, we estimate and forecast with the two-country DSGE model developed in Chapter 2 and a VAR model using Euro area and US data. We find that the estimated DSGE model qualitatively reproduces most of the findings of the calibrated one from Chapter 2. Estimating the VAR does not yield the identical causal relationships as implied by the DSGE and impulse responses based on the VAR sometimes differ from the ones based on the DSGE. Both models as well as some extrapolation benchmark are not able to predict the severeness or, at least, the evolution of the economic and financial crisis. Finally, we obtain the result that the accuracy of one-step-ahead DSGE forecasts can compete well with the accuracy of VAR, extrapolation, and uniformly combined forecasts in times of regular economic activity. In Chapter 4, we shift the focus to Austria and Hungary. We compare the forecasting accuracy of closed- and open-economy variants of the DSGE model from Chapter 2 for four variables with respect to closed- and open-economy Bayesian and classical (V)AR benchmarks. We obtain the result that these benchmarks deliver the most accurate one-step-ahead forecasts, but cannot significantly outperform the DSGE models. For three out of four variables open-economy models perform best with respect to other single forecasts. If we calculate uniformly combined forecasts, we obtain similar results. Even if single DSGE forecasts were not able to deliver the most accurate one-step-ahead forecasts, this additional information is important for uniform forecast combination for two of the four variables. Taking into account the economic interrelations between Austria and Hungary by using open-economy models leads to a more accurate prediction of most of their macro variables in general.