Estimating Nonlinear DSGE Models by the Simulated Method of Moments

This paper studies the application of the simulated method of moments (SMM) for the estimation of nonlinear dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models. Monte Carlo analysis is employed to examine the small-sample properties of SMM in specifications with different curvature. Results show that SMM is computationally efficient and delivers accurate estimates, even when the simulated series are relatively short. However, asymptotic standard errors tend to overstate the actual variability of the estimates and, consequently, statistical inference is conservative. A simple strategy to incorporate priors in a method of moments context is proposed. An empirical application to the macroeconomic effects of rare events indicates that negatively skewed productivity shocks induce agents to accumulate additional capital and can endogenously generate asymmetric business cycles.

Some Additional Specification Tests for Generalized Method of Moments Estimators with Macro-Economic Applications Part I : Theory

In This Paper Several Additional Gmm Specification Tests Are Studied. a First Test Is a Chow-Type Test for Structural Parameter Stability of Gmm Estimates. the Test Is Inspired by the Fact That \"Taste and Technology\" Parameters Are Uncovered. the Second Set of Specification Tests Are Var Encompassing Tests. It Is Assumed That the Dgp Has a Finite Var Representation. the Moment Restrictions Which Are Suggested by Economic Theory and Exploited in the Gmm Procedure Represent One Possible Characterization of the Dgp. the Var Is a Different But Compatible Characterization of the Same Dgp. the Idea of the Var Encompassing Tests Is to Compare Parameter Estimates of the Euler Conditions and Var Representations of the Dgp Obtained Separately with Parameter Estimates of the Euler Conditions and Var Representations Obtained Jointly. There Are Several Ways to Construct Joint Systems Which Are Discussed in the Paper. Several Applications Are Also Discussed.

The Transmission of Monetary Policy in a Multi-Sector Economy

This paper constructs and estimates a sticky-price, Dynamic Stochastic General Equilibrium model with heterogenous production sectors. Sectors differ in price stickiness, capital-adjustment costs and production technology, and use output from each other as material and investment inputs following an Input-Output Matrix and Capital Flow Table that represent the U.S. economy. By relaxing the standard assumption of symmetry, this model allows different sectoral dynamics in response to monetary policy shocks. The model is estimated by Simulated Method of Moments using sectoral and aggregate U.S. time series. Results indicate 1) substantial heterogeneity in price stickiness across sectors, with quantitatively larger differences between services and goods than previously found in micro studies that focus on final goods alone, 2) a strong sensitivity to monetary policy shocks on the part of construction and durable manufacturing, and 3) similar quantitative predictions at the aggregate level by the multi-sector model and a standard model that assumes symmetry across sectors.

Methods to Estimate Dynamic Stochastic General Equilibrium Models

This paper employs the one-sector Real Business Cycle model as a testing ground for four different procedures to estimate Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) models. The procedures are: 1 ) Maximum Likelihood, with and without measurement errors and incorporating Bayesian priors, 2) Generalized Method of Moments, 3) Simulated Method of Moments, and 4) Indirect Inference. Monte Carlo analysis indicates that all procedures deliver reasonably good estimates under the null hypothesis. However, there are substantial differences in statistical and computational efficiency in the small samples currently available to estimate DSGE models. GMM and SMM appear to be more robust to misspecification than the alternative procedures. The implications of the stochastic singularity of DSGE models for each estimation method are fully discussed.

How Much Inflation is Necessary to Grease the Wheels?

This paper studies Tobin's proposition that inflation "greases" the wheels of the labor market. The analysis is carried out using a simple dynamic stochastic general equilibrium model with asymmetric wage adjustment costs. Optimal inflation is determined by a benevolent government that maximizes the households' welfare. The Simulated Method of Moments is used to estimate the nonlinear model based on its second-order approximation. Econometric results indicate that nominal wages are downwardly rigid and that the optimal level of grease inflation for the U.S. economy is about 1.2 percent per year, with a 95% confidence interval ranging from 0.2 to 1.6 percent.

Sectoral Price Rigidity and Aggregate Dynamics

In this paper, we study the macroeconomic implications of sectoral heterogeneity and, in particular, heterogeneity in price setting, through the lens of a highly disaggregated multi-sector model. The model incorporates several realistic features and is estimated using a mix of aggregate and sectoral U.S. data. The frequencies of price changes implied by our estimates are remarkably consistent with those reported in micro-based studies, especially for non-sale prices. The model is used to study (i) the contribution of sectoral characteristics to the observed cross sectional heterogeneity in sectoral output and inflation responses to a monetary policy shock, (ii) the implications of sectoral price rigidity for aggregate output and inflation dynamics and for cost pass-through, and (iii) the role of sectoral shocks in explaining sectoral prices and quantities.

Skewness risk and bond prices

Statistical evidence is reported that even outside disaster periods, agents face negative consumption skewness, as well as positive inflation skewness. Quantitative implications of skewness risk for nominal loan contracts in a pure exchange economy are derived. Key modeling assumptions are Epstein-Zin preferences for traders and asymmetric distributions for consumption and inflation innovations. The model is solved using a third-order perturbation and estimated by the simulated method of moments. Results show that skewness risk accounts for 6 to 7 percent of the risk premia depending on the bond maturity.

Essays in macro finance and monetary economics

Les questions abordées dans les deux premiers articles de ma thèse cherchent à comprendre les facteurs économiques qui affectent la structure à terme des taux d'intérêt et la prime de risque. Je construis des modèles non linéaires d'équilibre général en y intégrant des obligations de différentes échéances. Spécifiquement, le premier article a pour objectif de comprendre la relation entre les facteurs macroéconomiques et le niveau de prime de risque dans un cadre Néo-keynésien d'équilibre général avec incertitude. L'incertitude dans le modèle provient de trois sources : les chocs de productivité, les chocs monétaires et les chocs de préférences. Le modèle comporte deux types de rigidités réelles à savoir la formation des habitudes dans les préférences et les coûts d'ajustement du stock de capital. Le modèle est résolu par la méthode des perturbations à l'ordre deux et calibré à l'économie américaine. Puisque la prime de risque est par nature une compensation pour le risque, l'approximation d'ordre deux implique que la prime de risque est une combinaison linéaire des volatilités des trois chocs. Les résultats montrent qu'avec les paramètres calibrés, les chocs réels (productivité et préférences) jouent un rôle plus important dans la détermination du niveau de la prime de risque relativement aux chocs monétaires. Je montre que contrairement aux travaux précédents (dans lesquels le capital de production est fixe), l'effet du paramètre de la formation des habitudes sur la prime de risque dépend du degré des coûts d'ajustement du capital. Lorsque les coûts d'ajustement du capital sont élevés au point que le stock de capital est fixe à l'équilibre, une augmentation du paramètre de formation des habitudes entraine une augmentation de la prime de risque. Par contre, lorsque les agents peuvent librement ajuster le stock de capital sans coûts, l'effet du paramètre de la formation des habitudes sur la prime de risque est négligeable. Ce résultat s'explique par le fait que lorsque le stock de capital peut être ajusté sans coûts, cela ouvre un canal additionnel de lissage de consommation pour les agents. Par conséquent, l'effet de la formation des habitudes sur la prime de risque est amoindri. En outre, les résultats montrent que la façon dont la banque centrale conduit sa politique monétaire a un effet sur la prime de risque. Plus la banque centrale est agressive vis-à-vis de l'inflation, plus la prime de risque diminue et vice versa. Cela est due au fait que lorsque la banque centrale combat l'inflation cela entraine une baisse de la variance de l'inflation. Par suite, la prime de risque due au risque d'inflation diminue. Dans le deuxième article, je fais une extension du premier article en utilisant des préférences récursives de type Epstein -- Zin et en permettant aux volatilités conditionnelles des chocs de varier avec le temps. L'emploi de ce cadre est motivé par deux raisons. D'abord des études récentes (Doh, 2010, Rudebusch and Swanson, 2012) ont montré que ces préférences sont appropriées pour l'analyse du prix des actifs dans les modèles d'équilibre général. Ensuite, l'hétéroscedasticité est une caractéristique courante des données économiques et financières. Cela implique que contrairement au premier article, l'incertitude varie dans le temps. Le cadre dans cet article est donc plus général et plus réaliste que celui du premier article. L'objectif principal de cet article est d'examiner l'impact des chocs de volatilités conditionnelles sur le niveau et la dynamique des taux d'intérêt et de la prime de risque. Puisque la prime de risque est constante a l'approximation d'ordre deux, le modèle est résolu par la méthode des perturbations avec une approximation d'ordre trois. Ainsi on obtient une prime de risque qui varie dans le temps. L'avantage d'introduire des chocs de volatilités conditionnelles est que cela induit des variables d'état supplémentaires qui apportent une contribution additionnelle à la dynamique de la prime de risque. Je montre que l'approximation d'ordre trois implique que les primes de risque ont une représentation de type ARCH-M (Autoregressive Conditional Heteroscedasticty in Mean) comme celui introduit par Engle, Lilien et Robins (1987). La différence est que dans ce modèle les paramètres sont structurels et les volatilités sont des volatilités conditionnelles de chocs économiques et non celles des variables elles-mêmes. J'estime les paramètres du modèle par la méthode des moments simulés (SMM) en utilisant des données de l'économie américaine. Les résultats de l'estimation montrent qu'il y a une évidence de volatilité stochastique dans les trois chocs. De plus, la contribution des volatilités conditionnelles des chocs au niveau et à la dynamique de la prime de risque est significative. En particulier, les effets des volatilités conditionnelles des chocs de productivité et de préférences sont significatifs. La volatilité conditionnelle du choc de productivité contribue positivement aux moyennes et aux écart-types des primes de risque. Ces contributions varient avec la maturité des bonds. La volatilité conditionnelle du choc de préférences quant à elle contribue négativement aux moyennes et positivement aux variances des primes de risque. Quant au choc de volatilité de la politique monétaire, son impact sur les primes de risque est négligeable. Le troisième article (coécrit avec Eric Schaling, Alain Kabundi, révisé et resoumis au journal of Economic Modelling) traite de l'hétérogénéité dans la formation des attentes d'inflation de divers groupes économiques et de leur impact sur la politique monétaire en Afrique du sud. La question principale est d'examiner si différents groupes d'agents économiques forment leurs attentes d'inflation de la même façon et s'ils perçoivent de la même façon la politique monétaire de la banque centrale (South African Reserve Bank). Ainsi on spécifie un modèle de prédiction d'inflation qui nous permet de tester l'arrimage des attentes d'inflation à la bande d'inflation cible (3% - 6%) de la banque centrale. Les données utilisées sont des données d'enquête réalisée par la banque centrale auprès de trois groupes d'agents : les analystes financiers, les firmes et les syndicats. On exploite donc la structure de panel des données pour tester l'hétérogénéité dans les attentes d'inflation et déduire leur perception de la politique monétaire. Les résultats montrent qu'il y a évidence d'hétérogénéité dans la manière dont les différents groupes forment leurs attentes. Les attentes des analystes financiers sont arrimées à la bande d'inflation cible alors que celles des firmes et des syndicats ne sont pas arrimées. En effet, les firmes et les syndicats accordent un poids significatif à l'inflation retardée d'une période et leurs prédictions varient avec l'inflation réalisée (retardée). Ce qui dénote un manque de crédibilité parfaite de la banque centrale au vu de ces agents.

Empirical Assessment of an Intertemporal Option Pricing Model with Latent variables

This paper assesses the empirical performance of an intertemporal option pricing model with latent variables which generalizes the Hull-White stochastic volatility formula. Using this generalized formula in an ad-hoc fashion to extract two implicit parameters and forecast next day S&P 500 option prices, we obtain similar pricing errors than with implied volatility alone as in the Hull-White case. When we specialize this model to an equilibrium recursive utility model, we show through simulations that option prices are more informative than stock prices about the structural parameters of the model. We also show that a simple method of moments with a panel of option prices provides good estimates of the parameters of the model. This lays the ground for an empirical assessment of this equilibrium model with S&P 500 option prices in terms of pricing errors.

Tests of Conditional Asset Pricing Models in the Brazilian Stock Market

In this paper, we test a version of the conditional CAPM with respect to a local market portfolio, proxied by the Brazilian stock index during the 1976-1992 period. We also test a conditional APT model by using the difference between the 30-day rate (Cdb) and the overnight rate as a second factor in addition to the market portfolio in order to capture the large inflation risk present during this period. The conditional CAPM and APT models are estimated by the Generalized Method of Moments (GMM) and tested on a set of size portfolios created from a total of 25 securities exchanged on the Brazilian markets. The inclusion of this second factor proves to be crucial for the appropriate pricing of the portfolios.

Tests of Conditional Asset Pricing Models in the Brazilian Stock Market

In this paper, we test a version of the conditional CAPM with respect to a local market portfolio, proxied by the Brazilian stock index during the 1976-1992 period. We also test a conditional APT model by using the difference between the 30-day rate (Cdb) and the overnight rate as a second factor in addition to the market portfolio in order to capture the large inflation risk present during this period. the conditional CAPM and APT models are estimated by the Generalized Method of Moments (GMM) and tested on a set of size portfolios created from a total of 25 securities exchanged on the Brazilian markets. the inclusion of this second factor proves to be crucial for the appropriate pricing of the portfolios.

Zoning of the commercial poultry industry in Ontario as a method of avian influenza mitigation

L’Organisation mondiale de la santé animale (OIE) est l’institution internationale responsable de la mise en place des mesures sanitaires associées aux échanges commerciaux d’animaux vivants. Le zonage est une méthode de contrôle recommandée par l’OIE pour certaines maladies infectieuses, dont l’influenza aviaire. Les éclosions d’influenza aviaire été extrêmement coûteuses pour l’industrie avicole partout dans le monde. Afin d’évaluer la possibilité d’user de cette approche en Ontario, les données sur les sites de production avicole ont été fournies par les fédérations d’éleveurs de volailles ce cette province. L’information portant sur les industries associées à la production avicole, soit les meuneries, les abattoirs, les couvoirs, et les usines de classification d’œufs, a été obtenue par l’entremise de plusieurs sources, dont des représentants de l’industrie avicole. Des diagrammes de flux a été crée afin de comprendre les interactions entre les sites de production et les industries associées à ceux-ci. Ces industries constituaient les éléments de bas nécessaires au zonage. Cette analyse a permis de créer une base de données portant sur intrants et extrants de production pour chaque site d’élevage avicole, ainsi que pour les sites de production des industries associées à l’aviculture. À l’aide du logiciel ArcGIS, cette information a été fusionnée à des données géospatiales de Statistique Canada de l’Ontario et du Québec. La base de données résultante a permis de réaliser les essais de zonage. Soixante-douze essais ont été réalisés. Quatre ont été retenus car celles minimisaient de façon similaire les pertes de production de l’industrie. Ces essais montrent que la méthode utilisée pour l’étude du zonage peut démontrer les déficits et les surplus de production de l’industrie avicole commerciale en Ontario. Ceux-ci pourront servir de point de départ lors des discussions des intervenants de l’industrie avicole, étant donné que la coopération et la communication sont essentielles au succès du zonage.

Whither RDS? An investigation of respondent driven sampling as a method of recruiting mainstream marijuana users.

Background: An important challenge in conducting social research of specific relevance to harm reduction programs is locating hidden populations of consumers of substances like cannabis who typically report few adverse or unwanted consequences of their use. Much of the deviant, pathologized perception of drug users is historically derived from, and empirically supported, by a research emphasis on gaining ready access to users in drug treatment or in prison populations with higher incidence of problems of dependence and misuse. Because they are less visible, responsible recreational users of illicit drugs have been more difficult to study. Methods: This article investigates Respondent Driven Sampling (RDS) as a method of recruiting experienced marijuana users representative of users in the general population. Based on sampling conducted in a multi-city study (Halifax, Montreal, Toronto, and Vancouver), and compared to samples gathered using other research methods, we assess the strengths and weaknesses of RDS recruitment as a means of gaining access to illicit substance users who experience few harmful consequences of their use. Demographic characteristics of the sample in Toronto are compared with those of users in a recent household survey and a pilot study of Toronto where the latter utilized nonrandom self-selection of respondents. Results: A modified approach to RDS was necessary to attain the target sample size in all four cities (i.e., 40 'users' from each site). The final sample in Toronto was largely similar, however, to marijuana users in a random household survey that was carried out in the same city. Whereas well-educated, married, whites and females in the survey were all somewhat overrepresented, the two samples, overall, were more alike than different with respect to economic status and employment. Furthermore, comparison with a self-selected sample suggests that (even modified) RDS recruitment is a cost-effective way of gathering respondents who are more representative of users in the general population than nonrandom methods of recruitment ordinarily produce. Conclusions: Research on marijuana use, and other forms of drug use hidden in the general population of adults, is important for informing and extending harm reduction beyond its current emphasis on 'at-risk' populations. Expanding harm reduction in a normalizing context, through innovative research on users often overlooked, further challenges assumptions about reducing harm through prohibition of drug use and urges consideration of alternative policies such as decriminalization and legal regulation.

The Politics of Poverty in the European Union: How States Respond to the Open Method of Coordination on Social Inclusion

This article assesses the responses of EU-15 member states to the poverty reduction objectives of the Open Method of Coordination (OMC) on social inclusion between 2001 and 2006. As a flexible mechanism of information sharing between governments, the OMC could not produce strong convergence. A thorough analysis of the OMC documents indeed points to the enduring power of national institutions and partisan politics, for the three dimensions of social inclusion identified by the EU (rights, labour market policies, and participation). There was however some learning and adaptation around emerging policy ideas like activation and the participation of people experiencing poverty.