Szimulációk és érzékenységvizsgálatok a magyar gazdaság egy középméretű makromodelljével = Simulations and sensitivity analyses with a medium-sized macro model of the Hungarian economy

A tanulmányban a Pénzügyminisztérium gazdaságpolitikai főosztálya és az MTA Közgazdaságtudományi Intézete által kifejlesztett középméretű negyedéves makrogazdasági modell segítségével elemezzük a magyar gazdaság legfontosabb mechanizmusait. A modellezés során követett alapelvek és a modell blokkjainak bemutatása után egy forgatókönyv-elemzés keretében vizsgáljuk a makrogazdasági és költségvetési folyamatokat befolyásoló főbb faktorok hatásait. A - tágan értelmezett - "bizonytalansági tényezőket" három csoportba soroljuk: megkülönböztetjük a külső környezet (például árfolyam) változását, a gazdasági szereplők viselkedésében rejlő bizonytalanságokat (például a bérigazodás sebességének vagy a fogyasztássimítás mértékének bizonytalanságát), valamint a gazdaságpolitikai lépéseket (például állami bérek emelését). Megmutatjuk, hogy e kockázatok makrokövetkezményei nem függetlenek egymástól, például egy árfolyamváltozás hatását befolyásolja a bérigazodás sebessége. ______ This paper analyses the most important mechanisms of the Hungarian economy using a medium-sized quarterly macroeconomic model developed jointly by the Economic Policy Department of the Ministry of Finance and the Institute of Economics of the Hungarian Academy of Sciences. After introducing the fundamental principles of modelling and the building blocks of the model investigated, within a scenario analysis, the authors present the effects of the main factors behind the macroeconomic and budgetary processes. The sources of uncertainty - defined in a broad sense - are categorized in three groups: change in the external environment (e.g. the exchange rate), uncertainties in the behav-iour of economic agents (e.g. in speed of wage adjustment or extent of consumption smoothing), and economic policy decisions (e.g. the increase in public sector wages). The macroeconomic consequences of these uncertainties are shown not to be independent of each other. For instance, the effects of an exchange rate shock are influenced by the speed of wage adjustment.

Neural networks would 'vote' according to Borda's Rule

Can neural networks learn to select an alternative based on a systematic aggregation of convicting individual preferences (i.e. a 'voting rule')? And if so, which voting rule best describes their behavior? We show that a prominent neural network can be trained to respect two fundamental principles of voting theory, the unanimity principle and the Pareto property. Building on this positive result, we train the neural network on profiles of ballots possessing a Condorcet winner, a unique Borda winner, and a unique plurality winner, respectively. We investigate which social outcome the trained neural network chooses, and find that among a number of popular voting rules its behavior mimics most closely the Borda rule. Indeed, the neural network chooses the Borda winner most often, no matter on which voting rule it was trained. Neural networks thus seem to give a surprisingly clear-cut answer to one of the most fundamental and controversial problems in voting theory: the determination of the most salient election method.