Sốc và Ma sát trong Chu Kỳ Kinh Tế Hoa Kỳ: Một Phương Pháp DSGE Bayesian

Sử dụng phương pháp khả năng Bayesian, chúng tôi ước lượng một mô hình cân bằng tổng quát ngẫu nhiên động cho nền kinh tế Hoa Kỳ bằng cách sử dụng bảy chuỗi thời gian vĩ mô. Mô hình này tích hợp nhiều loại ma sát thực và danh nghĩa cùng với bảy loại sốc cấu trúc. Chúng tôi chỉ ra rằng mô hình này có khả năng cạnh tranh với các mô hình Tự hồi quy Vector Bayesian trong việc dự đoán ngoài mẫu. Chúng tôi điều tra tầm quan trọng thực nghiệm tương đối của các ma sát khác nhau. Cuối cùng, sử dụng mô hình đã ước lượng, chúng tôi giải quyết một số vấn đề then chốt trong phân tích chu kỳ kinh doanh: Nguồn gốc của các biến động chu kỳ kinh doanh là gì? Mô hình có thể giải thích sự tương quan giữa sản lượng và lạm phát không? Tác động của năng suất đến số giờ làm việc là gì? Nguồn gốc của "Sự điều chỉnh lớn" là gì? (JEL D58, E23, E31, E32)