Macroeconomia Empírica
Objetivos
Esta disciplina fornece um relato não sistemático de uma variedade de métodos de pesquisa em macroeconomia empírica. Destina-se a uma aprendizagem para alunos interessados ??em trabalhar em departamentos de pesquisa ou como cientistas de dados, aproveitando o fato da disicplina ser lecionada em Python. A disciplina concentra-se na replicação de métodos existentes e validados com foco na causalidade e identificação em macroeconomia. Isto abrange uma ampla gama de metodologias e requer algum conhecimento preliminar em séries temporais. A disponibilidade de códigos e programas de computador complementa o ângulo prático do curso.
Caracterização geral
Código
2137
Créditos
3.5
Professor responsável
Francesco Franco
Horas
Semanais - A disponibilizar brevemente
Totais - A disponibilizar brevemente
Idioma de ensino
Inglês
Pré-requisitos
n/a
Bibliografia
Sims Cristopher A., Statistical Modeling of Monetary Policy and its Effects, Nobel Lecture 2011.
James D. Hamilton Time Series Analysis 1994 Princeton University Press.
Sims, Christopher A. 1980. Macroeconomics and Reality. Econometrica. January, 48:1, pp. 1– 48.
The Dynamic Effects of Aggregate Demand and Supply Disturbances Olivier Jean Blanchard and Danny Quah. The American Economic Review , Vol. 79, No. 4 (Sep., 1989), pp. 655-673.
James H. Stock, Dynamic Factor Models . Oxford Handbook of Economic Forecasting, Michael P. Clements and David F. Hendry (eds), Oxford University Press. 2011.
Lippi, Marco and Lucrezia Reichlin. The Dynamic Effects of Aggregate Demand and Supply Disturbances: Comment. American Economic Review 83(3), 644-652.
Fernández-Villaverde, Jesús, Juan F. Rubio-Ramírez, Thomas J. Sargent and Mark W. Watson. 2007. ABCs (and Ds) of Understanding VARs." American Economic Review, 97(3):1021-1026.
Bernanke, Ben, Jean Boivin, and Piotr Eliasz. 2005. Measuring the Effects of Monetary Policy: A Factor-Augmented Vector Autoregressive (FAVAR) Approach. Quarterly Journal of Economics 120(1), 387-422.
Blanchard, Olivier J., Jean-Paul L'Huillier and Guido Lorenzoni. 2013. News, Noise, and Fluctuations: An Empirical Exploration. American Economic Review, 103(7):3045-70.
Método de ensino
Três artigos principais em cada parte e os alunos reproduzem os resultados dos trabalhos durante o período letivo. Esta abordagem implica que os alunos devem não só compreender, mas também implementar na prática os métodos de cada parte. Os papéis são integrados com um conjunto de notas da aula e códigos para reproduzir os artigos.
Método de avaliação
O Exame Final é obrigatório e abrange todo o curso. O seu
peso na nota final é de 55%. O restante da avaliação consiste em participação
em aula, 5%, e três conjuntos de problemas, 60%, um em cada uma das partes. Eu
sei que soma 120.
Conteúdo
A disciplina é dividida em três partes. A primeira parte apresenta os métodos padrão baseados em VAR estrutural (SVAR) para identificar choques fundamentais que impulsionam a economia em nível agregado. Por exemplo, estamos interessados ??em identificar os efeitos de um choque de política monetária (política fiscal, tecnologia). A segunda parte apresenta a possibilidade de a economia ser impulsionada por choques não fundamentais que não são recuperáveis ??por métodos SVAR padrão. Por exemplo, choques que representam expectativas dos agentes económicos (pense no anúncio de uma mudança futura na tributação que ainda não ocorreu). A terceira parte é mais avançada e exploratória e apresenta métodos para identificar choques que não são totalmente observados pelos agentes económicos. Por exemplo, choques que surgem quando os agentes não têm certeza se a macroeconomia é impulsionada por uma nova produtividade fundamental ou um evento temporário.