DOI: 10.32702/2307-2105-2021.6.77
УДК: 338.1:330.341:303.733.3](679)
A. Sholom, N. Kazakova
MODELLING THE IMPACT OF THE STOCHASTIC EVENTS ON THE NATIONAL ECONOMIC DEVELOPMENT OF THE REPUBLIC OF MOZAMBIQUE
Summary
Throughout the time that there are states, their economics have developed unevenly. There were always less developed states that today fall under the classification of periphery countries. The study of the dynamics of economic development involves the usage of specific methodology, in particular, the so-called dynamic approach. The article is concerned with the modeling the stochastic events as factors of economic development of the periphery countries, using the example of the Republic of Mozambique.
By studying the dynamics of economic development, we first of all investigate the quantitative and qualitative changes that take place in all structural elements of the economic system under the influence of a set of factors in order to obtain predictable results. It is not possible to determine the level and quality of such changes by using one single indicator, a whole series of indicators should be used.
The aim of the article is to model the impact of stochastic events as important factors in the country’s development and build a macroeconomic model.
The article presents a dynamic macroeconomic model for determining impact of stochastic events on the national economy of peripheral countries on the basis of the GNU Octave 3.8 and regression and correlation analysis.
The dynamic macroeconomic model for the determining the impact of stochastic events on the national economy of the periphery countries was determined. Hansen’s dynamic stochastic model, after adaptation and calibration, allows to investigate the effect of two correlated shocks, which together follow the process of autoregression of the first order. Such a model reflects the nature of the transformations and brings the model of the national economy of the Republic of Mozambique closer to the real world. The proposed calibrated model makes it possible to track trends and to perpetuate the behaviour of stochastic events, which allows to bring the economy to a new path of balanced development through adjusting the monetary and fiscal policies of the national economy. But the main advantage of the model lies in the fact that the impact of stochastic events, which is a negative factor for the development of the national economy, can be predicted in advance, while preserving the sustainable development of the national economy.
Keywords: stochastic events; national economy; factor of development; Republic of Mozambique.
References
1. Balcilar, M. Gupta, R. and Kotzé, K. (2017), “Forecasting South African macroeconomic variables with a Markov-switching small open-economy dynamic stochastic general equilibrium model”, Empirical Economics, vol. 53(1), pp. 117-135. doi: 10.1007/s00181-016-1157-6.
2. Berrocal, M. V. V. (2016), “A dynamic stochastic general equilibrium model estimated for the Costa Rica economy (2006-2014)”, Economía y Sociedad, vol. 21(50), pp. 1-33.
3. Chen, H. (2017), “The effects of the near-zero interest rate policy in a regime-switching dynamic stochastic general equilibrium model”, Journal of Monetary Economics, vol. 90, pp. 176-192. doi: 10.1016/j.jmoneco.2017.06.006.
4. Dilaver, Ö. Calvert Jump, R. and Levine, P. (2018), “Agent - Based Macroeconomics and Dynamic Stochastic General Equilibrium Models: Where Do We Go from Here?”, Journal of Economic Surveys, vol. 32(4), pp. 1134-1159.
5. Fernández-Villaverde, J. Guerrón-Quintana, P. and Rubio-Ramírez, J. F. (2015), “Estimating dynamic equilibrium models with stochastic volatility”, Journal of Econometrics, vol. 185(1), pp. 216-229. doi: 10.3386/w18399.
6. Hansen, A. and Wethal, U. (2014), Emerging Economies and Challenges to Sustainability: Theories, strategies, local realities, Routledge, London, UK.
7. Harada, T. (2018), “Endogenous innovation under New Keynesian dynamic stochastic general equilibrium model”, Economics of Innovation and New Technology, vol. 27(4), pp. 361-376.
8. Hassan, T. A. and Mertens, T. M. (2015), “Information aggregation in a dynamic stochastic general equilibrium model. NBER”, Macroeconomics Annual, vol. 29(1), pp. 159-207.5+. doi: 10.1086/680621.
9. Judd, K. L. Maliar, L. Maliar, S. and Tsener, I. (2017), “How to solve dynamic stochastic models computing expectations just once”, Quantitative Economics, vol. 8(3), pp. 851-893. doi: 10.3982/QE329.
10. Kapetanios, G. Price, S. and Theodoridis, K. (2015), “A new approach to multi-step forecasting using dynamic stochastic general equilibrium models”, Economics Letters, vol. 136, pp. 237-242. doi: 10.1016/j.econlet.2015.09.034.
11. Ma, Y. (2016), “Policy Shocks and Macroeconomic Fluctuations in a Two - country Dynamic Stochastic General Equilibrium Model: Evidence from China”, Asian Economic Journal, vol. 30(1), pp. 25-45. doi: 10.1111/asej.12083.
12. McCandless, G. (2008), The ABCs of RBCs: An Introduction to Dynamic Macroeconomic Models, Harvard University Press, Cambridge, USA. ISBN: 978-0674028142
13. Miao, J. Wang, P. and Xu, Z. (2015), “A Bayesian dynamic stochastic general equilibrium model of stock market bubbles and business cycles”, Quantitative Economics, vol. 6(3), pp. 599-635. doi: 10.3982/QE505.
14. Nachane, D. (2017), “Dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) modelling in practice: identification, estimation and evaluation”, Macroeconomics and Finance in Emerging Market Economies, vol. 10(2), pp. 107-134.
15. Rogers, C. (2018), “The Conceptual Flaw in the Microeconomic Foundations of Dynamic Stochastic General Equilibrium Models”, Review of Political Economy, vol. 30(1), pp. 72-83. doi: 10.1080/09538259.2018.1442894.
16. Schoder, C. (2017), “Are Dynamic Stochastic Disequilibrium models Keynesian or neoclassical?”, Structural Change and Economic Dynamics, vol. 40, pp. 46-63. doi: 10.1016/j.strueco.2016.11.004.
17. Sieg, H. (2016), “Estimation of dynamic stochastic models in empirical microeconomics: in honor of Kenneth I. Wolpin”, INTERNATIONAL ECONOMIC REVIEW, vol. 57(3), pp. 1131-1132.
18. West, K. D. (2017), “Hansen and Sargent's Recursive Models of Dynamic Linear Economies: A Review Essay”, Journal of Economic Literature, vol. 55(1), pp. 173-81. doi: 10.1257/jel.20151411.
19. Yu, Y. (2019), “A preliminary exploration on stochastic dynamic asset allocation models under a continuous-time sticky-price general equilibrium”, Applied Economics, vol. 51(4), pp. 373-386. doi: 10.1080/00036846.2018.1497851.
А. С. Шолом, Н. А. Казакова
МОДЕЛЮВАННЯ ВПЛИВУ СТОХАСТИЧНИХ ПОДІЙ НА РОЗВИТОК НАЦІОНАЛЬНОЇ ЕКОНОМІКИ РЕСПУБЛІКИ МОЗАМБІК
Анотація
За весь час існування держав їх економіка розвивалася нерівномірно. Завжди були менш розвинені держави, які сьогодні підпадають під класифікацію периферійних країн. Вивчення динаміки економічного розвитку передбачає використання конкретної методології, зокрема, так званого динамічного підходу. Стаття присвячена моделюванню стохастичних подій як факторів економічного розвитку країн периферії на прикладі Республіки Мозамбік.
Вивчаючи динаміку економічного розвитку, ми перш за все досліджуємо кількісні та якісні зміни, що відбуваються у всіх структурних елементах економічної системи під впливом сукупності факторів, щоб отримати передбачувані результати. Неможливо визначити рівень та якість таких змін, використовуючи один єдиний показник, слід використовувати цілу серію показників.
Метою статті є моделювання впливу стохастичних подій як важливих факторів розвитку країни та побудова макроекономічної моделі.
У статті представлена динамічна макроекономічна модель для визначення впливу стохастичних подій на національну економіку периферійних країн на основі октави 3.8 GNU та регресійно-кореляційного аналізу.
Визначено динамічну макроекономічну модель для визначення впливу стохастичних подій на національну економіку країн периферії. Динамічна стохастична модель Хансена, після адаптації та калібрування, дозволяє дослідити ефект двох корельованих поштовхів, які в сукупності йдуть за процесом авторегресії першого порядку. Така модель відображає характер трансформацій та наближає модель національної економіки Республіки Мозамбік до реального світу. Запропонована калібрована модель дає змогу відстежувати тенденції та продовжувати поведінку стохастичних подій, що дозволяє вивести економіку на новий шлях збалансованого розвитку шляхом коригування монетарної та фіскальної політики національної економіки. Але головна перевага моделі полягає в тому, що вплив стохастичних подій, що є негативним фактором для розвитку національної економіки, можна передбачити заздалегідь, зберігаючи при цьому стійкий розвиток національної економіки.
Ключові слова: стохастичні події; національна економіка; фактор розвитку; Республіка Мозамбік.
№ 6 2021
Дата публікації: 2021-06-28
Кількість переглядів: 14522
