En makroøkonomisk modell er et analytisk verktøy ment å beskrive funksjonen til økonomien i et land eller en region. Disse modellene er vanligvis designet for å studere dynamikken i samlede mengder, for eksempel den totale mengden produserte varer og tjenester, den totale inntekten, bruken av produktive ressurser og prisnivået.
Makroøkonomiske modeller kan være logiske, matematiske og / eller beregningsmessige; forskjellige typer makroøkonomiske modeller tjener forskjellige formål og har forskjellige fordeler og ulemper. De kan brukes til å avklare og illustrere grunnleggende teoretiske prinsipper; de kan brukes til å teste, sammenligne og kvantifisere forskjellige makroøkonomiske teorier; de kan brukes til å produsere "hva om" -scenarier (vanligvis for å forutsi effekten av endringer i penge- , finans- eller annen makroøkonomisk politikk); og den kan brukes til å generere økonomiske prognoser . Dermed blir makroøkonomiske modeller mye brukt i akademia, undervisning og forskning, og brukes også mye av internasjonale organisasjoner, regjeringer og store selskaper, samt av økonomiske konsulenter og forskningsgrupper. Refleksjon ..
Enkle beskrivelser i makroøkonomiske lærebøker som involverer et lite antall ligninger eller diagrammer kalles ofte "modeller". Eksempler inkluderer IS-LM-modellen og Mundell-Fleming-modellen for keynesisk makroøkonomi , og Solow-modellen for teorien om neoklassisk vekst . Disse modellene deler flere egenskaper. De er basert på noen få ligninger med noen få variabler, som kan forklares med enkle diagrammer. De fleste av disse modellene er statiske , men noen er dynamiske og beskriver økonomien over flere tidsperioder. Variablene som vises i disse modellene representerer ofte makroøkonomiske aggregater (for eksempel BNP eller total sysselsetting ) i stedet for individuelle valgvariabler, og selv om ligningene knyttet til disse variablene beskriver økonomiske beslutninger, er de vanligvis ikke avledet direkte fra individuelle modeller. De er enkle nok til å brukes som illustrasjoner av teoretiske punkter i innledende forklaringer på makroøkonomiske ideer; Derfor er kvantitativ anvendelse på prognoser, testing eller policyevaluering vanligvis ikke mulig uten å øke strukturen til modellen vesentlig.
I 1940- og 1950-årene, da regjeringer begynte å samle inn data om nasjonalinntekt og produktregnskap, satte økonomer seg til å bygge kvantitative modeller for å beskrive dynamikken som ble observert i dataene. Disse modellene estimerte forholdet mellom forskjellige makroøkonomiske variabler ved hjelp av tidsserieanalyse (hovedsakelig lineær). I likhet med de enklere teoretiske modellene beskrev disse empiriske modellene forholdet mellom aggregerte størrelser, men mange handlet om et mye finere detaljnivå (for eksempel å studere forholdet mellom Produksjon, sysselsetting, investering og andre variabler). Disse modellene har således vokst til å omfatte hundrevis eller tusenvis av ligninger som beskriver de skiftende hundrevis eller tusenvis av priser og mengder over tid, noe som gjør datamaskiner viktige for løsningen. Mens valget av hvilke variabler som skal inkluderes i hver ligning delvis ble styrt av økonomisk teori (f.eks. Tidligere inntekt som en determinant for forbruk, som foreslått av adaptiv forventningsteori), ble variabel inkludering først og fremst bestemt empirisk.
The Economist nederlandske Jan Tinbergen utviklet den første omfattende nasjonal modell, som han bygget for Nederland i 1936.Il deretter brukt samme modellering strukturen for å redde USA og Storbritannia . Verdens første makroøkonomiske modell, Wharton Econometric Forecasting Associates LINK-prosjektet, ble initiert av Lawrence Klein. Modellen ble sitert i 1980 da Klein, i likhet med Tinbergen før ham, vant Nobelprisen. Storskala empiriske modeller av denne typen, inkludert Wharton-modellen, er fortsatt i bruk i dag, spesielt for prognoseformål.
Lucas kritikk av empiriske prognosemodellerØkonometriske studier i den første del av det 20 th århundre har vist en sammenheng negativ mellom inflasjon og ledighet kjent som Phillips-kurven . Empiriske makroøkonomiske prognosemodeller, basert på omtrent de samme dataene, har lignende implikasjoner: de antyder at arbeidsledigheten kan reduseres permanent ved å øke inflasjonen permanent, men i 1968 hevdet Milton Friedman og Edmund Phelps at dette tilsynelatende kompromisset var illusorisk. De hevdet at det historiske forholdet mellom inflasjon og arbeidsledighet skyldtes at tidligere inflasjonsepisoder stort sett hadde vært uventede. De argumenterte for at hvis pengemyndighetene permanent økte inflasjonen, ville arbeidere og bedrifter komme til å forstå dette, så mye at økonomien ville komme tilbake til sitt tidligere høyere arbeidsledighetsnivå, men nå også inflasjonen. Stagflasjonen på 1970-tallet så ut til å støtte deres spådommer.
I 1976 publiserte Robert Lucas Jr. en innflytelsesrik artikkel som hevdet at svikten i Phillips-kurven på 1970-tallet bare var et eksempel på et generelt problem med empiriske prognosemodeller. Han påpekte at disse modellene er avledet fra observerte forhold mellom ulike makroøkonomiske størrelser over tid, og at disse forholdene varierer avhengig av det makroøkonomiske politiske regimet som er på plass. På bakgrunn av Phillips-kurven. Dette betyr at forholdet mellom inflasjon og arbeidsledighet observert i en økonomi der inflasjonen generelt har vært lav tidligere, ville være forskjellig fra forholdet observert i en økonomi der inflasjonen har vært høy. Videre betyr det at man ikke kan forutsi effekten av et nytt politisk regime ved hjelp av en empirisk prognosemodell basert på data fra tidligere perioder da dette politiske regimet ikke var på plass. Lucas hevdet at økonomer fortsatt ikke kunne forutsi effekten av ny politikk med mindre de bygde modeller basert på økonomiske grunnleggende forhold (som preferanser , teknologi og budsjettbegrensninger) som ikke skulle påvirkes av politiske endringer.
Delvis som svar på Lucas kritikk begynte økonomer fra 1980- og 1990-tallet å bygge makroøkonomiske modeller basert på rasjonelle valg, kalt dynamiske modeller for stokastisk generell likevekt (DSGE). Disse modellene starter med å spesifisere settet med agenter som er aktive i økonomien, for eksempel husholdninger , selskaper og myndigheter i ett eller flere land, samt preferanser, teknologi og budsjettbegrensning for hver. Hver agent skal ta et optimalt valg, med tanke på prisene og strategiene til andre agenter, både i inneværende periode og i fremtiden. Oppsummering av beslutningene til forskjellige typer agenter er det mulig å finne priser som samsvarer med tilbud og etterspørsel i alle markeder. Disse modellene legemliggjør derfor en slags selvkonsistens av likevekt : agenter velger på en optimal måte gitt prisene, mens prisene må være i samsvar med tilbud og krav fra agentene.
DSGE-modeller antar ofte at alle agenter av en gitt type er like (dvs. 'representativ husholdning' og 'representativt firma') og kan utføre perfekte beregninger som i gjennomsnitt korrekt prognoser fremtiden (dvs. kalt rasjonelle forventninger ). Dette er imidlertid bare forenklende antagelser, og de er ikke essensielle for DSGE-metoden; Mange DSGE-studier tar sikte på større realisme ved å vurdere heterogene, nærsynte midler eller forskjellige typer adaptive forventninger. Andre realistiske forutsetninger gjøres som preferanse for å holde penger eller den risikoaversjonen som varierer over tid. Sammenlignet med empiriske prognosemodeller har DSGE-modeller generelt færre variabler og ligninger, hovedsakelig fordi DSGE-modeller er vanskeligere å løse, selv ved hjelp av datamaskiner. Enkle teoretiske DSGE-modeller, som bare involverer noen få variabler, ble brukt til å analysere kreftene som bestemmer konjunktursykluser ; dette empiriske arbeidet har gitt opphav til to hovedkonkurrerende rammer kalt den virkelige konjunktursyklusmodellen og den nye keynesianske DSGE-modellen. Mer sofistikerte DSGE-modeller brukes til å forutsi effekten av politiske endringer og vurdere deres innvirkning på velferden. være sosial. Imidlertid er økonomisk prognoser fortsatt sterkt avhengig av mer tradisjonelle empiriske modeller, som fortsatt er allment antatt å forutsi mer nøyaktig effekten av økonomiske forstyrrelser over tid. Mange sentralbanker bruker DSGE-modeller for å analysere økonomien, tidligere fenomener, men også for å evaluere fremtiden strukturelt, hvilke statistiske og empiriske modeller ikke tillater.
DSGE versus CGE-modellerEn nær beslektet metodikk som går forut for DSGE-modellering er Computable General Equilibrium (CGE) modellering . EGC-modeller fokuserer imidlertid først og fremst på langsiktige relasjoner, noe som gjør dem bedre egnet til å studere den langsiktige effekten av permanent politikk som skattesystemet eller åpne opp økonomien for internasjonal handel. Snarere fokuserer DSGE-modeller på dynamikken i økonomien over tid (ofte på kvartalsbasis), noe som gjør dem egnet for å studere konjunktursykluser og de sykliske effektene av penge- og finanspolitikken.
En annen modelleringsmetodikk som har utviklet seg sammen med DSGE-modeller er ACE ( Agentbasert beregningsøkonomi), som er en rekke agentbasert modellering. I likhet med DSGE-metoden, søker ACE å spalte akkumulerte makroøkonomiske forhold i de mikroøkonomiske beslutningene til individuelle agenter. ACE-modeller begynner også med å definere settet med agenter som utgjør økonomien, og spesifiserer hvilke typer interaksjoner individuelle agenter kan ha med hverandre eller med markedet som helhet. I stedet for å definere preferansene til disse agentene, hopper ACE-modeller ofte direkte for å spesifisere deres policy. Eller noen ganger blir preferanser spesifisert, sammen med en innledende strategi og en læringsregel om at strategien blir justert basert på tidligere suksess. Gitt disse strategiene kan samspillet mellom et stort antall individuelle agenter (som kan være veldig heterogene) simuleres på en datamaskin, og deretter kan de samlede, makroøkonomiske forholdene som oppstår fra disse individuelle handlingene studeres.
Styrker og svakheter ved DSGE- og ACE-modelleneDSGE- og ACE-modellene har forskjellige fordeler og ulemper på grunn av deres forskjellige underliggende strukturer. DSGE-modeller kan overdrive individuell rasjonalitet og fremsyn, og undervurdere viktigheten av heterogenitet, siden rasjonelle forventninger , tilfellet med representative agenter, forblir den enkleste typen DSGE-modell og derfor den vanligste å løse. I motsetning til ACE-modeller kan det også være vanskelig å studere lokale interaksjoner mellom individuelle agenter i DSGE-modeller, som i stedet fokuserer på hvordan agenter samhandler gjennom samlede priser. På den annen side kan ACE-modeller overdrive feil i individuell beslutningstaking, siden strategiene som antas i ACE-modeller kan være veldig langt fra optimale valg med mindre modellereren er veldig forsiktig. Et beslektet problem er at ACE-modeller som starter med strategier i stedet for preferanser, kan forbli sårbare for Lucas kritikk : et endret politisk regime bør generelt føre til endrede strategier.