Monetary DSGE models of two countries : set-up, estimation and forecasting performance

Die vorliegende Dissertation mit dem Titel Monetary DSGE Models of Two Countries: Set-Up, Estimation, and Forecasting Performance beinhaltet neben einem einleitenden noch drei weitere Kapitel. In Kapitel 2 entwickeln wir ein Zwei-Länder-DSGE-Modell und untersuchen die Auswirkungen von divergierenden Zinssatzregeln auf wichtige makroökonomische Variablen der EU und der USA in Form von Impuls-Antwort-Funktionen. Positive Realisierungen aller Arten von Schocks haben einen negativen Einfluss auf den Output beider Volkswirtschaften. Expansive geldpolitische Schocks haben immer einen Prosper-thyself- bzw. Beggar-thy-neighbor-Effekt. Des Weiteren erhalten wir das Ergebnis, dass sich die EZB im Falle der für sie vorgeschlagenen Zinssatzregel einer geringeren Produzentenpreisindex-Inflationsrate gegenüber sieht, als es für eine Zinssatzregel der Fall wäre, wie sie für die Fed vorgeschlagen wird. Dies ist konsistent mit dem vorrangigen Ziel der Preisniveaustabilität der EZB. In Kapitel 3 schätzen wir das Zwei-Länder-DSGE-Modell aus Kapitel 2, sowie ein VAR-Modell, indem wir US-amerikanische und Euroraum-Daten verwenden. Das geschätze DSGE-Modell repliziert die Mehrzahl der Ergebnisse des kalibrierten Modells aus Kapitel 2. Das geschätze VAR impliziert nicht immer dieselben Kausalzusammenhänge wie das DSGE und auch die Impuls-Antwort-Funktionen basierend auf dem VAR weichen manchmal von den auf dem DSGE basierenden ab. Beide Modelle, sowie ein extrapolatives Benchmark, sind nicht in der Lage, die Schärfe der Wirtschafts- und Finanzkrise oder zumindest deren Entwicklung vorherzusagen. Unter normalen ökonomischen Rahmenbedingungen weist das DSGE bei einperiodigem Prognosehorizont jedoch eine recht gute Prognosegüte im Vergleich zu VAR-, extrapolativen und einheitlich kombinierten Prognosen auf. In Kapitel 4 verlagern wir unser Hauptaugenmerk auf Österreich und Ungarn. Wir untersuchen die Prognosegüte von Varianten des DSGE-Modells geschlossener und offener Volkswirtschaften für vier Variablen in Bezug auf bayesianische und klassische (V)AR-Benchmarks geschlossener und offener Volkswirtschaften. Diese Benchmarks liefern die besten Prognosen bei einperiodigem Prognosehorizont, sind jedoch nicht signifikant besser als die Prognosen des DSGE-Modells. Im Falle einzelner Prognosen sind für drei von vier Variablen Modelle offener Volkswirtschaften genauer. Im Falle einheitlich kombinierter Prognosen erhalten wir ähnliche Ergebnisse. Obwohl einzelne DSGE-Prognosen nicht die besten einperiodigen Prognosen liefern, ist diese zusätzliche Information wichtig für die Berechnung einheitlich kombinierter Prognosen für zwei der vier Variablen. Im Allgemeinen trägt das Einbeziehen der volkswirtschaftlichen Verflechtungen zwischen Österreich und Ungarn durch Verwendung von Modellen offener Volkswirtschaften dazu bei, die Mehrzahl ihrer Makrovariablen genauer zu prognostizieren.