Statistical Inference for Computable General Equilibrium Models with Application to a Model of the Moroccan Economy
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Fait partie de
Cahier de recherche ; no 9713.Éditeur·s
Université de Montréal. Département de sciences économiques.Affiliation
Mots-clés
- intervalle de confiance
- région de confiance
- modèle d’équilibre général calculable
- analyse de sensibilité
- calibration
- projection
- Maroc
- politique fiscale
- confidence interval
- confidence set
- computable general equilibrium models
- sensitivity analysis
- calibration
- projection
- Morocco
- fiscal policy
- [JEL:C52] Mathematical and Quantitative Methods - Econometric Modeling - Model Evaluation and Selection
- [JEL:C53] Mathematical and Quantitative Methods - Econometric Modeling - Forecasting and Other Model Applications
- [JEL:O10] Economic Development, Technological Change, and Growth - Economic Development - General
- [JEL:C52] Mathématiques et méthodes quantitatives - Modélisation économétrique - Évaluation de modèles et tests
- [JEL:C53] Mathématiques et méthodes quantitatives - Modélisation économétrique - Prévisions et autres applications de modèles
- [JEL:O10] Développement économique, changement technologique et croissance - Développement économique - Généralités
Résumé·s
We study the problem of measuring the uncertainty of CGE (or RBC)-type model simulations associated with parameter uncertainty. We describe two approaches for building confidence sets on model endogenous variables. The first one uses a standard Wald-type statistic. The second approach assumes that a confidence set (sampling or Bayesian) is available for the free parameters, from which confidence sets are derived by a projection technique. The latter has two advantages: first, confidence set validity is not affected by model nonlinearities; second, we can easily build simultaneous confidence intervals for an unlimited number of variables. We study conditions under which these confidence sets take the form of intervals and show they can be implemented using standard methods for solving CGE models. We present an application to a CGE model of the Moroccan economy to study the effects of policy-induced increases of transfers from Moroccan expatriates. Nous étudions le problème de la mesure de l’incertitude des simulations de modèles d’équilibre général calculable (MEGC). Nous décrivons deux approches pour construire des régions de confiance pour les variables endogènes de ces modèles. La première utilise une statistique standard de type Wald. La seconde approche suppose l’existence, pour les paramètres libres du modèle, d’une région de confiance (échantillonnale ou bayesienne) à partir de laquelle des régions de confiance, pour les variables endogènes, sont déduites par une technique de projection. Cette dernière méthode a deux avantages: premièrement, la validité des régions de confiance construites n’est pas affectée par la non-linéarité du modèle; deuxièmement, on peut facilement construire des intervalles de confiance pour un nombre illimité de variables. Nous étudions aussi les conditions sous lesquelles ces régions de confiance prennent la forme d’intervalles et nous montrons que ces méthodes peuvent facilement être utilisées au moyen de méthodes standard de résolution des MEGC. Nous présentons une application sur un modèle de l’économie marocaine qui étudie les effets visant à faire augmenter les rapatriements de capitaux par les résidents marocains à l’étranger.
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