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Social accounting matrix: A new estimation methodology

机译:社会核算矩阵:一种新的估算方法

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摘要

In this article, we present a new methodology to develop bootstrap estimates of a social accounting matrix (SAM), by combining entropy minimization and Monte Carlo simulation techniques. An application is presented to the Italian economy, demonstrating how a set of policy measures can be evaluated by incorporating the prior degree of uncertainty on the model parameters and the historical volatility in the main variables. The results of this exercise show that the methodology proposed provides specific evaluations of the policy measures considered, as well as a rich informational structure on the extension and the limitations of the inference from the data and the economic model.
机译:在本文中,我们提出了一种通过结合熵最小化和蒙特卡洛模拟技术来开发社会核算矩阵(SAM)的自举估计的新方法。该应用程序将介绍给意大利经济,演示如何通过将模型参数的先验不确定度与主要变量的历史波动性结合在一起来评估一套政策措施。这项工作的结果表明,所提出的方法对所考虑的政策措施进行了具体评估,并提供了丰富的信息结构,可用于根据数据和经济模型进行推论的范围和局限性。

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