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【2h】

Fat-Tail Distributions and Business-Cycle Models

机译:Fat-Tail分布和商业周期模型

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摘要

Recent empirical findings suggest that macroeconomic variables are seldom normally dis- tributed. For example, the distributions of aggregate output growth-rate time series of many OECD countries are well approximated by symmetric exponential-power (EP) den- sities, with Laplace fat tails. In this work, we assess whether Real Business Cycle (RBC) and standard medium-scale New-Keynesian (NK) models are able to replicate this sta- tistical regularity. We simulate both models drawing Gaussian- vs Laplace-distributed shocks and we explore the statistical properties of simulated time series. Our results cast doubts on whether RBC and NK models are able to provide a satisfactory representation of the transmission mechanisms linking exogenous shocks to macroeconomic dynamics.
机译:最近的经验发现表明,宏观经济变量很少是正态分布的。例如,许多经合组织国家的总产出增长率时间序列的分布可以通过带有拉普拉斯肥尾的对称指数幂(EP)密度很好地估算。在这项工作中,我们评估了真实商业周期(RBC)和标准的中型新凯恩斯主义(NK)模型是否能够复制这种统计规律。我们模拟了绘制高斯分布和拉普拉斯分布的冲击的两个模型,并探索了模拟时间序列的统计特性。我们的结果使人们对RBC和NK模型是否能够令人满意地表示将外部冲击与宏观经济动态联系起来的传导机制表示怀疑。

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