Fusionando los enfoques de simulación y proyección para resolver problemas de muchas dimensiones (Paper NBER)

Merging Simulation and Projection Approaches to Solve High-Dimensional Problems -- by Kenneth L. Judd, Lilia Maliar, Serguei Maliar

de New This WeekWe introduce an algorithm for solving dynamic economic models that merges stochastic simulation and projection approaches: we use simulation to approximate the ergodic measure of the solution, we construct a fixed grid covering the support of the constructed ergodic measure, and we use projection techniques to accurately solve the model on that grid. The grid construction is the key novel piece of our analysis: we select an ε-distinguishable subset of simulated points that covers the support of the ergodic measure roughly uniformly. The proposed algorithm is tractable in problems with high dimensionality (hundreds of state variables) on a desktop computer. As an illustration, we solve one- and multicountry neoclassical growth models and a large-scale new Keynesian model with a zero lower bound on nominal interest rates.

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Fusionando los enfoques de simulación y proyección para resolver problemas de muchas dimensiones - por Kenneth L. Judd, Lilia Maliar, Serguei Maliar

Presentamos un algoritmo para resolver modelos dinámicos económicos que fusionan simulación estocástica y métodos de proyección: utilizamos la simulación para aproximar la medida ergódica de la solución, se construye una red fija que cubre el apoyo de la medida ergódica construido, y utilizamos técnicas de proyección con precisión para resolver el modelo en la cuadrícula. La construcción de redes es la pieza clave de nuestro nuevo análisis: seleccionamos un subconjunto Îμ-distinguible de puntos simulados que cubre el apoyo de la medida ergódica bastante uniformemente. El algoritmo propuesto es tratable en problemas con alta dimensionalidad (cientos de variables de estado) en un equipo de escritorio. A modo de ejemplo, podemos resolver los modelos de crecimiento de una multinacional y neoclásicos y una gran escala modelo neokeynesiano con un límite inferior de cero sobre las tasas de interés nominales.

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Comentario

Este interesante trabajo de Judd, Maliar L. y Maliar S. sugiere que el modelo desarrollado tiene una importante aplicación práctica tanto para los Gobiernos como para las instituciones financieras, dado que los métodos empíricos  basados en las perturbaciones no son confiables en el marco de los nuevos modelos keynesianos, usualmente utilizados.