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This paper sets up and estimates a DSGE model using Bayesian techniques applied to both simulated and real data for the Italian economy. Firstly, we conduct some empirical tests of habit formation on consumption growth, by estimating a GMM analysis of the consumption equation. Afterwards, this study estimates and compares, in terms of impulse responses, the DSGE model with a Bayesian VAR identified both with Cholesky decomposition and by imposing restrictions on the sign of impulse responses. Overall, this paper aims to give a reasonable approximation of the behavior of the Italian economy using both theoretical and empirical tools.
A DSGE model for Italy: Structural Analysis and Empirical Validation
This paper sets up and estimates a DSGE model using Bayesian techniques applied to both simulated and real data for the Italian economy. Firstly, we conduct some empirical tests of habit formation on consumption growth, by estimating a GMM analysis of the consumption equation. Afterwards, this study estimates and compares, in terms of impulse responses, the DSGE model with a Bayesian VAR identified both with Cholesky decomposition and by imposing restrictions on the sign of impulse responses. Overall, this paper aims to give a reasonable approximation of the behavior of the Italian economy using both theoretical and empirical tools.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/11570/1904949
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.