On Some Computational Aspects of Real Business Cycle Theory (Classic Reprint)
Lingua: inglese
Editore: Forgotten Books, 2024
- Brossura
- Nuovo
Da: Forgotten Books, London, Regno UnitoForgotten Books
Venditore AbeBooks dal 2 giugno 2021
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Print on Demand. This book assesses the validity of approximating mathematical functions to simplify complex economic models. The author uses a specific type of economic model known as the Real Business Cycle (RBC) model as a case study. By comparing the results of RBC models using both exact and approximate techniques, the author provides insights into the accuracy of this approximation method. The book delves into the nuances of model construction, highlighting the advantages and limitations of the approximation approach. It provides a comprehensive evaluation of the approximation's effects on the model's outcomes, such as standard deviations and correlations of key economic variables. This exploration is significant because it guides researchers in selecting appropriate methods for their economic models, ensuring reliable and meaningful results. This book is a reproduction of an important historical work, digitally reconstructed using state-of-the-art technology to preserve the original format. In rare cases, an imperfection in the original, such as a blemish or missing page, may be replicated in the book.…
Codice articolo 9781334539107_0
- Titolo
- On Some Computational Aspects of Real Business Cycle Theory (Classic Reprint)
- Autore
- Jean-Pierre Danthine, John B. Donaldson
- Editore
- Forgotten Books
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- New
- Tipo di libro
- print-on-demand item
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1334539103
- ISBN 13
- 9781334539107
- Cataloghi dei venditori
- Statistics
It has been common practice in the recent Real Business Cycle (bbc) literature to approximate, quadratically, the return function about the steady state and then to use this approximate return function as the basis for generating the economy's equilibrium time series. This is done for well known reasons of analytic and computational simplicity with a quadratic return function the decision rules are linear and may be easily determined. To compute the optimal decision rules numerically via standard value iteration procedures is simply too intensive when the number of decision and state variables is large. Nevertheless, it is legitimate to question the extent to which accuracy is compromised using such approximate procedures.
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