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4.2 衝擊反應
在此章節主要分析七種外生衝擊, 可以分成需求面衝擊( uBt 、 ugt 、 uxt ) 、 貨幣政 策衝擊 ( umt ) 及供給面衝擊 ( uAt 、 upt 、 uwt ) ,在Gelain (2010) 發現投資衝擊 ( uxt ) 、 貨幣政策衝擊 ( umt ) 及工資加成衝擊 ( uwt ) 和外部融資溢酬關係最密 切,
圖 2: 偏好衝擊對各變數的衝擊反應
當正的偏好衝擊進來時, 對於消費以及產出都是明顯的增加, 所以對投資產生 了排擠效果 (crowding-out effect) ,所以投資是減少的,而資本累積也減少,導致 資本價格下滑, 所以對企業而言可以賺得報酬是減少的, 所以淨值是下降, 所以此 時對企業而言所必須付出的外部融資溢酬是增加的,但之後由於景氣繁榮, 使企業 家的淨值也逐漸增加,外部融資溢酬的金額是減少的, 所以此時的外部融資溢酬是 屬於反景氣循環變數 (countercyclical) ,與 BGG (1999) 結論一致, 當景氣繁榮
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時, 對企業而言, 所需付出的外部融資溢酬是會減少的。
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圖 3: 政府支出對各變數的衝擊反應
在政府衝擊下, 有明顯的排擠效果, 對於消費以及投資, 導致初期的資本是減 少的, 但全體的經濟而言是成長的, 因為初期的資本減少, 所以企業的淨值也是跟 著下降,大致上企業的淨值與他所需支付的外部融資溢酬呈現負相關,在這裡的外 部融資溢酬仍是反景氣循環變數。
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圖 4: 投資對各變數的衝擊反應
當正的投資衝擊進入經濟體系, 顯示資本會增加, 也連帶勞動工時增長, 且這 裡的投資並沒有造成排擠效果, 反而使消費也有增加, 讓整體的產出是上漲的, 然 而因為資本價格下跌, 導致企業的淨值減少, 使外部融資溢酬增加, 與景氣呈現相 同波動,在這裡的外部融資溢酬是順景氣循環變數(procylical) , 與BGG (1999) 不同, 但與 Gelain (2010) 得到相同的結果。
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圖 5: 貨幣政策對各變數的衝擊反應
緊縮性貨幣政策衝擊進入, 導致利率上升, 使民眾降低消費意願, 廠商不願意 投資, 使消費、 投資和產出都呈現下滑現象, 結果使資本價格下跌, 導致企業的淨 值減少, 在融資上, 需付出較高的融資成本, 在此衝擊反應中, 當經濟衰退時, 明 顯的, 外部融資溢酬呈增加情形, 但之後經濟雖然有反轉現象, 但仍是呈現負成長, 此時的外部融資溢酬卻是減少的,在前半部的外部融資溢酬違反景氣循環變數, 之 後卻轉成順景氣循環變數。
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圖 6: 技術對各變數的衝擊反應
從技術衝擊 ( uAt ) 反應中, 在正的技術衝擊進來經濟體後, 廠商開始投資, 購 買資本,因為對資本需求增加,使資本價格上升,此時對於企業的淨值,在初始時有 明顯的上升, 但隨後隨著資本價格下降, 企業淨值也隨之減少, 因為有投資調整成 本存在,所以更多的投資,會使廠商需付出更多的成本,所以融資行為會產生,但在 台灣的實證上發現,外部融資溢酬在技術衝擊下,是順景氣循環變數,這裡與BGG (1999) 的假設不符,且發現企業的淨值對於外部融資溢酬, 並分全然的負相關, 是 值得更進一步討論的議題。
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圖 7: 物價加成對各變數的衝擊反應
當物價調漲時, 會使民眾的消費減弱, 也使廠商的投資減少, 此時的資本也開 始下降, 使資本的價格下跌, 使企業家的淨值呈現負的成長, 相對而言, 此時的融 資行為,必須支付更多的代價,外部融資溢酬則會增加,同時因消費和投資減少,使 整體經濟產出下滑, 所以外部融資溢酬屬反景氣循環變數。
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圖 8: 工資加成對各變數的衝擊反應
最後, 因為工資加成的衝擊, 使工資上升, 導致勞動供給增加, 然而, 資本價格 是增長的, 使一開始的資本累積是緩慢的, 之後隨之投資增加而上升, 因為資本的 價格為增加的, 對企業的淨值也是增長, 此時企業所需負的融資溢酬相對較少, 因 為公司的淨價值高, 且同時景氣是成長的,使外部融資溢酬呈現反景氣循環。
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5 結論
我們利用一個具有名目僵固性的新凱因斯 DSGE 模型, 此模型包含了家計單位、
廠商、 及政府, Smets & Wouters (2003,2005,2007) 加入摩擦, 以及不同的外生 衝擊, 而Gelain (2009,2010)則是將金融摩擦面引進模型中, 摩擦包含:消費具有 偏好形成、 物價及工資具有僵固性、 投資調整成本、 資本的利用率及借貸市場的資 訊不對稱, 再利用不同的衝擊:技術衝擊、 偏好衝擊、 投資衝擊、 物價加成衝擊、 工 資加成衝擊、 政府支出衝擊及貨幣政策衝擊, 利用貝氏估計, 將現有或已知的資訊 放入模型,來捕捉真實經濟的景氣波動。
實證結果發現, 政府支出衝擊的持續性, 自我相關係數有高達 0.9864 , 公部門 的計劃連貫性高和時效較長,預算編列會分散至各年度中, 在技術衝擊的持續性則 為第二高, 以目前台灣的科技產業, 主要以代工為出口導向, 故外來的技術衝擊影 響甚遠, 在工資僵固性上, 本國的實證結果為半年, 在物價僵固上估計出約 2 年, 且央行在制定利率受前期利率影響程度深,而央行的貨幣政策裡,對通貨膨脹率的 細數比產出缺口高,顯示出央行的穩定目標為通貨膨脹。 然而在衝擊的標準差估計 上, 在偏好衝擊上的的波動極大, 比其他文獻高出許多。
最後, 我們發現, 在台灣實證中, 外部融資溢酬在不同的衝擊下的景氣波動是 不相同的,且以台灣的資料作實證和文獻相比, 也不一定有一致的結論, 如下表
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表 6: 衝擊反應
衝擊類型 Gelain(2010) 作者
需求面衝擊
偏好衝擊 countercyclical countercyclical 政府支出衝擊 countercyclical countercyclical
投資衝擊 procyclical procyclical
貨幣政策衝擊 procyclical counter/pro
供給面衝擊
技術衝擊 procyclical procyclical
物價加成衝擊 procyclical countercyclical 工資加成衝擊 procyclical countercyclical
可能原因為國家的結構不同,採取外國的參數設定,可能無法得到好的估計,再 來, 台灣為一小型開放經濟體系, 對於金融面的摩擦, 可能在借貸市場的資訊不對 稱成分較小, 且台灣以中小企業居多, 在對外融資時, 可獲得的企業優惠也有不同, 在產業的類型不同, 也會影響借貸條件。
在此研究有許多不足, 在台灣參數設定中, 很少有台灣實證資料, 且在估計模 型時, 並未將期間以重大事件區隔, 避免有太大的外在衝擊影響, 如金融危機, 最 後,也可以加入與金融面的變數或是金融個體做一結合加入模型,使整個經濟體系 可以更完善。
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參考文獻
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[12] 林依伶 (2008), 跨期替代彈性-台灣實證研究, 國立台灣大學經濟學研究所碩 士論文。
[13] 蔡依恬 (2009), 台灣動態隨機一般均衡模型之實證研究, 國立中央大學經濟 學研究所碩士論文。
[14] 陳宏鈞 (2009), 在動態隨機一般均衡模型下台灣消費習慣形成之估計, 國立 政治大學經濟學研究所碩士論文。
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附 錄
A Steady state
本節靜止均衡的表示方法為將時間 t 給省略,舉例, Xt 的靜止均衡表示為 X 。 利用第 (5) 式,可以得到靜止均衡的利率 R
R = Rn= 1 β 利用第 (20) 式,可得靜止均衡的投資水準 I
I = δK
利用第 (22) 式,在靜止均衡時 Q = 1 、 u = 1 及Ψ(u) = 0
β = 1
1 − δ + rk 利用第 (23) 式,得到靜止均衡的產出Y
Y = A(K)αL1−α− F 利用第 (28) 式
L
K = 1 − α α
rk w 利用第 (51) 式,可得靜止均衡時實質資本租賃率 rk
rk= Ψ0(u) 利用第 (50) 式,求得資本報酬穩定值 Rek
Rek= rk+ (1 − δ) 利用第 (49) 式,再將 R = β−1 代入, 可得
Rek= SR = Sβ−1
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B The log-linearized model
此章節為模型以 log − linearizedf orm 的形式呈現, 在靜止均衡時, 表示
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費同時受到過去及未來的消費影響。 實質利率根據費雪方程式(Fisher equation) Rˆt = ˆRnt − Et[ˆπt+1] (66)‧
新凱因斯菲利浦曲線 (New Keynesian Phillips curve)ˆ
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ˆ
εmt = ρmεˆmt−1+ umt , umt ∼ N (0, σ2m) ,其中Yˆt= ˆYt− ˆYt?,而Yˆt−1 = ˆYt−1− ˆYt−1? 如此類推。 就業方程式為
∆ ˆEt= βEt∆ ˆEt+1+(1 − ξe)(1 − βξe)
ξe ( ˆLt− ˆEt) (79) 其中 ∆ ˆEt= ˆEt− ˆEt−1 , 0 < ξe < 1。 總資源的預算限制式
Yˆt = C Y
Cˆt+ I Y
Iˆt+G
Y ˆgt+K
Y ψrkrˆtk+K Y S
1 −N W K
( ˆRekt+ ˆQt−1+ ˆKt) (80) 又可以表示為
Yˆt = (1 + f)α( ˆKt−1+ ψˆrtk) + (1 − α) ˆLt+ ˆAt 其中 f = F
Y , 而εˆgt = G
Ygt ,且 ψ = Ψ0(1)/Ψ00(1) 。 總勞動需求方程 Lˆt= α(ˆrtk− ˆwt) +
Yˆt
1 + f − ˆAt (81)
其中 At = Aεat , 實質資本的總合需求如下
Kˆt = (1 − α)( ˆwt− ˆrkt) − ψˆrtk+ Yˆt
1 + f − ˆAt (82) ˆ
gt= ρggˆt−1+ ugt (83)
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C Prior and Posterior distributions
圖 9: Posterior distribtion SWBGG.
The green vertical line is the poterior mode obtained from the poste-rior kernel maximization. The darker distribution is the posteposte-rior and the brighter one is the prior distribution.
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圖 10: Posterior distribtion SWBGG(contd).
The green vertical line is the poterior mode obtained from the poste-rior kernel maximization. The darker distribution is the posteposte-rior and the brighter one is the prior distribution.
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圖 11: Posterior distribtion SWBGG(contd).
The green vertical line is the poterior mode obtained from the poste-rior kernel maximization. The darker distribution is the posteposte-rior and the brighter one is the prior distribution.
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圖 12: Posterior distribtion SWBGG(contd).
The green vertical line is the poterior mode obtained from the poste-rior kernel maximization. The darker distribution is the posteposte-rior and the brighter one is the prior distribution.