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Authors: 
Giesen, Sebastian
Scheufele, Rolf
Year of Publication: 
2013
Series/Report no.: 
IWH Discussion Papers 8/2013
Abstract: 
In this paper we analyze the small sample properties of full information and limited information estimators in a potentially misspecified DSGE model. Therefore, we conduct a simulation study based on a standard New Keynesian model including price and wage rigidities. We then study the effects of omitted variable problems on the structural parameters estimates of the model. We find that FIML performs superior when the model is correctly specified. In cases where some of the model characteristics are omitted, the performance of FIML is highly unreliable, whereas GMM estimates remain approximately unbiased and significance tests are mostly reliable.
Abstract (Translated): 
In diesem Beitrag analysieren wir die Eigenschaften von verschiedenen Schätzern in einem potenziell fehlspezifizierten DSGE-Modell in kleinen Stichproben. Hierfür wird eine Simulationsstudie auf Basis eines neukeynesianischen Standardmodells durchgeführt. Es werden die Effekte von verschiedenen Fehlspezifikationen auf die Schätzer der strukturellen Parameter untersucht. Diese Studie zeigt, dass Full Informnation Maximum Likelihood überlegen ist, wenn das Modell korrekt spezifiziert ist. In Fällen, in denen einige Modelleigenschaften verändert werden, ist diese Methode jedoch höchst unzuverlässig, während Ansätze mit begrenzter Information (hier GMM) unverzerrt bleiben und auch Signifikanztests zuverlässiger sind.
Subjects: 
FIML
GMM
finite sample bias
misspecification
Monte Carlo
DSGE
FIML
GMM
Kleinstichprobenverzerrung
Fehlspezifikation
Monte Carlo
DSGE
JEL: 
C26
C36
C51
E17
Document Type: 
Working Paper

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