1 / 17

דניאל נתן מחלקת המחקר בנק ישראל sites.google/site/danrnathan

דניאל נתן מחלקת המחקר בנק ישראל http://sites.google.com/site/danrnathan. מבנה המצגת. בנק ישראל ציפיות לאינפלציה מודל לאמידת הציפיות לאינפלציה שימוש ב- MATLAB לאמידת המודל. בנק ישראל. שמירה על יציבות המחירים ריבית בנק ישראל ציפיות לאינפלציה. מדיניות בנק ישראל. אג"ח.

Download Presentation

דניאל נתן מחלקת המחקר בנק ישראל sites.google/site/danrnathan

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. דניאל נתן מחלקת המחקר בנק ישראל http://sites.google.com/site/danrnathan

  2. מבנה המצגת • בנק ישראל • ציפיות לאינפלציה • מודל לאמידת הציפיות לאינפלציה • שימוש ב-MATLABלאמידת המודל

  3. בנק ישראל • שמירה על יציבות המחירים • ריבית בנק ישראל • ציפיות לאינפלציה

  4. מדיניות בנק ישראל

  5. אג"ח • איגרת ריאלית מול איגרת נומינלית:

  6. ציפיות לאינפלציה

  7. האמנם ציפיות לאינפלציה? • המטרה: פירוק התשואות ואמידת המרכיבים

  8. פירוק עקום תשואות

  9. פירוק עקום תשואות - המשך • כך גם אתם תבנו עקום ב MATLAB: • y=NaN(10,1); • y(1:10)=level+slope*((1:10)-1)+((1:10)-1)./( (1:10).^2 );

  10. מידול עקום תשואות

  11. אמידת המודל • אנחנו לא יודעים מה הגורמים החבויים וגם לא את הפרמטרים המכתיבים אותם • אנחנו כן יודעים (תחת הנחות מסוימות) • הדרך סלולה כעת: אמידת נראות מקסימלית (עם ה-KF)

  12. אלגוריתם ל-MATLAB %% MAIN PROGRAM SKETCH Yields=xlsread(yields.xls) %% READ YIELDS FROM EXCEL [f,x]=fmincon(@(x)ML(x,yields),…,[],[],lb,ub) %% FIND OPTIMAL PARAMS Function ML(yields,x) [mu,sigma]= KF(yields,x) %% KALMAN FILTER COMPUTES LATENT VARIABLES maxlikelihood=0 For i=1:T maxlikelihood=maxlikelihood+log( exp(y(:,i)-mu)./sigma(:,i) ) %% BUILD ML end

  13. הגורמים החבויים

  14. טיב התאמה

  15. טיב התאמה - המשך

  16. ציפיות לאינפלציה "מנוכות"

  17. שאלות שלא עניתי עליהם • מהם הגורמים החבויים? • שטיין 2011 – אינטרפרטציה • נזילות

More Related