Inn i den svarte boksen: Om kausalitet i makroøkonomiske modeller

Abstract

Temaet for dette arbeidet er modellteknisk og deterministisk og dreier seg om samspillet mellom variablene i makromodeller. Ved hjelp av begreper fra grafeteorien blir det gitt svar på spørsmål som Hvordan kan det kartlegges hvilke variable som bidrar til å forklare andre direkte og indirekte? Kan en finne fram til noen fundamentale variable, og hvordan kan dette bedre vår forståing av modellens virkemåte? Når kan den globale makromodellen erstattes med delmodeller, og kan en finne ut hvilke sammenhenger som mangler i en modell? Metoden for å kartlegge samspillet mellom variablene peker ut et begrenset sett "tilbake-føringsvariable" innen modellens simultane blokk som er særlig viktige. Det vises at kjennskap til tilbakeføringsvariablene gir kunnskap om modellens struktur som kan forenkle numeriske løsningsalgoritmer for makromodeller. I en illustrasjon med av IS-LM modellen, forklares det at innsikten også kan nyttes til å illustrere modelløsningen grafisk. Metoden brukt på Norges Bank modellen RIMINI 3.0 gir et så stort sett tilbakeføringsvariable at det indre av modellen fortsatt kan fortone seg som en svart boks. Settet er likevel vesentlig mindre enn modellens simultane blokk, og for forståelse og evaluering av modellen vil det være til hjelp å kjenne variablene som inngår. Mange av tilbakeføringsvariablene er både forklart og forklarende i viktige økonometriske relasjoner. De er dermed svært sentrale, og hele modellen er sterkt avhengig av kvaliteten på relasjonene som bestemmer dem. Den sterke indre avhengigheten i modellen innebærer at å erstatte en stor modell med flere partielle, vil være underforbruk av kunnskap