R语言宏观经济学:IS-LM曲线可视化货币市场均衡

简介: R语言宏观经济学:IS-LM曲线可视化货币市场均衡

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32249


凯恩斯相关理论主要是美国20世纪30年代的经济危机而提出的,主张政府干预经济,实行宏观调控点击文末“阅读原文”获取完整代码数据


按照希克斯的观点,灵活偏好(L)和货币数量(M)决定着货币市场的均衡,而人们持有的货币数量既决定于利率(i),又决定于收入(y)的水平。由此,在以纵轴表示利率、横轴表示收入的座标平面上,可以作出一条LM曲线。

  (1) I(i)=S(Y)

  即IS, Investment - Saving

  (2) M/P=L1(i)+L2(Y)

  即LM,Liquidity preference - Money Supply

其中,I为投资,S为储蓄,M为名义货币量,P为物价水平,M/P为实际货币量,Y为总产出,i为利率。

曲线上的每一点都表示持有现金的愿望和货币数量相等,即货币需求和货币供给相一致,并且同既定的利率和收入水平相一致。

希克斯又认为,社会储蓄(S)和投资(I)的愿望,决定资本市场的均衡,而储蓄和投资又必须同收入水平和利率相一致。由此,在纵轴表示利率、横轴表示收入的坐标平面上,又可作出一条IS曲线,曲线上的每一点都表示储蓄等于投资,并且同既定的利率和收入水平相适应。

通过以上分析,希克斯对收入的决定作出了新的解释,认为收入(Y)的均衡水平是由IS曲线与LM曲线的交点决定的,即凯恩斯体系的四大根基--消费函数、资本边际效率、灵活偏好和货币数量同时决定收入的均衡水平。在收入均衡点上,同时存在着以LM表示的货币市场的均衡和以IS表示的资本市场的均衡。  

(1)IS曲线表明:

① I(i)=S(Y) 即IS, Investment - Saving

② M/P=L1(i)+L2(Y) 即LM,Liquidity preference - Money Supply

其中,I为投资,S为储蓄,M为名义货币量,P为物价水平,M/P为实际货币量,Y为总产出,i为利率。

对于上述公式的完整和全面的证据可以参考由威廉·布兰森或多恩布什和费舍尔的教科书。

IS曲线:在IS曲线上的点代表的利息(I)和输出(Y),表示该市场处于平衡率的组合的含义,在这些组合,商品的总供给等于在商品经济的总需求。

LM曲线:LM曲线上的点代表的兴趣(i)和输出的量,货币市场处于均衡率的组合,在这些组合中,货币总需求等于经济中的货币总供给。


IS曲线方程


IS.curve <- function(c, A, b, i)  
{  
  y = (1/(1-c))*A - (1/(1-c))*b*i  
  return(y)  
}


LM曲线方程


常用的定义从上面遵循;货币收入改变交易需求的K灵敏度

LM.curve <- function(ms, h, k, i)  
{  
  y = ms/k + (h/k)*i  
  return(y)  
}


函数来计算在IS和LM曲线的交点


Intersect <- function(c, A, b, ms, h, k ,i) # 用克莱姆法则求解联立方程系统  
{  
a1 <- (1/(1-c)) * b  
b1 <- 1  
c1 <- (1/(1-c)) * A  
a2 <- - (h / k)


IS曲线绘制


autonomous.component <- 100  
mpc <- 0.5  
b <- 0.75


LM曲线绘制


y.lm <- LM.curve(ms, h, k, i)


政府财政政策的任何其他形式的支出或减税的影响。


autonomous.component.gov <- 102  # 政府开支增加了2个单位


央行增加货币供应量效果(或货币政策)


ms.mon <- 145 # 货币供应量增加2个单位


找到IS-LM曲线的交点


intersect <- Intersect(mpc, autonomous.c ms, h, k ,i)  
intersect.gov <- Intersect(mpc, autonomousnt.gov , b, ms, h, k ,


IS-LM框架


plot(y.is,i, xlim = c(180,205), ylim = c(-1,10), type ="l",

均衡:在IS的交集和LM曲线的点是两个商品和货币市场处于平衡的组合。


点击标题查阅往期内容


经济学:动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格


01

02

03

04


财政政策的效果(或增加政府支出) 在政府支出(财政扩张)的增加导致IS曲线右移。这是因为的总需求增大。财政政策(外源性的价格水平)导致产出和利率上升。货币政策的影响(在货币供应量的变化) 由中央银行(货币政策)在货币供给的增加导致LM曲线的右移。这是因为在名义货币供应量(MS)的增加,因为价格是外生的整个曲线向右移动。货币政策(外源性价格)导致利率下降和上升的输出。货币和财政政策的混合物 输出与利率的任何所需水平可通过使用串联这两种策略来实现。

总需求曲线(AD曲线) 现在,我们可以描绘出“P”(价格)和“Y”的其中两个商品和货币市场处于平衡的不同组合。为了实现这一点,我们已经计算价格(P)的(通过采取MS=(名义货币)/(价格)),这代表价格总水平和产出的经济之间的重要关系。


总需求曲线


ad.curve <- function(c, A, b, ms, h, k ,y) # 我们试图找出在价格和产出之间的关系  
{  
  alpha <- 1/(1-c)  
  omega <- (k/h) - (1/alpha*b)  
  P <- (ms/h)/(y*omega + (A/b)) #  找到价格和输出之间的关系。


推导AD曲线


plot(y.is, ad, type="l",xlim = c(180,205), ylim = c(37.68,38.05),  
main = "Aggregate demand curve", xlab = "Output(Y)",

改进与发展

我们所采取的方程的简化版本, 以后,我们可以引入政府税收甚至掺入税费后使方程更逼真(复杂),但从数学角度看起来,这种方式更简洁 。


相关文章
|
3月前
|
数据可视化 数据挖掘 图形学
R语言基础可视化:使用ggplot2构建精美图形的探索
【8月更文挑战第29天】 `ggplot2`是R语言中一个非常强大的图形构建工具,它基于图形语法提供了一种灵活且直观的方式来创建各种统计图形。通过掌握`ggplot2`的基本用法和美化技巧,你可以轻松地将复杂的数据转化为直观易懂的图形,从而更好地理解和展示你的数据分析结果。希望本文能够为你探索`ggplot2`的世界提供一些帮助和启发。
|
3月前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
R语言高级可视化技巧:使用Plotly与Shiny制作互动图表
【8月更文挑战第30天】通过使用`plotly`和`shiny`,我们可以轻松地创建高度互动的数据可视化图表。这不仅增强了图表的表现力,还提高了用户与数据的交互性,使得数据探索变得更加直观和高效。本文仅介绍了基本的使用方法,`plotly`和`shiny`还提供了更多高级功能和自定义选项,等待你去探索和发现。希望这篇文章能帮助你掌握使用`plotly`和`shiny`制作互动图表的技巧,并在你的数据分析和可视化工作中发挥更大的作用。
|
6月前
|
数据可视化 数据挖掘 API
【R语言实战】聚类分析及可视化
【R语言实战】聚类分析及可视化
|
2月前
|
机器学习/深度学习
R语言模型评估:深入理解混淆矩阵与ROC曲线
【9月更文挑战第2天】混淆矩阵和ROC曲线是评估分类模型性能的两种重要工具。混淆矩阵提供了模型在不同类别上的详细表现,而ROC曲线则通过综合考虑真正率和假正率来全面评估模型的分类能力。在R语言中,利用`caret`和`pROC`等包可以方便地实现这两种评估方法,从而帮助我们更好地理解和选择最适合当前任务的模型。
|
3月前
|
数据可视化
R语言可视化设计原则:打造吸引力十足的数据可视化
【8月更文挑战第30天】R语言可视化设计是一个综合性的过程,需要综合运用多个设计原则来创作出吸引力十足的作品。通过明确目标、选择合适的图表类型、合理运用色彩与视觉层次、明确标注与引导视线以及引入互动性与动态效果等原则的应用,你可以显著提升你的数据可视化作品的吸引力和实用性。希望本文能为你提供一些有益的启示和帮助。
|
6月前
|
数据采集 数据可视化
利用R语言进行因子分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)
利用R语言进行因子分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)
|
6月前
|
Web App开发 数据可视化 数据挖掘
利用R语言进行聚类分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)
利用R语言进行聚类分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)
|
6月前
|
数据可视化
R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码2
R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码
|
6月前
|
数据可视化 数据挖掘
R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码1
R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化
R语言Stan贝叶斯回归置信区间后验分布可视化模型检验|附数据代码
R语言Stan贝叶斯回归置信区间后验分布可视化模型检验|附数据代码

热门文章

最新文章