Boom and bust cycles are widely documented in the literature on industry dynamics. Rigidities and delays in capacity adjustment in combination with bounded rational behavior have been identified as central driving forces. We construct a model that features only these two elements and we show that this is indeed sufficient to reproduce some stylized facts of a boom and bust cycle. The bifurcation diagrams summarizing the dynamic behavior reveal complex cycles and in particular also abrupt changes in the nature of these cycles. We apply new insights from the mathematical theory of piecewise smooth dynamic systems - in particular, results from the theory of border collision bifurcations - and show that the very existence of borders such as capacity constraints or nonnegativity constraints may lie behind abrupt changes in the dynamic behavior of economic variables. (author's abstract) / Series: Department of Economics Working Paper Series

Gegenstand dieser Dissertation sind die Auswirkungen von Unsicherheit, die hohe Aufmerksamkeit unter Akademikern und Politikern erregt hat. Der erste Aufsatz beschäftigt sich mit den Folgen von Unsicherheit, die von Finanzmärkten ausgeht. Zu diesem Zweck belege ich die empirische Relevanz von Finanzmarktunsicherheit mithilfe von SVAR Methoden. Anschließend benutze ich das von Gertler and Karadi (2011) entwickelte DSGE-Modell, um den Transmissionsmechanismus aufzudecken. Im Einklang mit der empirischen Evidenz impliziert das Modell einen Rückgang der Wirtschaftsleistung als Reaktion auf einen Anstieg der Finanzmarktunsicherheit. Dieses Ergebnis entsteht hauptsächlich aufgrund einer Verschärfung der endogenen Leverage-Beschränkung, die den finanziellen Akzelerator auslöst. Im zweiten Aufsatz schlage ich eine asymptotische Perturbationsmethode vor, um DSGE Modelle mit endogener Portfolioentscheidung zu lösen. Im Gegensatz zu existierenden Verfahren kann sie benutzt werden, um Approximationen höheren Grades von Bruttovermögenswerten zu ermitteln. Der vorgeschlagene Lösungsalgorithmus wird evaluiert, indem ich ein Lucas-Tree-Modell mit Portfolioentscheidung löse. Der Schwerpunkt liegt dabei auf den Folgen von struktureller Heterogenität in der Unsicherheit zwischen den Ländern. Die vorgeschlagene Methode erfasst diese Asymmetrie und kann zu einer Verbesserung von der Qualität der Approximation führen. Der dritte Aufsatz untersucht die Folgen von globalen Unsicherheitsschocks für die Bankenportfolios und die makroökonomischen Aggregate. Zu diesem Zweck benutze ich ein Zwei-Länder DSGE Modell mit endogener Portfolioentscheidung und Bilanzrestriktionen im Bankensektor. Die Bankenportfolios sind charakterisiert durch einen Home Bias, der mit den Daten konsistent ist. Außerdem führt ein Anstieg der Finanzmarktunsicherheit zum Rückgang der grenzüberschreitenden Bruttoanlagen und der Wirtschaftsleistung weltweit. Dies entspricht den Entwicklungen während der globalen Finanzkrise. / This thesis examines the macroeconomic implications of uncertainty which has attracted attention within both the academic literature and policy community. The first essay investigates the effects of uncertainty originating in financial markets. To this end, I first document empirical relevance of financial uncertainty using SVAR methods. Second, I employ the DSGE framework developed by Gertler and Karadi (2011) to uncover the underlying transmission mechanism. In line with the empirical evidence, the model generates a decline in economic activity in response to an increase in financial uncertainty. This outcome arises mainly because of tightening of leverage constraints which in turn triggers the financial accelerator mechanism. In the second essay, I propose an asymptotic perturbation method to solve DSGE models with endogenous portfolio choice. In contrast to existing local techniques, it can be used to compute a higher-order approximation of gross asset holdings. I evaluate the proposed method by solving a Lucas tree model with portfolio choice. The focus lies on implications of cross-country structural heterogeneity in economic uncertainty for international asset holdings. The proposed method accounts for these asymmetries and can consequently lead to an improvement in quality of the approximation. Finally, the third essay examines the consequences of global uncertainty shocks for banking portfolios and macroeconomic aggregates. To this end, I employ a two-country DSGE model with balance-sheet constrained financial intermediaries and endogenous portfolio choice. Countries are assumed to be ex-ante asymmetric, which allows me to consider both developed and emerging economies. The model implies a home bias in banking assets that is consistent with the data. Moreover, an increase in financial uncertainty leads to a decline in cross-border portfolios and a worldwide reduction in economic activity, which is consistent with dynamics observed during the global financial crisis.

Diese Dissertation beschäftigt sich mit drei relevanten Aufgabebereichen einer Zentralbank und untersucht die makroökonomische Prognose, die Analyse der Geldpolitik in einem makroökonomischen Modell und die Analyse des Währungssystems. Jedes dieser Phänomene wird mit Hilfe des passenden Modells nach Nichtlinearitäten untersucht. Der erste Teil der Dissertation zeigt, dass nichtlineare rekurrente neuronale Netze, eine Methode aus dem Bereich Maschinelles Lernen, die Standard-Methoden übertreffen können und präzise Vorhersagen der Inflation in 1 bis 12 Monaten liefern können. Der zweiter Teil analysiert eine nichtlineare Formulierung der monetären Taylor-Regel. Anhand der Schätzung eines nichtlinearen DSGE Modells wird gezeigt, dass die Taylor-Regel in den USA asymmetrisch ist. Die Zentralbank ergreift stärkere Maßnahmen, wenn die Inflation höher ist als die Zielinflation, und reagiert weniger wenn die Inflation niedriger als die Zielinflation ist. Gleicherweise ist die Reaktion der monetären Politik stärker bei zu geringem Produktionswachstum als bei zu hohem. Der dritte Teil der Dissertation formuliert ein theoretisches Modell, das für eine Analyse der digitalen dezentralen Währungen verwendet werden kann. Es werden die Bedingungen bestimmt, unter denen der Wettbewerb zwischen der Währung der Zentralbank und den digitalen Währungen einige Beschränkungen für die Geldpolitik darstellt. / This thesis addresses three topics that are relevant for the central bank policy design. It analyzes forecasting of the macroeconomic time series, accurate monetary policy formulation in a general equilibrium macroeconomic model and monitoring of the novel developments in the monetary system. All these issues are analyzed in a nonlinear framework with the help of a macroeconomic model. The first part of the thesis shows that nonlinear recurrent neural networks – a method from the machine learning literature – outperforms the usual benchmark forecasting models and delivers accurate inflation predictions for 1 to 12 months ahead. The second part of the thesis analyzes a nonlinear formulation of the Taylor rule. With the help of the nonlinear Bayesian estimation of a DSGE model it shows that the Taylor rule in the US is asymmetric. The central bank reacts stronger to inflation when it is above the target than when it is below the target. Similarly, the reaction to the output growth rate is stronger when the output growth is too weak than when it is too strong. The last part of the thesis develops a theoretical model that is suitable for the analysis of decentralized digital currencies. The model is used to derive the conditions, under which the competition between digital and fiat currencies imposes restrictions on the monetary policy design.