The role of endogenous capital depreciation rate in Dynamic Stochastic General Equilibrium models

L’obiettivo principale della tesi è quello di costruire e stimare un modello DSGE in cui si ipotizza un tasso di deprezzamento del capitale variabile nel tempo e si introduce come variable di controllo la manutenzione e riparazione dei beni e servizi. A tal fine viene definita esplicitamente una funzione di deprezzamento correlata positivamente con il tasso di utilizzo del capitale e negativamente con la manutenzione. Dalle condizioni di equilibrio del modello analitico ne deriva che il deprezzamento presenta un trend di crescita nel tempo il quale, in steady state, dipende dallo shock tecnologico agli investimenti specifici. In generale, vengono inclusi nel modello tre tipi di progressi tecnologici: lo shock di produzione neutrale (labor augmenting), lo shock agli investimenti specifici (IST), e lo shock all’efficienza marginale degli investimenti (MEI). Il modello con il deprezzamento endogeno e la manutenzione viene confrontato con il modello base in cui il deprezzamento è costante e la manutenzione è esclusa. Quest’ultimo è costruito sulla base del modello di Justiniano et al. (2011). I risultati di stima del modello con la manutenzione, effettuata sull’economia del Canada, confermano le asserzioni di Justiniano et al. (2011) secondo i quali lo shock all’efficienza marginale degli investimenti (MEI) è il maggior responsabile delle fluttuazioni economiche. Al contrario, lo shock IST risulta essere trascurabile. A differenza sia del modello base che del modello di Justiniano et al. (2011), in risposta allo MEI shock il modello con la manutenzione genera comportamenti ottimali prociclici in tutte le principali variabili macroeconomiche, compreso il consumo. Quest’ultimo, infatti, è controciclico negli altri due modelli. Inoltre, nel modello con la manutenzione le dinamiche ottimali di convergenza delle principali variabili endogene sono amplificate ed il ritorno all’equilibrio di steady state è ritardato. Ciò è dovuto alla presenza del deprezzamento endogeno che a causa dell’obsolescenza aumenta e distrugge così una parte del capitale installato. Nel modello con la manutenzione, inoltre, viene introdotto uno shock nuovo che impatta sul processo di trasformazione dei beni e servizi di manutenzione, lo shock specifico alla manutenzione (MST). Secondo i risultati di stima, nel lungo periodo tale shock non ha alcun potere esplicativo delle variazioni nelle principali variabili endogene, eccetto un impatto trascurabile sulla crescita della manutenzione. Nel breve periodo, tuttavia, tale shock è il maggior responsabile delle variazioni nella manutenzione.The main objective of the thesis is to build and estimate a Dynamic Stochastic General Equilibrium model, in which it is assumed a variable depreciation rate of physical capital and introduced maintenance and repair goods and services as a control variable of the agents. We define an explicit depreciation rate function which is positively related with capital utilization rate and negatively related with maintenance to capital ratio. Along the balanced growth path depreciation rate exhibits a growth trend given by the steady state value of the investment-specific technology progress. We include three types of technological progresses: the labor augmenting technology progress, the investment-specific technology progress (IST) and the marginal efficiency of investment technology progress (MEI). We compare the model with endogenous depreciation and maintenance sector to our baseline DSGE model, which is built following Justiniano et al. (2011). The estimation exercises of our maintenance model, performed on the Canadian economy, confirm the results of Justiniano et al. (2011) according to which the main driver of the business cycle fluctuations is the shock to the marginal efficiency of investment whereas the role of the IST shock is negligible. In response to the MEI shock our model is able to generate co-movement in all the considered real endogenous variables including consumption which in Justiniano et al. (2011) behaves counter cyclically. The optimal paths result to be amplified and convergence is delayed as a consequence of increased depreciation due to obsolescence, which destroys part of installed capital. We as well include in our model a shock which affects the transformation process of the maintenance goods, named the maintenance-specific technology progress. In long run this shock is found to have no effect in the variations of the main real variables except of a low effect on the maintenance growth. On the contrary, it becomes the key-driver of maintenance growth in short run