Dane powiązane z opublikowanymi artykułami w ramach grantu "Makroekonomiczne skutki ekspansji fiskalnych" Grant OPUS Numer 2022/47/B/HS4/02157.
Plik dane_MD_2026: w pliku znajduje się pięć szeregów czasowych: government spending (G), output gap (Y), inflation, tax revenues (T), interest rate dla Stanów Zjednoczonych w okresie od 1949 do 2019. Z szeregów G, Y, T usunięto trend za pomocą metody modified Beveridge-Nelson filter.
Dane zostały wykorzystane do estymacji strukturalnego modelu wektorowej autoregresji. W modelu wykorzystano metodę Baumeister Hamilton, która pozwala na nałożenie rozkładów apriori dla każdego elementu macierzy relacji krótkookresowych.
Więcej szczegółów znajduje się w publikacji: Sznajderska A., Szafranek K., Haug A.A. (2026), The Effects of Fiscal Policy Shocks: Evidence from a Bayesian SVAR Model With Uncertain Identifying Assumptions, Macroeconomic Dynamics, 30.
Plik dane_AE_2025: w pliku znajdują się następujące szeregi: rgdp - real GDP, gdpd - GDP deflator, nom_ginv - nominal government investment, nom_gcons - nominal government consumption, net_taxes - net tax revenue, wibor - 3-month interest rate, rtwi - real effective exchange rate, si - Covid-policy stringency composite index, median - state of the economy: here it refers to loose monetary policy.
Dane zostały wykorzystane do badania czy reakcja PKB w Polsce na zmiany zmiennych fiskalnych zależy od reżimu polityki monetarnej. W badaniu użyto prostych modeli lokalnych projekcji z instrumentami.
Więcej szczegółów znajduje się w publikacji: Haug A.A., Łyziak T., Sznajderska A. (2025), The Government Spending Multiplier and Monetary Policy in Poland, Applied Economics, 1-15.
Plik dane_PS_2025: w pliku znajdują się następujące szeregi dla gospodarki Stanów Zjednoczonych: G - nominalne wydatki konsumpcyjne oraz inwestycje rządowe (NIPA Table 3.9.5, line 1), Y - nominalny PKB (NIPA Table 1.1.5, line 1), T - nominalne wpływy podatkowe (NIPA Table 3.1, line 2).
Wszystkie szeregi są zdeflowane za pomocą implikowanego deflatora PKB (NIPA Table 1.1.9, wiersz 1) i przeliczone w ujęciu per capita. Następnie dane są zlogarytmowane i odtrendowane z użyciem zmodyfikowanego filtru Beveridge’a-Nelsona.
Dane zostały wykorzystane do estymacji strukturalnego modelu wektorowej autoregresji, w którym badano efektywność polityki fiskalnej w Stanach Zjednoczonych. W modelu wykorzystano metodę Baumeister Hamilton, która pozwala na nałożenie rozkładów apriori dla każdego elementu macierzy relacji krótkookresowych.
Więcej szczegółów znajduje się w publikacji: Sznajderska A. (2025), Fiscal Multipliers for the United States, Przeglad Statystyczny. Statistical Review 72, 18-31.
Plik dane_EEE_2026: w pliku znajdują się następujące szeregi dla Polski i Francji: G – wydatki rządowe w Polsce, Y – luka popytowa w Polsce, T – wpływy podatkowe w Polsce, net taxes – alternatywna miara wpływów podatkowych w Polsce, G_FR – wydatki rządowe we Francji, Y_FR – luka popytowa we Francji, T_FR – wpływy podatkowe we Francji.
Wszystkie szeregi są zdeflowane za pomocą deflatora PKB. Następnie dane są zlogarytmowane i odtrendowane z użyciem zmodyfikowanego filtru Beveridge’a-Nelsona.
Dane zostały wykorzystane do estymacji strukturalnego modelu wektorowej autoregresji, w którym badano efektywność polityki fiskalnej w Polsce. W modelu wykorzystano metodę Baumeister Hamilton, która pozwala na nałożenie rozkładów apriori dla każdego elementu macierzy relacji krótkookresowych.
Więcej szczegółów znajduje się w publikacji: Sznajderska A. (2025), On Modelling the Effects of Fiscal Policy Shocks in Poland, Eastern European Economics, 1-21.
(2026)
