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DSGE模型的一点经验 (转)

2014-11-21 00:59阅读:
DSGE像其他软件一样,单就输出结果来讲是很简单的。一般的模型都可以用Uhlig的程序和dynare来做,只不过前者需要自己线性化,求稳态值,然后把线性模型输入给计算机;后者相对更直接一些,写出原始模型即可。也就是说,无论哪种方法,只要有了模型就可以用软件给出模拟的结果。
和计量经济学一样,DSGE本身是经济学的研究方法,不论原由地拿来做数据是不合适的。要学懂DSGE,自然要有很好的宏观经济学功底,高级宏观和货币经济学的课程是必不可少的。此外,对一般均衡模型的设定也要符合规范,要有十分的经济学含义。可以说DSGE模型的好坏,一半是在其模型的内涵上。
DSGE在方法上,本质是对随机一般均衡的模拟。因此,掌握一般均衡理论和数值方法的知识也是非常有益的。当然,一般均衡和数值分析都是深奥的学问,没必要为了DSGE去啃高深的一般均衡分析和测度论课本,时间成本上也是划不来的。
DSGE模型一般来说可以看作是一个结构VAR,尤其在确定参数上,DSGE一般有校准、MLE和贝叶斯估计三种方法,这些都和计量经济学息息相关。如果想要在此方面进行深入探索的话,计量经济学和专门的时间序列的学习是必不可少的。
近年来,DSGE的分析逐步向不完全市场、不完全信息和异质性经济人方面拓展,因此,有关信息经济学的知识也越来越多地用在DSGE分析上。
评论1: 楼主说出了我的心里话,好!
特别是“可以说DSGE模型的好坏,一半是在其模型的内涵上。”和“DSGE的分析逐步向不完全市场、不完全信息和异质性经济人方面拓展”这两句。强顶!
不过,我个人意见是在DSGE的三个发展方向中,“异质
性经济人”是应该先于其他两个考虑的问题,尽管先考虑“信息不完全”或许从建模角度看相对容易一些。
评论2: 我是在往不完全竞争上走。我们这两把刷子,能把国外的模型拿到中国来用用就不错了,30年内做理论创新,那只是想想而已。
之所以往不完全竞争上走,我的想法是新凯恩斯者往这一块上走得多,而又不需要过多的博弈论工具(实在学不会这个领域)。新凯恩斯模型、货币模型和货币政策研究,基本是不可分离的。
至于计量经济学,我想学到高宏时应该至少有Greene(前几章)的功底了,学习时间序列问题也不大。
问题是,国内的时间序列教学,往往强调拟合ARMA、协整、Granger检验、ARCH上去了,搞宏观需要的正好是老师们剩下不教的那些东西,诸如谱分析、ML、GMM、状态空间、Kalman滤波。不知道老师们为什么认为这些东西没用,实在想不通。
另外,鲁峰网友说的“三个发展方向中,异质性经济人是应该先于其他两个考虑的问题,尽管先考虑信息不完全”,对于这些看法,我确实是顶礼膜拜 。真心如此,因为本人一天到晚想的就是怎么把现有模型拿来中国用,发了文章好评职称,根本都没想过跟随最新的文献(事实上50%以上的重要文献也看不懂)。 评论3: lz提及的Dynare很给力啊!
原来还想,DeJong Dave 给出的都是Gauss code,是不是还要学学Guass或者翻译为Matlab code,现在发现Dynare基本就能搞定了。早点知道这些软件就好了,uhlig那个不是太透彻,只有模拟、冲击反应和谱密度,前沿一些的都不能做。
不过,目前还不知道Dynare能不能估计频谱方面的某些性质,以及GMM估计。目前我知道uhlig是可以完成前者的,而后者,Burnside有个手稿,里面有matlab的code。
谢谢lz,现在可以完全专心于模型本身了! 评论4; 现在Dickey-fuller-Johansen-granger泛滥的很,大多数人连greene都没读过,就拿着高铁梅做软件。要学好宏观我觉得还是有必要耐心啃啃hamilton的前14章。


评论5:
搞宏观应该明白VAR(含SVAR),以及动态联立方程组模型,当然估计方法至少要掌握ML,GMM,BEYAS三种,至于状态空间、Kalman滤波等等技术应该是模型计量分析前模型求解过程中要求的技术
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