动态随机一般均衡模型应用研究综述

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1、【摘要】动态随机一般均衡模型(dsge)作为主流宏观数量分析工具,在国外已经得到了较为广泛的应用,而国内应用该模型的研究还较少。本文回顾了运用dsge模型进行研究的经济学文献,系统梳理了构建dsge模型的理论基础、模型估计方法以及应用dsge模型的研究主题等问题。  【关键词】dsge模型经济波动宏观政策分析    作为主流宏观数量分析工具的动态随机一般均衡模型(dsge),是以微观和宏观经济理论为基础,采用动态优化的方法考察各行为主体(家庭、厂商等)的决策,即在家庭最大化其一生的效用、厂商最大化其利润的假设下

2、得到各个行为主体的行为方程。一般性的dsge模型中通常还包括政府部门(中央银行、财政部门)的行为决策(标准rbc框架不包括货币政策)。具体地,dsge模型中各行为主体在决策时必须考虑其行为的当期影响,以及未来的后续影响。因此,各行为主体在对未来预期(建模时通常采用理性预期代表)的前提下,动态地考虑其行为决策的后果。其次,现实经济中存在诸多的不确定性,因此dsge模型中引入了多种外生随机冲击,并且这些外生随机冲击与行为主体的决策共同决定了dsge模型的动态过程。由于dsge模型在不确定性环境下对经济主体的行为决策

3、、行为方程中的结构参数、冲击的设定和识别进行了详细描述,从而可以避免卢卡斯批判。此外,dsge模型考虑经济中各行为主体之间的相互作用和相互影响,从而在一般均衡的框架下考察行为主体的决策。  一、构建dsge模型的理论基础  dsge模型的理论基础之一是rbc理论,然而rbc理论由于其理论基础与现实经济环境不符而受到众多的批判,因此众多的dsge模型是在新凯恩斯理论的基础上构建的。  1、真实经济周期理论(rbc)  基于rbc理论的dsge研究较多,如kydland&prescott(1982),long&pl

4、osser(1983),ireland(2001),黄赜琳(2006)等。rbc理论的基本假设是完全竞争市场、价格和工资具有完全的灵活性,不存在外部性、信息是完全的以及行为主体具有理性预期。在这些假设下,rbc理论认为来自技术等供给方面的因素是造成经济波动的主要因素,宏观经济政策无效。因此,基于rbc理论的dsge模型都不包括政府部门(即货币当局)的行为决策。  2、新凯恩斯主义理论  新凯恩斯主义理论在理性预期、垄断竞争市场、价格和工资具有刚性(粘性)的假设下,认为不仅技术等供给方面的因素是经济波动的来源,宏

5、观经济政策同样对产出等实际经济产生影响。因此,主流的dsge模型大多以新凯恩斯主义理论为基础,并将货币政策和(或)财政政策纳入其分析框架。新凯恩斯主义dsge的另一个突出特点是引入了价格和(或)工资粘性,而粘性的引入方式有两种。  二是rotemberg(1982)采用“二次调整成本”的方式引入粘性,即经济主体调整其价格(工资)存在着成本。ireland(1997,2001),kim(2000),atta-mensah&dib(2008)等采用了该方式引入价格粘性。而chugh(2006),dib(2006),

6、rattoetal.(2009)等运用该方式还将工资粘性引入dsge模型。  二、dsge模型的估计方法  由经济主体优化行为得到的行为方程及各个均衡条件所构成的dsge模型并不能直接用于数据以得到模型参数的估计值,因为大多行为方程都是非线性的。因此,通常要在模型变量稳态值处将其进行泰勒展开,以得到线性化的dsge模型。  1、校准法  校准法的主导思想是通过使模型的理论矩尽可能与观测数据一致而得到dsge模型参数的校准值,即根据经验研究来确定模型的参数,进而对实际经济进行经验型模拟研究。dsge模型的先驱ky

7、dland&prescott(1982)就采用了校准的方法。由于校准法的矩估计具有较强的稳健性,且研究者可以更多的关注dsge模型的数据特征,因此yun(1996),gali(2000),kollmann(2002),陈昆亭、龚六堂(2006),blanchardy&gali(2006),horvath(2009)等的研究中都采用了该方法。  尽管校准法具有显著的优势,但由于缺乏坚实的理论基础,并且个别参数的校准未必准确,而极大似然和贝叶斯方法可以提供观测数据的完全信息,从而较多的文献采用了这两种方法来估计ds

8、ge模型的结构参数。  2、极大似然估计  极大似然估计法的操作分四步:首先,将线性理性预期的dsge模型用其前定变量表示为缩写状态方程形式;其次,用观测方程将前定状态变量与观测变量联系起来;再次,用kallmann滤波得到关于模型参数的似然函数;最后,最大化该似然函数得到模型参数的估计值。运用极大似然方法估计dsge模型的文献有:ireland(1997,2001),kim(2000

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