新凯恩斯DSGE的推导模拟
动态随机一般均衡模型及其应用DSGE精品PPT课件
• 国际经济周期(Mendoza (1991), Backus et al. (1992), Stockman andTesar (1995))
• 能源价格与波动:Kim(1992)
DSGE
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基本结论
DSGE
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基本结论
DSGE
DSGE
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特点
• 跨期最优选择与一般均衡 • 理性预期 • 完全竞争,价格可以完全调整,市场供给
与需求随时出清,达到均衡(RBC的古典性 质)
DSGE
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研究主题的扩展
• 货币与货币政策(King and Plosser (1984), Cooley and Hansen (1989, 1995))
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应用
• RBC理论与生俱来的“古典性质”让它们无 法得到政策制定者的青睐。
– 价格可以完全调整,市场供给与需求随时结清,达到均衡。 而产出与消费的波动只是人们因应外生冲击下的最优选择,
经济的扩张与衰退都是具有经济效率的结果。
– 再者,在具有“古典性格”的老派DSGE 模型中,无论是以 “货币效用函数”(money inutility function), “预先持有现 金”(cash in advance),或是“金融市场参与限制”(limited
DSGE
2
一、动态随机一般均衡模型
DSGE
3
动态随机一般均衡模型的特征
• 所谓“动态随机一般均衡模型”是指模型 具有三大特征:
– 动态 – 随机 – 一般均衡
DSGE
4
动态
• 动态是指经济个体考虑的是跨期选择,因 此模型得以探讨经济体系各变量如何随时 间变化而变化的动态性质。
基于新凯恩斯主义DSGE模型的中国经济周期波动研究
摘要在全球经济形势错综复杂的背景下,世界经济发展进入疲软状态,中国经济发展进入新常态,由高速发展转向高质量发展。
我国经济自改革开放以来,一直处于高速发展当中,并具有波动性较大的特征。
剧烈的经济波动会影响居民的幸福感,因此,保持经济平稳高速的发展对于一个国家来说有着重要的理论与实际意义。
为了了解驱动中国经济波动的因素及其作用机制,为国家制定宏观经济政策提出建议,本文将罗默的内生生产率增长框架纳入了一个中等规模的新凯恩斯主义DSGE模型中,并在其中加入名义价格粘性与工资刚性等“摩擦”来对中国1998~2017年各宏观经济序列进行周期趋势分解,对其短期波动和长期趋势进行研究。
通过研究,本文得出了对共同长期趋势产生影响的重要因素。
研究发现:(1)2008年的金融危机不仅造成了经济周期的衰退,还造成了经济增长的严重停滞;(2)研发成功概率的增加会通过对提高技术进步率的直接影响,和对刺激研发投资的间接影响;(3)研发成功概率冲击与TFP冲击具有不同的特征,研发成功概率冲击对经济的影响反应更为缓慢,需要较长的周期;(4)在对共同趋势的历史分解中,我们发现宏观经济变量共同增长趋势主要受到研发成功概率冲击的影响,2008年全球金融危机中中国经济下滑的主要原因为研发成功概率的降低。
因此,本文建议政府应大力颁布支持政策,帮助企业开展创新活动,加快金融市场化,提高资金使用效率,促使研发资金流入实体企业,并且国家应进一步加强对高新技术企业研发活动的支持,着力培养具有世界科技领先能力的高新技术产业。
【关键词】NK-DSGE模型;内生增长理论;经济波动;周期趋势分解AbstractAgainst the backdrop of the complex global economic situation, the world economy has entered a state of weakness and China's economic development has entered a new normal, shifting from rapid development to high-quality development. Since the reform and opening up, China's economy has been developing at a high speed and is characterized by great volatility. Violent economic fluctuations will affect residents' happiness. Therefore, it is of great theoretical and practical significance for a country to maintain stable and high-speed economic development. In order to understand the factors driving China's economic fluctuation and its mechanism of action, for the country's macroeconomic policy Suggestions, this article will romer's endogenous productivity growth framework into a medium-sized new Keynesian DSGE model, and join the nominal price stickiness and wage rigidity "friction" to China in 1998 ~ 2017 all macroeconomic sequence cycle trend decomposition, to study the short-term volatility and long-term trends. Through the research, the important factors that influence the common long-term trend are obtained.The results show that :(1) the 2008 financial crisis not only caused the recession of economic cycle, but also caused the serious stagnation of economic growth; (2) The increase of R&D success probability will have a direct impact on improving the rate of technological progress and an indirect impact on stimulating R&D investment; (3) The impact of R&D probability of success has different characteristics from the impact of TFP. The impact of R&D probability of success on the economy is more slow and requires a long cycle. (4) In the historical decomposition of the common trend, we find that the common growth trend of macroeconomic variables is mainly affected by the impact of R&D success probability, and the main reason for China's economic downturn in the 2008 global financial crisis is the reduction of R&D success probability. Therefore, this article suggested that the government should vigorously support policies promulgated, help enterprises to carry out innovation activities, to speed up the financial market, improve the service efficiency of funds, to research and development funds into the entity enterprise, and countries should further strengthen the support of high technology and new technology enterprise r&d activities, strive to develop high-tech industry with world leading technology ability.Keywords: NK-DSGE model; endogenous growth theory; economic fluctuation; cycle trend decompositionIII目录摘要 (I)Abstract (II)1.绪论 (1)1.1研究背景 (1)1.2研究意义 (2)1.3研究方法 (3)1.4研究内容 (4)2.文献综述 (6)2.1国内外研究现状 (6)2.2研究现状分析 (10)3.理论及模型 (11)3.1内生增长理论 (11)3.2基于内生增长框架的新凯恩斯动态随机一般均衡模型 (12)3.3参数评估方法 (22)4变量设置及参数校准 (24)4.1可观测变量与数据来源 (24)4.2可观测变量和内生变量之间的联系 (25)4.3参数校准与参数先验分布设置 (27)5实证分析 (28)5.1样本数据描述 (28)5.2参数估计结果 (30)5.3脉冲响应分析 (31)5.4宏观经济变量的周期趋势分解 (34)5.5方差分析 (37)5.6历史分解 (38)6结论及政策建议 (44)6.1结论及建议 (44)6.2创新点与不足 (45)参考文献 (47)附录一 (49)附录二 (56)致谢 (58)1.绪论1.1研究背景2008年,由于美国次贷危机造成的世界性金融危机,世界经济再次遭受到了严重威胁。
DSGE模型讨论之六——新古典增长模型(入门级DSGE)的推导和Dynare模拟
Substitute (11) and (12) back to the (9), −βEt
−σ Ct +1 −σ Ct
−
Pt Qt Pt+1
=1
3
Rearrange, the final form of Euler equation, βEt Ct+1 Ct
Neoclassical Monetary Model
Weijie Chen Department of Political and Economic Studies University of Helsinki Updated 3 Jan, 2012
0 −100 −200 −300 −400 −500 30 20 10 0 30 25 20 15 10 5 0
Bt−1 denotes one-period riskless bonds, purchased in period t − 1, outstanding in period t. The right-hand side of budget constraint means, labour income Wt Nt plus outstanding bond purchased at t − 1, then subtract lumpsum transfer (can be positive or negative). The left-hand side shows the consumption should not exceed the disposal income, household will consume goods Pt Ct , then buy bonds at price Qt . Besidse, we assume household never be a loaner, thus no-Ponzi-game condition, lim Et BT ≥ 0 (3)
基于新凯恩斯DSGE模型对中国产出缺口的估计
显示 , 采用D S G E 模型对 中国产 出缺 口进行 估计 的结果是 可靠的 , 是一种科学的分析方法。
关
键
词: 产 出缺 口; D S G E 模型; 贝 叶斯估 计 ; 稳健 性分 析
文献 标 识 码 : A 文章编号 : 1 0 0 6 — 3 5 4 4 ( 2 0 1 3 1 0 1 — 0 0 3 3 — 0 7
时相 对通货膨胀率 变化更 注重应对 产 出缺 口的变化 , 中国菲利普斯 曲线呈现较 明显的前瞻性特征 。 与使 用H P 滤波方
法估计结果相比 , 用新凯思斯D S G E 模型估计 的产 出缺 口更能解释 中国历 史宏观 经济波动 ; 中国实际产 出主要受到需 求和技 术冲击的影响 , 潜在产 出主要 受到技 术冲击的影响 , 而成本推动 冲击和政 策冲击影响非常 小; 稳 健性检验结果
出的 比率 , 它测 度 的是 经 济 周期 性 波 动 对 产 出 的影 响。 近年 来 , 经济 学 家对货 币政 策规 则 问题 的关 注和 探讨 再 次激 发 了人们 对产 出缺 口估 计 和经 济周 期测 度 的研 究兴 趣 。 例如 , 泰勒 规 ̄ ] 1 ( T a y l o r 1 9 9 3 ) 指出 , 货 币 当局 需 以通货 膨胀 和产 出缺 口为基 准来调 整 短期
长。 张成思 ( 2 0 0 9 ) 运 用 多 变 量 动 态 模 型 系 统 下 的
B e v e r i d g e — N e l s o n 分解方法估算了中国的产出缺 口, 通过与传统单变量估算方法比较 , 认 为基于多变量 系统测算 的产出缺 口对货 币政策的预测效果更优。
G D P实施 了多种形式的产出缺 口估计 , 对产出缺 口
DSGE( a critique prespective)
此外,在公会谈判能力消长的解释下,工资面成本 加成与货币政策冲击之间的正交条件并不成立。 理由在于,劳工的谈判能力与经济体系的外在环 境有关,因此,货币政策可以影响经济环境,使 得劳工的外部选择机会改进,进而改变公会谈判 能力。举例来说,宽松的货币政策使得景气扩张, 劳工更容易在外面找到其他工作北非无关。最后, 价格面成本加成冲击也有结构上的问题.一般对此 冲击的解释有税率变动或是市场竞争程度的变化 等。然而,显而易见地,这些都受到经济形式的 影响,而经济形式当然会受到货币政策的影响.
泰勒合同规则 和卡尔沃定价机制
• 新凯恩斯模型在价格或者工资的缓慢调整 过程的设定主要有两种:Taylor的加错合同 调整,模型中假设厂商签订一个N期的契约, 唯有契约到期时,厂商才能重新制定其最 适价格,而参数N 是外生所决定的。目前 泰勒定价规则不怎么常用。另一个目前新 凯恩斯DSGE模型较常用的是卡尔沃定价法 则,假设有1-P的概率厂商可以做最适调整, 而P 的几率,价格仅根据前期物价通胀率做 部分联动调整.
批判
• 1.卢卡斯的逆袭 • 2.外生结构冲击的结构性不足 • 3.模型的实证表现尚待提高
1.卢卡斯批判的逆袭
• 自从Kydland and Prescott (1982)以来, 老派DSGE 模型通过个体的最适选择,足 以对 Lucas批判予以迎头痛击.而且这也是 DSGE模型拥护者所津津乐道的光荣传统. 然而实证DSGE(IDSGE)模型赖以为本的新 凯恩斯模型,为了在模型加入价格粘性和 工资粘性的凯恩斯元素,是的实证DSGE 模型再度遭到 卢卡斯批判的严峻挑战,简 单的说,就是模型中有关价格或者工资缓 慢调整的设定缺乏微观基础,因而面临卢 卡斯批判的逆袭
• 并非同一种结构冲击不能有两种不同的经 济学解释,然而,问题在于,这两种不同 全是具有完全相反的政策含义.如果我们将 工资面成本加成定为 公会谈判能力消长, 则此冲击将带来经济体系无效率的结果.货 币政策应该设法抵消此外生冲击对经济体 系的影响.反之,如果我们将工资面成本加 成诠释为劳动者休闲偏好改变,则劳工选 择减少工作是因为更加珍视休闲,那么就 业的波动就是有效率的的最适合选择,央 行无需执行货币政策来回应偏好的改变.
DSGE学习方法
DSGE(0)我相信来这个版块里面的研究生没有不知道DSGE的,Dynamic stochastic general equilibrium,中文叫“动态随机一般均衡”。
DSGE模型出现于Kyland and Prescott (1982)。
这篇论文开创了real business cycle学派,属于第三次新古典发起的对凯恩斯主义的攻击。
第一波和第二波分别是1968年的弗里德曼货币学派革命和1976年的理性预期革命。
第三次的RBC革命基本上把整个旧凯恩斯主义葬送了。
新凯恩斯学派实际上在1970s就产生了,但是跟随者并不多,新凯恩斯学派在80s和90s大量吸收RBC学派的内容,并且承接了DSGE 建模的方式,90s年代中期形成了“新新古典综合”(New Neoclassical Synthesis)。
這不是一单独的学派,而是指的两个学派的一种融合和吸收。
因为这个学术运动是新凯恩斯学派推动的,所以有的学者也认为真正的新凯恩斯学派的产生是差不多在RBC革命的10年之后。
这篇文章我主要不讨论这两个学派和他们的综合,这个要说的话就可以写成篇论文了。
我在这篇文章里面只提供一个DSGE模型的建设性路线,因为发现大多数同学都不知道如何入手,再加上学校开课不同,数学储备不同,起点也大不相同。
我这篇文章的出发点是从基础入门的同学的观点出发,如果你想要做DSGE研究,这篇文章就应该适合你。
我研究的兴趣是给Emerging market economy建立DSGE模型,比如中国大陆,东欧国家等。
这个话题以后再谈,这里我们谈一些技术性的东西。
数学,数学,数学我可以很负责地说,干经济学博士,拼的就是数学。
真正厉害的经济学博士转物理和工程学专业都没有问题。
但我意识不是说我们需要数学家来搞经济学,我意思是我们需要很懂数学的经济学家。
经济学博士花三分之一的学习时间在数学上面完全是应该的。
所以虽然我说这是介绍给入门的朋友,但是也是要求你至少都是硕士阶段数学学扎实了的。
07经济学模型DSGE模型讨论之七——最简单的DSGE模型的Dynare模拟和MLEBayesian估计
这个notes纯粹是扫盲用的。
我用了一个最简单的线性DSGE,只有两个方程。
先是我用手算的方法找到saddle-path 的policy function,然后手算出impulse response function。
这些我都用Dynare做了计算,程序和结果都写在note里面。
上面是我note的截图,这个DSGE模型实际上就是一个linear rational expecation model (LREM),但DSGE的线性化后的本质也就是个LRE。
虽然这个note提供的模型非常简单,但是思路在于如何用Dynare来深入学习这个动态系统。
有几个事情需要大家自己来做:1. beta和rho的大小,大家从换很多次calibration,看能对IRF带来什么影响?2. beta和rho都大于1的时候,你应该怎么修改模型,为了维持模型的稳定性?3. 看修改shock的stardard deviation能对模型带了什么影响?4. 如果你再加一个方程进去呢?什么样子的方程?以上内容我都试验过了。
这个东西没法帮大家试验,所以大家必须自己试着做。
这样你可以学到很多关于动态系统的感性认识。
之后,我用最大似然估计对参数估计,然后我故意制造under-identification的问题,让大家看一下结果是什么样子。
最后就是Bayesian estimation,我只估计了1个参数,用了2条平行马尔科夫链,做了超超短程模拟(只有500次,正常情况都是100000),为了省时间(我电脑只用50秒左右),所以我并没有让电脑跑很长的马尔科夫链和多个平行链条。
所以结果非常差,但是这不是的目的。
目的还是在于让从来没见过整个估计过程的同学看到一个全貌。
所以我没有提及理论内容,或者是一带而过。
对于Bayesian estimation,有个地方要注意的就是shock的个数必须大于等observable的个数,这是启动Kalman filter模拟likelihood function的充分条件。
随机动态一般均衡DSGE
我相信来这个版块里面的研究生没有不知道DSGE的,Dynamic stochastic general equilibrium,中文叫“动态随机一般均衡”。
DSGE模型出现于Kyland and Prescott (1982)。
这篇论文开创了real business cycle学派,属于第三次新古典发起的对凯恩斯主义的攻击。
第一波和第二波分别是1968年的弗里德曼货币学派革命和1976年的理性预期革命。
第三次的RBC革命基本上把整个旧凯恩斯主义葬送了。
新凯恩斯学派实际上在1970s就产生了,但是跟随者并不多,新凯恩斯学派在80s和90s大量吸收RBC学派的内容,并且承接了DSGE建模的方式,90s年代中期形成了“新新古典综合”(New Neoclassical Synthesis)。
這不是一单独的学派,而是指的两个学派的一种融合和吸收。
因为这个学术运动是新凯恩斯学派推动的,所以有的学者也认为真正的新凯恩斯学派的产生是差不多在RBC革命的10年之后。
这篇文章我主要不讨论这两个学派和他们的综合,这个要说的话就可以写成篇论文了。
我在这篇文章里面只提供一个DSGE模型的建设性路线,因为发现大多数同学都不知道如何入手,再加上学校开课不同,数学储备不同,起点也大不相同。
我这篇文章的出发点是从基础入门的同学的观点出发,如果你想要做DSGE研究,这篇文章完全应该读。
我研究的兴趣是给Emerging market economy建立DSGE模型,比如中国大陆,东欧国家等。
这个话题以后再谈,这里我们谈一些技术性的东西。
数学,数学,数学我可以很负责地说,干经济学博士,拼的就是数学。
我意识不是说我们需要数学家来搞经济学,我意思是我们需要很懂数学的经济学家。
经济学博士花三分之一的学习时间在数学上面完全是应该的。
所以虽然我说这是介绍给入门的朋友,但是也是要求你至少都是硕士阶段数学学扎实了的。
我下面会给出推荐书籍,同时给书籍的难度评级1-6。
货币政策的成本传导机制与价格之谜_基于新凯恩斯主义DSGE模型的研究 (2)
对货币 政 策 成 本 传 导 机 制 的 研 究 始 于 Seelig (1974),他 在 加 成 定 价 模 型 (Markup Pricing Mod- el)中探讨了 利 率 与 融 资 成 本,指 出 美 国 20 世 纪 五 六十年代的通货膨胀并不能全部归因于利率水平的 变 动 ,如 果 要 对 价 格 水 平 产 生 影 响 ,那 么 利 率 至 少 要 翻一倍。
货币政策的成本传导机制与价格之谜*
———基于新凯恩斯主义 DSGE 模型的研究
王艺明 蔡昌达
内容提要:本文综述了当前国内外关于货币政策成本传导机制的研究进展 ,并构建了符合中国 经济特征的新凯恩斯主义 DSGE 模 型。 该 分 析 框 架 不 仅 能 较 好 地 避 免 卢 卡 斯 批 评 和 政 策 的 动 态 不一致性等问题,同时在经济预测和政策评价方面也较传统计量模型更具可靠性 。研究发现,紧缩 性货币政策在长期会使通胀率下降,而对于产出的长期影响 则 是 中 性 的。 这 表 明 在 当 前 中 国 经 济 中,紧缩性货币政策是控制通货膨胀的有效手段。然而,成 本 传 导 机 制 本 身 存 在 很 大 不 确 定 性,这 种不确定增加了央行实施货币政策所得到结果的不确定性。
现有的宏观经济理论多数从需求面来分析货币 政 策 的 效 应 ,一 般 认 为 货 币 政 策 调 控 是 通 过 利 率 、信 贷和财富传导机制 等,直 接 或 间 接 地 影 响 消 费 支 出
及需求(Mishkin,2007)。 特 别 地,在 紧 缩 性 货 币 政 策 下 ,根 据 流 动 性 偏 好 理 论 ,利 率 上 升 直 接 增 加 了 持 有货币和投资的机 会 成 本,理 性 的 经 济 主 体 会 因 真 实货币余额的减少 而 减 少 需 求,从 而 缓 解 通 货 膨 胀 问 题 。 也 就 是 说 ,通 过 紧 缩 性 货 币 政 策 减 少 总 需 求 , 进而控制通货膨胀,在 很 长 时 间 内 已 成 为 理 论 和 实 务界的“共识”,但 这 个 研 究 思 路 实 际 上 忽 视 了 货 币 政策对供给面的影响。
房价波动的宏观审慎政策与货币政策协调效应分析基于新凯恩斯主义的DSGE模型
4、加强信息共享和数据分析
4、加强信息共享和数据分析
货币政策与宏观审慎政策的协调需要加强信息共享和数据分析。央行和银保 监会应该加强信息交流,及时分享相关的数据和信息。此外,双方还应该加强数 据分析,以便更好地评估两个政策的效果以及预测未来的经济走势。
5、建立应急机制
5、建立应急机制
为了应对可能出现的突发事件,需要建立应急机制。央行和银保监会应该制 定相应的应急预案,以便在紧急情况下能够迅速采取措施维护经济稳定和市场秩 序。同时,双方还应该建立应急沟通机制,及时交流相关信息并协商解决方案。
六、政策建议
3、加强政策沟通和协调:政府各相关部门应加强沟通与协调,确保各项政策 能够形成合力,有效应对房价波动带来的挑战。
六、政策建议
4、提高公众的金融素养和风险意识:通过教育和宣传,提高公众对房地产市 场和金融政策的了解,引导公众理性参与房地产市场活动,降低市场波动对社会 的影响。
参考内容
三、宏观审慎政策与货币政策的协调效应
3、DSGE模型的运用:通过DSGE模型,我们可以模拟不同政策组合下的经济 动态响应,观察政策协调效应。
四、模型应用与结果分析
四、模型应用与结果分析
本次演示运用一个简化的DSGE模型,考察了房价波动下的宏观审慎政策与货 币政策协调效应。通过模拟分析,我们发现:
货币政策与宏观审慎政策在调控目标和方法上存在一定的差异,但它们之间 也存在着密切的。首先,两者都经济的整体运行,货币政策主要通过调节货币供 应量和利率来影响经济活动,而宏观审慎政策则通过调控金融市场和金融机构的 行为来维护金融稳定。其次,两者在政策工具上存在一定的重叠,如利率政策和 金融监管政策都是两者经常使用的工具。
五、结论
五、结论
简析DSGE模型
基本假设
1.经济中存在三类行为主体——家庭、垄断 竞争的厂商以及中央银行
2.理性预期 3.垄断竞争 4.价格和工资刚性(黏性)
家庭
目标:最大化其一生的预期总效用。 实现方式:消费一定量商品的支出最小化 以及一定预算约束条件下的效用最大化。 效用函数:
假设家庭消费一定量的消费品Ct ,代表
性家庭的问题是通过选择差异性消费品来 实现支出最小化。最后将家庭选择消费品 的支出最小化决策与其预算约束相结合就 能得出解这个最优化问题所需要的欧拉方 程:
厂商
• 目标:最大化其预期总利润。 • 实现方式:单个厂商面对家庭的需求cjt
要实现生产一定量产品的成本最小化,随 后通过选择价格pjt来实现预期总利润的 最大化。 • 效用函数:
中央银行
• 目标:在资源和信息约束下,社会福利水平最大化。 • 效用函数:
• 结论:将三大主体的效用函数整合就可以得出代表 整个经济动态均衡条件的矩阵方程,从而得出整个 经济的最优配置,模拟货币政策冲击以及技术冲击 对整个经济的影响。
DSGE模型的产生背景
经济背景:
20世纪70年代西方资本主义国家出现严重经 济滞涨,高通货膨胀率和高失业率并存。因此凯 恩斯主义受到质疑。 理论背景:
凯恩斯创建了现代宏观经济学基本框架,但 是他并没有在微观个体的最优化决策和总量经济 行为之间建立起直接的逻辑一致的关系。以凯恩 斯主义为基础的经济计量模型中控制结构方程的 参数发生了变化,使其得预测性和解释力崩溃。
对凯恩斯主义的两大批判
1、缺失“理性预期” 在凯恩斯的模型中,预期的形成却被置于心
理学的领域而没有置于经济学领域,因而还不属 于严格的经济分析。与凯恩斯不同,理性预期学 派把预期看成是利用最好的经济模型和所有现已 掌握的信息所得出的关于某个经济变量的水平或 变化率的明确的预测。换言之,预期的观念是以 经济模型为基础的合理的经济预测。
我国DSGE模型的开发及在货币政策分析中的应用
我国DSGE模型的开发及在货币政策分析中的应用一、本文概述本文旨在探讨我国DSGE(动态随机一般均衡)模型的开发过程及其在货币政策分析中的应用。
DSGE模型作为一种重要的宏观经济分析工具,能够在不确定性的环境下,通过模拟经济系统的动态响应,为政策制定者提供决策依据。
在我国,随着经济的不断发展和开放程度的提高,货币政策在宏观调控中的作用日益重要,因此,研究和开发适合我国国情的DSGE模型,对于提升货币政策的科学性和有效性具有重要意义。
本文将首先介绍DSGE模型的理论基础和构建方法,包括模型的基本结构、参数设定、数据校准等步骤。
然后,结合我国经济的实际情况,详细阐述我国DSGE模型的开发过程,包括模型的设定、参数的估计和校准、模型的验证等。
接着,本文将重点分析我国DSGE模型在货币政策分析中的应用,包括货币政策对经济的影响、货币政策的传导机制、货币政策的优化等问题。
本文还将对DSGE模型在我国的未来发展前景进行展望,并提出相关政策建议。
通过本文的研究,我们期望能够为政策制定者提供一个科学、有效的决策工具,帮助他们更好地理解和把握我国经济的运行规律,制定更加合理、有效的货币政策,以促进我国经济的持续、健康发展。
二、DSGE模型的理论基础DSGE模型,即动态随机一般均衡模型(Dynamic Stochastic General Equilibrium Model),是现代宏观经济学中用于理解和分析经济系统动态行为的重要工具。
DSGE模型以一般均衡理论为基础,将微观经济主体的行为方程和宏观经济总量方程结合在一起,构建一个包含多种经济变量和微观经济主体行为的闭环系统。
一般均衡理论:DSGE模型在本质上是一种一般均衡模型,它假设经济中的所有市场都是出清的,即供给等于需求。
这意味着模型中的所有价格都是内生决定的,而不是外生给定的。
微观经济主体行为方程:DSGE模型详细描述了不同类型经济主体(如家庭、厂商、政府等)的行为方程,包括消费、投资、生产、劳动供给等决策过程。
新凯恩斯DSGE的推导模拟
[经济学模型] DSGE模型讨论之八——新凯恩斯DSGE的推导,模拟,频谱分析和参数估计(初级难度)这个帖子难度为初级。
此处下载note附件:BNK_corrected1.pdf (383.44 KB)这个新凯恩斯DSGE模型是根据Jordi Gali教材的第三章修改而来的。
包括了3个核心方程,如下图第一个是:Euler equation第二个是:New Keynesian Phillips Curve第三个是:Taylor Rule其中新凯恩斯菲利普斯曲线的推导最为复杂,最简化的版本都有至少40个步骤以上的推导。
Optimisation的方法我全部用的Lagrangian,没有用任何动态规划的内容。
推导模型和建立模型一样重要。
当你自己要做研究的时候,你往往要修改别人的模型,加入和减去一些成分,所以一般自己都要重新推导整个模型,如果你对benchmark(标尺)模型非常熟练,你才会知道什么地方可以添加新东西,什么地方添加新东西也没有意义(因为推导过程中那个部分会被消掉)。
在能够独立做研究之前,都是要熟悉推导很多个(如果你非要我给数字,我会说至少100个)标尺模型及变种版本,才会有能力建立和推导自己的模型.同时我做了最大似然估计和贝叶斯估计,用的数据是Euro area的GDP per capita, CPI 和 3 month interest rate。
这些数据都要经过处理才能喂给DSGE模型。
人均GDP要用先log difference,用AR(4)预测延长4期,回到未差分数据,然后HP滤波,剔掉trend。
然后三个时间序列都要demean,意思就是全部观测值减去均值。
这个根据是来自"Frisch-Waugh-Lovell theorm"。
然后做Spectral analysis(物理学上叫光谱分析)。
我是用IRIS工具箱做得,这个Matlab 工具箱是新西兰中央银行的一个项目,专门用来模拟和估计DSGE模型,学习门槛比Dynare 高很多,需要有一定的编程基础才能看懂代码。
金融摩擦、银行净资产与国际经济危机传导基于多部门DSGE模型分析
金融摩擦、银行净资产与国际经济危机传导基于多部门DSGE模型分析一、概述随着全球化的深入发展,国际经济危机的传导机制日益复杂,其中金融摩擦和银行净资产的作用不容忽视。
本文旨在通过构建一个多部门动态随机一般均衡(DSGE)模型,分析金融摩擦和银行净资产在国际经济危机传导过程中的影响机制和效果。
我们将对金融摩擦和银行净资产的概念进行界定,并阐述它们在经济学理论中的地位和作用。
在此基础上,我们将构建一个包含金融部门、实体经济部门和银行部门等多个部门的DSGE模型,以全面反映现实经济系统的复杂性。
我们将通过理论分析和模型推导,揭示金融摩擦和银行净资产在国际经济危机传导过程中的作用机制和路径。
我们将重点关注银行净资产的变化如何影响信贷市场的运行,以及金融摩擦如何加剧或缓解危机的传导。
我们将运用该模型对历史上的国际经济危机进行模拟和实证分析,以验证模型的解释力和预测能力。
同时,我们也将探讨如何通过政策干预来减轻金融摩擦和银行净资产对危机传导的负面影响,为政策制定者提供有益的建议和参考。
本文的研究不仅有助于深入理解国际经济危机的传导机制,也为政策制定者提供了有效的决策工具和手段,对于防范和应对未来可能出现的经济危机具有重要的理论和实践意义。
1. 背景介绍:阐述国际经济危机的历史背景与现状,引出金融摩擦、银行净资产在危机传导中的重要性。
国际经济危机的历史可以追溯到20世纪初,特别是1929年的大萧条,这场危机对全球经济产生了深远的影响。
随后,世界经历了多次金融危机,如1970年代的石油危机、1997年的亚洲金融危机和2008年的全球金融危机。
这些危机不仅揭示了全球经济体系的脆弱性,也凸显了金融体系的内在风险。
在最近的全球金融危机中,金融摩擦和银行净资产的作用引起了广泛关注。
金融摩擦,如信息不对称、信贷配给和市场不完善,加剧了金融市场的波动性和不稳定性。
银行净资产,即银行的资本充足率,是衡量银行抵御风险能力的重要指标。
中国货币政策的福利损失及中介目标的选择_基于新凯恩斯DSGE模型的分析
第36卷第2期财经研究V o l 136N o 122010年2月Journal of Finance and Eco no mics F eb 12010中国货币政策的福利损失及中介目标的选择*)))基于新凯恩斯DSGE 模型的分析奚君羊,贺云松(上海财经大学金融学院,上海200433)收稿日期:2009O 10O 08作者简介:奚君羊(1955-),男,上海人,上海财经大学金融学院教授,博士生导师;贺云松(1977-),男,安徽宿松人,上海财经大学金融学院博士研究生。
摘 要:文章运用新凯恩斯框架下的DSGE 模型对中国货币政策的福利损失进行分析,研究表明:(1)名义利率对通货膨胀的反应越是敏感,则福利损失越小,因此,货币当局应该充分利用利率政策稳定价格水平;(2)名义利率对产出的反应越是敏感,则福利损失越大,因此,货币当局不宜运用利率政策影响经济增长速度;(3)利率平滑对福利的影响不大,货币当局的利率政策应该直接针对通货膨胀,而不应该追求利率本身的稳定;(4)在一定条件下,不同的利率政策规则造成的福利损失差别不大,货币当局可以从便利的角度出发,根据上期的通货膨胀率和产出水平来设定当期的名义利率;(5)与利率变动相比,货币供应量的变动造成福利损失更大,因此,货币政策的中介目标应该逐步由货币供应量转向利率。
关键词:货币政策;福利损失;利率规则;中介目标中图分类号:F 82210 文献标识码:A 文章编号:1001-9952(2010)02-0089-10一、引 言近年来,中国以货币供应量为中介目标的货币政策是否有效的问题已成为学术界关注的热点。
夏斌和廖强(2001)从货币传导机制角度分析了货币供应量目标无效的深层原因,并指出货币供应量中介目标客观上已不合时宜,应尽快废止,同时还提出了通货膨胀目标制。
奚君羊和刘卫江(2002)通过模型分析支持了上述观点。
陈利平(2006)则在一个引入时滞和货币政策传导扰动的货币政策模型中分析了货币存量中介目标制下中国货币政策的低效率问题。
DSGE模型的结构和应用
β Et {−ζ c ,t λz ,t + λz ,t +1ζ c ,t +1 (1 + (1 − τ d ) Rt +1 )} = 0 π t +1 μ z*,t +1
⎡ ⎤ ζ c ,t +1 μ z*,t ζ c ,t + bβ Et ⎢ucz,t − ⎥=0 * * ct μ z ,t − bct −1 ct +1 μ z ,t +1 − bct ⎥ ⎢ ⎣ ⎦ Et [ucz,t − (1 + τ C )ζ c ,t λz ,t ] = 0 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ η0 wt −1 + η1 wt + η2 Et wt +1 + η 3 π t −1 + η3π t + η 4 Et π t +1 + η5 Lt + η6 λz*t t arg et t arg et ˆ ˆ +η7 μ z* ,t + η8 Et μ z* ,t +1 + η9π t + η10 Et π t +1 = 0 ⎛ k i k τ a(ut ) t −1 + gt + ct + t = εt ⎜ ut t −1 * ⎜ Υμ * μ Υ ,t Υμ z ,t z ,t ⎝
α
(r ) (w )
k α t
∈t ⎞ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠
1−α
⎧ ⎫ ⎡1 + Rtk+1 ⎤⎪ 1 + Rtk+1 Γt′ (ωt +1 ) ⎪ ′ ′ + Et ⎨ ⎡1 − Γt (ωt +1 ) ⎤ ⎣ ⎦ 1 + R e Γ ′ (ω ) − μ G ′(ω ) ⎢ 1 + R e ( Γt (ωt +1 ) − μ Gt (ωt +1 ) ) − 1⎥ ⎬ = 0 ⎪ t t +1 t t +1 ⎣ t t ⎦⎪ ⎩ ⎭ Γt (ωt ) − μ Gt (ωt ) = nt =
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[经济学模型] DSGE模型讨论之八——新凯恩斯DSGE的推导,模拟,频谱分析和参数估计(初级难度)这个帖子难度为初级。
此处下载note附件:BNK_corrected1.pdf (383.44 KB)这个新凯恩斯DSGE模型是根据Jordi Gali教材的第三章修改而来的。
包括了3个核心方程,如下图第一个是:Euler equation第二个是:New Keynesian Phillips Curve第三个是:Taylor Rule其中新凯恩斯菲利普斯曲线的推导最为复杂,最简化的版本都有至少40个步骤以上的推导。
Optimisation的方法我全部用的Lagrangian,没有用任何动态规划的内容。
推导模型和建立模型一样重要。
当你自己要做研究的时候,你往往要修改别人的模型,加入和减去一些成分,所以一般自己都要重新推导整个模型,如果你对benchmark(标尺)模型非常熟练,你才会知道什么地方可以添加新东西,什么地方添加新东西也没有意义(因为推导过程中那个部分会被消掉)。
在能够独立做研究之前,都是要熟悉推导很多个(如果你非要我给数字,我会说至少100个)标尺模型及变种版本,才会有能力建立和推导自己的模型.同时我做了最大似然估计和贝叶斯估计,用的数据是Euro area的GDP per capita, CPI 和 3 month interest rate。
这些数据都要经过处理才能喂给DSGE模型。
人均GDP要用先log difference,用AR(4)预测延长4期,回到未差分数据,然后HP滤波,剔掉trend。
然后三个时间序列都要demean,意思就是全部观测值减去均值。
这个根据是来自"Frisch-Waugh-Lovell theorm"。
然后做Spectral analysis(物理学上叫光谱分析)。
我是用IRIS工具箱做得,这个Matlab 工具箱是新西兰中央银行的一个项目,专门用来模拟和估计DSGE模型,学习门槛比Dynare 高很多,需要有一定的编程基础才能看懂代码。
同时这个工具箱比Dynare灵活程度高,debug 的功能很强,泛用性很高,可以当做时间序列工具箱和信号分析工具箱来用。
下面的图就是一个power spectrum(能量谱)的图。
这是output gap的spectrum,在不同的频率上有不同的高度,关于如何读图,在附件note里面有详细说明。
上下两根线,一红一绿,是confidence bounds,这是用bootstrapping做得模拟得到的,具体操作都是在Matlab的IRIS环境下做的,难度比较高,所这个note不方便展开讲具体操作。
另外一种能量谱叫做coherance,是两个时间序列都在傅里叶变换之后,在频域上突出联动性的一种图(物理学叫这个相干性)。
然后是IRF,这个IRF是来自demand shock,我给大家提供一个中文的范式解释:一个正单位向上的demand shock把demand推上均衡之后,supply,也就是y同时跟着上去,同时带来通胀压力,导致通胀高于均衡,所以中央银行提高利率试图把通胀拖回均衡位置。
最后一副图(note里面有很多图,我这里只选了几幅出来)这个图就是prior和posterior同时描在一张图上。
读这个图有个原则,就是prior和posterior既不能太近也不能太远。
太近说明data没有起作用,太远说明prior选得太差。
Dynare的code写在note的附录里面,大家可以自行试验。
关于DSGE求解和模型参数估计的一些认识(原创)其实DSGE最难的地方不在于模型的optimality condition的推导,也不在于寻找Saddle-path。
最难的还是在于参数估计,最大似然或者是贝叶斯估计。
我下面一条一条地写出来一些认识,希望和大家交流。
DSGE是宏观经济学的顶峰难度,不适合数学和经济学基础没有打好的同学,更加不适合自学。
这个行业里面一直以来都是老师带学生的传统,基本没有自学成才的例子,至少我没听说过。
所以要提醒大家,有导师的,要依靠导师,没有导师的要多跟别人交流学习。
1 . 动态规划是现代宏观的一部分数学基础,但是不是你们想象中那么重要。
不要以为学高级宏观就是一直在弄Dynamic programming,这个技术虽然不简单,但也怎么也算不上现代宏观或者DSGE的核心技术。
完全没有必要画大把的时间在这个上面,DSGE不依靠它而存在。
就目前的DSGE研究来看,用dynamic programming的地方就是对Euler equation分析求解用得比较多,其他地方基本都不用。
更别说Dynamic programming的数值模拟了,除了上课的时候用,真实研究里面基本不用。
2 . DSGE不是非要线性化才能搞,关键看你的目的是什么,如果你就是做模拟和impulse response,你没有必要自己动手去对数线性化,Dynare可以帮你做。
但是要知道一点,我们对付“线性动力系统”的知识远远比“非线性动力系统”认识要深和宽泛。
非线性动力系统对付起来很麻烦,占用大量的计算时间,并且准确性低,对初始条件非常敏感。
非线性微分方程组里面一个重要话题就是混沌理论,用在气象学上面的一个著名例子就是“蝴蝶效应”。
如果你学过研究生级别的微分方程课程,就应该知道非线性微分方程一般我们都要做泰勒级数一次展开,其实DSGE的线性化本质思想也是来自于那里。
3 . 和所有动力一样,一个线性系统必须要stable solution,我们才能预测和模拟。
linear rational expectation模型求解之后找到一个stochastic difference equation system 被叫做policy and transition function。
这个系统是描述整个DSGE模型动态性的一个终极解释,所有endogenous variables都会沿着一个saddle-path(鞍部线)移动。
在微积分上面我们知道有一种saddle point,通过Hessian matrix的行列式检验之后可以发现,既不是最大值,也不是最小值,如图:这个红色的点,就是saddle point。
但微积分教材没有说一个关键的问题: 这个saddle point是一个equilibrium。
这是一个基本的物理学认识,如果这个曲面绝对光滑,无摩擦力,那么你放一个球在红色点的地方,它会静止在那个地方不动,因为这里是力量均衡点,重力和支撑力刚好相反方向G=F,一个垂直向上,一个垂直向下。
经济学的均衡思想最开始就是从物理上面学过来,因为市场供给和需求就是两种力量,如果相等了就是均衡了。
还有,看下面这个图,钟摆。
钟摆有两个equilibrium,这个图只画了一个,这个垂直向下的equilibrium叫做global equilibrium。
另外一个均衡点是,钟摆垂直向上,这个时候钟摆同样会静止不动,这个equilibrium就是saddle point equilibrium。
它对初始条件非常敏感,已经敏感到了初始条件必须是垂直向上(刚好就是equilibrium),才能保持均衡。
我上面之所讲这么多,就是要告诉你一点,DSGE的解实际上就是一个动态saddle point,所以我们叫做saddle path。
它往往存在于高纬度,所以我们一般不画图来解释。
saddle path 有时候对初始条件敏感,有时候不太敏感,这都要看情况,这里和李雅普诺夫的稳定性描述有点相似,但是saddle path并没有一个准确的basin of attraction的数学描述。
4 . DSGE的求解方法很多,Blachard-Kahn是行业标准,检查单位元之外的特征值数量是否与nonpredetermined variables的数量是否相等,其实这是个基本的差分方程常识,我在之前的帖子解释了很多次了。
BK方法的弱点在于出现了Singularity就没法解了,所以我们有其他方法Sims',Klein's之类的,用泛用性很高的Schur decompostion或者QZ decomposition就解决问题了。
可以说,这是DSGE里面一个特别简单的版块,除了一些技术性知识之外,没有什么对智力有挑战的地方。
5 . Dynare是作为一个行业标准而出现的,每年的Dynare年会都立足于推广DSGE和Dynare 在现代宏观经济学上的使用。
你可以认为Dynare是个黑盒子,但它实际上还偏不是黑盒子。
因为大部分执行程序都是用Matlab编写的,如果你能看懂,那些"xxx.m"程序都是可以打开来学习的。
当然你不想把DSGE做为研究方向的话,只学习Dynare的应用就已经够难了,更别说看懂内部构造了。
所以对于大多数同学来说,Dynare仍然是保持着一种黑盒子的状态,包括对我来说一样。
6 . 同时因为state-space 模型是一种泛用性极高的线性系统,里面的transition equation刚好就是DSGE模型的解(transition function),这个极其巧妙的特点是当年Sargent发现的,同时意识到了一点,只要能写成state-space 模型,就能推导出maximum likelihood的函数形式。
所以我们能用Kalman filter来数值模拟出maximum likelihood。
7 . 最大似然估计很容出现identification的问题,简单来说就是不同的两套参数,在同一种structural model的情况下回产生同一种probability distribution。
这样就导致似然函数的顶端是平的。
下面这个图是用Dynare做的ML估计,一个简单的新凯恩斯模型。
看Sigma的log-likelihood function,顶端是平的,这就一个identification问题。
所以必须要用prior来加权重,所以采用Bayesian有绝对优势。
8 . 关于Bayesian estimation,要说的就太多了。
这个帖子装不下,以后再写。