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DSGE模型的MATLAB代码,涉及ACS_RESTUD_2017:ZLB附近的宏观经济演变,以两个国家为例。

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简介:
dsge模型在MATLAB中实现ZLB附近的宏观经济动态:两个国家案例的复制文件名为“ZLB附近的宏观经济动态:两个国家的故事”。该研究成果发表于《经济研究评论》(即将推出)。该存储库包含四个主要目录,旨在提供全面的工具和资源。首先,DSGE估计目录包含了MATLAB/DYNARE代码,用于生成论文中呈现的参数估计,并为随后的经验分析奠定基础。其次,解决方案目录则提供了MATLAB代码,专门用于解决论文中涉及具有ZLB约束的非线性dsge模型。值得注意的是,构建用于模型解决方案的网格过程依赖于“手动”迭代,具体而言,它基于解决方案和过滤程序在最后一次迭代中所获得的网格数据进行构建。第三个目录为过滤,其中包含一个粒子滤波器版本的GAUSS程序,其目的是从非线性dsge模型中提取相关的隐藏状态变量。该GAUSS程序利用在第2)部分生成的模型解作为输入数据。最后,分析目录包含了MATLAB和R程序,这些程序被设计用于根据论文中的模型结果生成各种图形可视化输出。重要的是,这些分析程序是独立的,每个图形子目录都包含一个文件,其中记录了来自模型解决方案和过滤程序的关键输出信息, 位于 /solution/solutionsforfilter/ 电子表格中。

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客服
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  • DSGEMATLAB-ACS_RESTUD_2017:邻零下限动态:视角
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    这段代码基于《American Economic Review》在2017年发表的文章,使用MATLAB实现了一个动态随机一般均衡(DSGE)模型,探讨了接近零利率下限时的宏观经济表现,并从两个国家的角度分析了这一问题。 DSGE模型的MATLAB代码用于研究“ZLB附近的宏观经济动态:两个国家的故事”。该存储库包含四个目录: 1. DSGE估计:此目录内有使用MATLAB/DYNARE编写的代码,用来生成论文中报告的参数估计,并进行后续的经验分析。 2. 解决方案:这里存放的是解决具有零下限(ZLB)约束的非线性DSGE模型所需的MATLAB代码。特别注意,用于构建解算器网格的过程是基于手动迭代完成的。“复制文件”使用了最后一次迭代中获得的网格数据。 3. 过滤:该目录包含GAUSS程序,这些程序实现了粒子过滤版本来提取与非线性DSGE模型相关的隐藏状态信息。从“解决方案”部分生成的模型解作为输入提供给这些GAUSS程序。 4. 分析:这个目录中包含了MATLAB和R编程语言编写的代码,用于在论文中生成图形展示所需的数据结果。每个子目录都包含了一个文件,里面记录了来自模型解决和过滤过程的相关输出。 /solution/solutionsforfilter/中的电子表格信息与/filterin有关联。
  • Matlab-Macro-Model_code: DSGE, , Matlab, Julia, Python, Dyn...
    优质
    这是一个包含动态随机一般均衡(DSGE)宏观经济模型代码的资源库,使用了MATLAB、Julia和Python等编程语言,并结合Dynare工具进行模拟与分析。 Matlab经济学代码宏模型(更新)DSGE相关论文清单: 1. Hippolyted Albis, Fabrice Collard (2013): Age Groups and the Measurement of Population Aging, Demographic Research: Volume 29, Issue 23. 2. Igor Ermolaev, Charles Freedman, Michel Juillard, Ondra Kamienik, Dmitry Korshunov, Douglas Laxton (2008): Is Bank Lending Stringency Important? 3. Margarita Rubio, José A.Carrasco-Gallego (2014): Welfare Analysis of Basel I, II and III Using a DSGE Model 4. Frederic Boissay, Fabrice Collard, Frank Smets (2016): Boom and Bust Banking Crises, Journal of Political Economy: Volume 124, Issue 2
  • RBC与ABC动态初探_RBC_rbc__ABC_
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    本文初步探讨了RBC(Real Business Cycle)和ABC两种动态宏观经济模型的基本框架及应用,旨在为理解经济波动提供理论基础。 附录代码,《RBC之ABC》CHAPTER4代码。供学习使用。欢迎交流学习。
  • MATLAB非参数-US-债收益率曲线-学:探究美债收益率曲线与关联性...
    优质
    本研究利用MATLAB编写非参数代码,深入分析美国国债收益率曲线,旨在揭示其与各类宏观经济指标之间的复杂关系和相互影响。 MATLAB非参数代码收益率曲线与宏观经济相互作用:基于非参数函数滞后回归方法的证据。论文支持材料由Rubin,T.提供(arXiv:2007.02763, 2020)。该存储库分析了美国国债收益率曲线对美国经济中三个关键宏观经济变量的影响,即工业生产的年度变化、年度通货膨胀率和联邦基金利率。研究方法采用了新颖的非参数工具箱进行稀疏观察到的功能时间序列的频谱分析。有关方法论与具体分析细节,请参见相关文献。 本案例研究中的代码已公开发布,可通过GitHub获取(注意:此处原文中包含链接,但根据要求不提供实际链接)。在“master”文件夹内包含了用于估计、预测及处理稀疏观测函数时间序列的所有必要函数。通过运行“demo.m”脚本来查看案例研究成果的可视化展示。 数据集包括: - us_macro.xlsx: 包含宏观经济变量的数据。 - us_yields.xlsx: 美国国债收益率曲线的数据。 这些脚本使用MATLAB编写,并在R2018a版本中进行了测试和运行。模拟过程需要“fdaM”包的支持,该包已包含在主文件夹内提供。 个人可以自由地将代码用于学术研究目的,只要适当引用作者即可。对于任何其他用途,则需事先与作者协商并获得许可。除非另有说明,此代码的版权属于T。
  • DSGEMATLAB-Dynare在DSGE应用
    优质
    本资料介绍了使用MATLAB和Dynare软件包进行动态随机一般均衡(DSGE)模型编程的方法与技巧,适用于经济学研究者及学生。 dsge模型的MATLAB代码Dynare-for-DSGE-模型thesis.mod文件是我2012年的硕士论文的一部分,该论文构建了一个带有金融加速器机制的DSGE模型。要执行此代码,您需要在Matlab上安装Dynare。我还提供了我的论文和代码以帮助理解模型。另外两个mod文件是同一论文中使用的其他代码。这两篇论文及其相关代码也可以在网上找到;我最初就是通过这种方式获取它们的。
  • 一些:这是我用Python实现动态
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    本项目展示了使用Python编程语言构建的一系列动态宏观经济模型。通过这些模型,可以更好地理解经济系统的运行机制及其对政策变化的响应。 我用 Python 实现了一些动态宏观经济模型。如需了解更多详情,请随时与我联系。
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    中国宏观经济关键指标数据提供了包括GDP、CPI、PPI等在内的核心经济统计数据,全面反映中国经济运行状况和发展趋势。 全球宏观经济数据包括单独打包的1988年至2018年的GDP数据。
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    本资源提供QuantMacro课程中关于使用MATLAB进行迭代方法求解的代码实例,适用于2018至2019学年的量化宏观经济学教学与学习。 MATLAB迭代法程序代码用于量化宏观经济学,在2018-2019年UAB(巴塞罗那自治大学)的经济学博士学位第二年的课程中介绍了我们的课程内容分为两个部分:A部分涵盖了从基本数值方法到使用VFI和PFI解决代表代理模型的方法,包括永久收入、生命周期等;最终将研究市场不完整的异质代理人。我们还需要求解由Aiyagari-Bewley-Hugget-Imrohoroglu(ABHI)模型定义的递归平稳平衡问题。 B部分则探讨了Krusell和Smith (1998) 模型,该模型涉及具有总体不确定性的异质代理与不完整市场。此外还将讨论可违约主权债务的相关内容。背景资料包括:Jonathan Heathcote, Kjetil Storesletten 和 Gianluca Violante(2009)的经济学年度评论;Fatih Güvenen (2012) 的文章,以及 Krusell和Anthony Smith(2006) 在《经济学与计量经济学进展》期刊上的论文。 主要参考文献为:Fortran代码及适用于Matlab的CompEcon工具箱。类似课程还包括解决模型的主要策略如常规的价值函数迭代(VFI)等方法。
  • TVP_FAVAR.zip_FA-VAR_TVP_FAVAR_tvp_favar_
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    本资源包提供了关于FA-VAR(因子自动回归)框架下的TVP-FAVAR模型相关文件,适用于宏观经济变量建模与分析。 tvp-fa-var 是一个常用的程序包,适用于宏观经济分析和货币政策研究。
  • 预测选择:是否有一-size-fits-all方案?
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    本文探讨在复杂的宏观经济环境中,是否存在一种适用于所有情况的通用预测模型。分析了不同模型的优劣及适用场景。 本段落与传统方法的主要区别在于它假设变量通过不同的视角影响经济体系,在这种替代性假设下,一些从短期角度来看不重要的因素在长期内可能变得非常重要。因此,建议选择特定于不同时间范围的变量来构建模型。 我的研究发现证实了允许非特定地平线(即考虑长期和短期变化)的变量所构成的Schwarz Bayesian信息准则(SBIC)值低于那些不允许此类变动性的模型。此外,与我提出的方法相比,传统的矢量自回归(VAR) 模型在预测性能上表现较差。 我还通过将样本均值作为基准,并展示滞后长度大于1的情况下VAR模型无法超越简单的样本平均数的外推效果来为文献做出贡献。另外,在从大约190个不同的时间序列中提取主要成分以进行随时间段变化的时间序列预测时,发现某些主成分在特定范围内比其他范围更为重要。 基于上述研究结果,我得出结论认为长期且根深蒂固的经济问题无法仅通过短期和表面性的干预措施来解决。此外,我还利用模拟实验进一步验证了自己的观点。