Advertisement

Matlab迭代法程序代码,应用于2018-2019年阿联酋量化宏观经济学研究。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该课程涵盖了matlab迭代法程序代码量化宏观经济学,并于2018年至2019年UAB经济学博士学位第二年课程中进行介绍。课程内容被划分为两个主要部分。首先,A部分深入探讨了从基本数值方法到利用VFI和PFI解决代表代理模型(包括永久收入和生命周期)的方法,并最终转向处理市场不完整的异构代理商问题。此外,我们还需要解决Aiyagari-Bewley-Hugget-Imrohoroglu(ABHI)模型的递归平稳平衡。其次,B部分考察了Krusell和Smith(1998)模型(包含异构代理、不完整的市场以及总体不确定性),以及可违约的主权债务。参考背景资料包括Jonathan Heathcote、Kjetil Storesletten和Gianluca Violante(2009)的研究,以及Guvenen, Fatih (2012) 的年度评论,以及里士满美联储QRPerKrusell和Anthony Smith (2006) 的《经济学和计量经济学的进展:理论与应用》的第九届世界大会教科书参考。相关Fortran代码通过CompEcon工具箱相似课程得以提供,旨在帮助学生掌握解决模型的主要策略:常规的价值函数迭代(VFI)和策略。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Matlab示例 - QuantMacro: 2018-2019
    优质
    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。
  • Matlab-Macro-Model_code: DSGE, 模型, 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
  • MATLAB非参数-US-国债收益率曲线-:探美国国债收益率曲线与的关性...
    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。
  • 西南财博士入考试真题(2011 +3066 微+计).rar
    优质
    该文件包含西南财经大学2011年的博士入学考试真题,涉及宏观经济学、微观经济学和计量经济学三门课程的考题,适用于备考的学生参考。 西南财经大学2011年考博真题包括宏观经济学、微观经济学以及计量经济学三部分,文件名为“3066微观经济学+计量经济学+宏观经济学.rar”。
  • 习控制的
    优质
    本研究探讨了迭代学习控制在不同领域的应用,深入分析其理论基础与实际效果,旨在推动该技术的发展和创新。 本段落研究了PID型迭代学习律的收敛性和鲁棒性问题,并对开环与闭环系统分别进行了详细的分析。针对存在初始状态偏差、干扰因素及测量噪声的情况,探讨了其在不同条件下的性能表现。 其次,文章深入讨论了线性时不变连续系统的PID参数设计方法,在离散系统的基础上推导出适用于连续系统的优化设计方案。这为迭代学习控制的实际应用提供了理论支持和技术指导。 此外,本段落还研究了迭代学习控制器应用于直流电动机速度跟踪的问题,并构建了一个具体的数学模型来模拟控制系统的行为。通过大量的仿真和实验验证了开环与闭环PID型迭代学习控制在实际中的有效性及其鲁棒性和稳定性。 最后,在一个大罐液位调控的实际工程问题中应用了上述理论,该系统通过对抽水电机给定频率的调节实现对污水液位的有效管理。尽管没有建立详细的数学模型,但通过迭代学习控制方法成功解决了这一均匀控制系统的问题,并详细描述了软件和硬件的设计过程以及仿真结果。
  • 分析中多元统计分析方(2013
    优质
    本书《宏观经济分析中多元统计分析方法的应用》聚焦于2013年的经济数据,深入探讨了多元统计技术在解析复杂宏观经济现象中的实际应用与价值。 经济的健康发展依赖于决策部门制定正确的政策,而这些政策需要基于前期的数据分析来制定。多元统计分析是一种有助于经济分析的重要理论方法。通过这种方法可以对历史数据进行深入研究,对比当前情况与以往同期的情况,并据此调整参数以评估现行经济体系的实际运行状态。本段落采用主成分分析和聚类分析这两种方式,探讨了当前的经济状况以及多元统计分析在宏观经济领域的应用现状。
  • 与微西方思维导图
    优质
    《宏观与微观西方经济学思维导图》是一份系统梳理西方经济学原理的学习工具,涵盖从基础概念到复杂理论的知识网络,帮助读者清晰理解并掌握宏观和微观经济的核心思想。 厦门大学经济学院教授指导的考研门类是西方经济学(包括宏观经济学与微观经济学部分)的知识体系。此外,还提供了关于考研题目分数分布的相关说明。
  • 习控制算
    优质
    《迭代学习控制算法研究》一书聚焦于迭代学习控制领域,深入探讨了该领域的基础理论、最新进展及实际应用,旨在为相关科研人员和工程师提供有价值的参考。 迭代学习控制(Iterative Learning Control, ILC)是一种在重复性任务中提升系统性能的策略,特别适用于机器人操作、精密定位及自动化生产线等领域。这些场景下,每次执行的任务环境参数基本相同,ILC通过分析并改进前次执行的经验来优化后续的操作。 MATLAB因其强大的数值计算和仿真功能成为实现迭代学习控制的理想选择。它拥有丰富的数学函数库以及控制系统工具箱,并且具备图形用户界面设计能力,方便研究人员进行算法的设计、模拟与实施。 在MATLAB中应用ILC的主要步骤如下: 1. **系统建模**:建立系统的动态模型,通常为线性时不变的连续时间或离散时间状态空间或者传递函数形式。 2. **初始控制策略设定**:设计一个初步的控制器作为迭代学习的基础。例如可以使用PID控制器。 3. **迭代更新规则制定**:这是ILC的核心部分,定义如何利用前一次执行的数据来改进当前的控制输入。常见的方法包括误差反馈法、滤波器法和优化算法等。 4. **实施与修正过程**:在每次运行中应用新的控制策略并观察系统响应;根据更新规则调整参数后进行下一轮迭代直至达到预定目标或最大迭代次数。 5. **性能评估**:使用特定的指标来衡量ILC的效果,如均方误差、跟踪精度等。如果效果不佳,则需要重新审视模型设定或者控制器设计。 6. **仿真与实际测试**:先在MATLAB中进行仿真实验以验证算法的有效性;随后可以在实际系统上实施并调整参数。 通过利用脚本和函数编程,结合Simulink的可视化建模工具,在MATLAB环境中实现ILC变得更为直观。此外,还可以借助优化工具箱来寻找更佳的迭代策略。 ILC的优点在于能够逐步减少误差、提高精度,并且对于难以精确模型化的系统具有良好的适应性。然而,它也可能面临收敛速度慢或稳定性差等问题,这些问题需要通过精心设计算法和采取适当技术措施解决。 MATLAB为研究者提供了强大的工具来探索和完善这种控制策略,在提升现代工业控制系统性能方面展现出了巨大的潜力。
  • -Julia-:与Julia的
    优质
    本讲座探讨了如何运用Julia语言在金融领域中进行高效的量化宏观经济分析,深入介绍其应用优势及案例。 《量化宏观及Julia应用:数值算法到模型应用》课程大纲 许文立 SFU / AHU / CIMERS / 国民经济工程实验室(北京) 参考书目: 彼得·卡斯尼亚著,许文立、王芝清、古昕译,《量化宏观经济学导论及Julia应用——从基础数值方法到高级方法》,东北财经大学出版社 大家可能会疑惑,在市面上已有众多的量化宏观经济学书籍的情况下,为什么还要学习这门课程呢?大部分人可能对卢卡斯和斯托基(2009)、阿莫格鲁(2009)、容格维斯特和萨金特(2012)以及苗(2015)等人的著作非常熟悉。这些书是非常优秀的理论参考书籍,例如Heer和Maussner(2009),Miranda和Falcker(2002),Stachurski和Judd(2017)。然而,在中国开设此类课程的机会仍然很少见,因此我决定开设这门课程。 本课程将向大家介绍数值方法,并重点讲解量化宏观经济学中常用的几种数值方法:解确定性和随机性模型的方法。
  • RBC与ABC动态模型初探_RBC模型_rbc__ABC_
    优质
    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。