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Matlab中DSGE模型的自动求解与对数线性化：包含符号工具箱的代码分析

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本文探讨了在MATLAB环境下利用符号工具箱进行动态随机一般均衡（DSGE）模型的自动化求解及对数线性化的技术，提供详尽的代码解析。 目的：执行对数线性化。 语法：result = LogLin( VarEndoNames, VarExoNames, Parameters, Equations, SolveMode, EvalMode, EvalString, Digits ); 示例：结果 = LogLin( { R, A }, { EPSILON }, { beta, rho }, { beta * R * A / A(+1) } );

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  • Matlab中DSGE模型的自动求解与对数线性化：包含符号工具箱的代码分析
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    本文探讨了在MATLAB环境下利用符号工具箱进行动态随机一般均衡（DSGE）模型的自动化求解及对数线性化的技术，提供详尽的代码解析。 目的：执行对数线性化。 语法：result = LogLin( VarEndoNames, VarExoNames, Parameters, Equations, SolveMode, EvalMode, EvalString, Digits ); 示例：结果 = LogLin( { R, A }, { EPSILON }, { beta, rho }, { beta * R * A / A(+1) } );
     
  • DSGE模型的MATLAB代码-Dynare在DSGE模型中的应用
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    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。
     
  • MATLAB符号数学工具箱
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    MATLAB符号数学工具箱提供强大的符号计算能力，支持解析解、微积分、代数和离散数学等领域的操作，适用于科研与工程问题求解。 这里提供一个关于Matlab符号数学工具箱的简要介绍，有需要的人可以参考一下。
     
  • MATLAB的Mathematica符号工具箱
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    MATLAB的Mathematica符号工具箱是一款强大的插件，它将Mathematica的强大符号计算能力与MATLAB的数据分析和可视化功能相结合，为用户提供了一个统一的工作环境来解决复杂的数学问题。 通过使用Mathematica提供的MathLink通信标准以及MATLAB的MEX设施，我们编写了一个工具箱，使MATLAB用户能够访问Mathematica的所有符号计算和高精度数值功能。此外，由于MathLink可以传输原生的MATLAB矩阵（而不仅仅是字符串），因此在两个系统之间构建并传递矩阵变得快速且简便。这样就可以自由地混合使用Mathematica代码与MATLAB代码，无需编写M文件来转换矩阵为字符串再转回。 Mathematica Symbolic Toolbox for MATLAB被实现成一个单一的MEX文件，并附带了源代码。以下是两个重要的注意事项： 1. Mathematica Symbolic Toolbox for MATLAB适用于较新版本（mathlink.h中的MLVERSION大于等于3）的Mathematica，已测试通过与Mathematica 6.0和Matlab R2007b兼容。 2. MathLink同样容易地连接不同计算机上的程序，因此可以利用多台机器的力量。只需在一个计算机上运行MATLAB，在另一台计算机上运行Mathematica；该工具箱会透明地将两者相连。在教育机构或工业场所中尤其有用，因为这些地方的软件许可可能分配给不同的机器。
     
  • 基于MATLAB的黑箱模型代码-MATSuMoTo: MATLAB代理模型工具箱
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    MATSuMoTO是用于处理复杂优化问题的MATLAB工具箱，采用黑箱模型方法，为科研和工程领域提供高效的解决方案。 关于黑箱模型的Matlab代码，在这里可以讨论如何编写和实现这类模型的相关技术细节及方法。如果有兴趣了解具体的例子或示例代码，可以通过搜索相关文献和技术文章获取更多信息。
     
  • MATLAB中线性规划模型代码的详尽解析.docx
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    本文档深入剖析了在MATLAB环境下构建和求解线性规划问题的方法与步骤，提供了详实的代码示例及解释。通过具体案例演示如何利用MATLAB内置函数高效解决实际优化问题，适合学习数学建模、运筹学或工程应用中的读者参考。 线性规划模型 MATLAB 代码详细讲解 这份文档将详细介绍如何使用MATLAB进行线性规划问题的建模与求解，并提供具体的代码示例。通过阅读本段落件，读者可以掌握基本的线性规划概念以及在MATLAB中实现这些方法的技术细节。
     
  • SolveDSGE.jl：用于求解DSGE模型的Julia库
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    SolveDSGE.jl 是一个专为经济学家和研究人员设计的 Julia 库，旨在高效地求解动态随机一般均衡（DSGE）模型。此工具简化了模型设定、数值求解及模拟过程，支持深入的宏观经济分析与政策评估。 SolveDSGE 是一个用于解决动态随机一般均衡（DSGE）模型的 Julia 软件包。它主要服务于对非线性一般均衡模型基于扰动和基于投影解决方案感兴趣的宏观经济学家。通过 SolveDSGE，用户可以使用多种互换使用的解算方法，并且这些方法中的任意一种都可以作为另一种方法的初始化步骤。 要利用 SolveDSGE 解决一个模型，需要准备两个文件：一个是包含待求解模型规格、参数及方程式的模型文件；另一个解决方案文件则负责读取并处理该模型文件，指定解决策略，执行实际计算，并进行后续分析工作。 安装此软件包的方法是，在 Julia 的 REPL 环境中输入 `using Pkg; Pkg.add(SolveDSGE)`。 此外，SolveDSGE 还依赖于多个其他软件包的支持：NLsolve、ForwardDiff、GaussQuadrature、ChebyshevApprox、SmolyakApprox 和 PiecewiseLi。
     
  • Logit模型Matlab代码求解系数-AcceleratedCVonMLR_matlab：此MATLAB工具箱可高效地计算...
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    这个MATLAB工具箱提供了一种加速的方法来计算Logit模型中的参数，在执行逻辑回归时大幅提升了计算效率和准确性。 logit模型的MATLAB代码用于求解具有弹性网络正则化的多项逻辑回归的近似交叉验证（AcceleratedCVonMLR_matlab）。这是一个免费软件，您可以根据GNU通用公共许可证第3版或更高版本条款重新分发和/或修改它。详细信息请参阅LICENSE.txt文件。 该程序使用给定特征数据X估计权重向量wV，并计算由弹性网络正则化（L1范数与L2范数）惩罚的多项逻辑回归类Ycode，进而返回近似的留一法估计量（LOOE）及其预测似然误差。所有必需代码位于“例程”文件夹中。 请注意，此程序本身不包含用于求解wV的任何算法；为此，请使用其他分布式程序。 用法： 对于Np(>2)类别的多项逻辑回归， [LOOE,ERR] = acv_mlr(wV,X,Ycode,Np,lambda2) 输入参数: - wV: N*Np维的估计权重向量 - X: M*N维特征数据集 - Ycode：表示对应特征向量所属类别的M*Np维度二进制矩阵 - lambda2: L2范数惩罚系数
     
  • 心率变异性分析的分形MATLAB代码-MHRV工具箱
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    简介：MHRV工具箱是一款用于进行心率变异性的复杂性评估的MATLAB插件，特别强调了分形理论的应用，为研究人员提供了一套全面、高效的分析方法。 分形Matlab代码多媒体广播电台MHRV是一个在Matlab环境下使用的工具箱，用于根据心电图（ECG）信号及RR间隔时间序列计算心率变异性（HRV）指标。该工具箱支持使用WFDB数据格式的ECG数据，并包含特征WFDB包装程序和辅助函数。 PhysioNet WFDB工具的一小部分被封装为Matlab函数，使得可以直接在Matlab环境中调用它们。例如，mhrv.wfdb.gqrs是用于QRS检测的算法；mhrv.wfdb.rdsamp可以将来自PhysioNet信号数据读取到Matlab中；而mhrv.wfdb.rdann则负责从PhysioNet注释文件中读取信息至Matlab。此外，mhrv.wfdb.wrann允许用户从Matlab的数据类型写入PhysioNet注释数据，并且通过调用函数mhrv.wfdb.wfdb_header可以从WFDB头文件（.hea）中提取记录元数据。 MHRV工具箱还支持心电图信号处理功能，能够对来自PhysioNet格式的ECG数据进行峰检测和RR间隔时间序列的抽取。例如，mhrv.wfdb.rqrs用于识别ECG信号中的R波位置（基于PhysioNet gqrs算法）。此工具箱可配置为适用于人类及动物的心电图分析。
     
  • MATLAB分类工具箱（含代码）
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    《MATLAB分类工具箱（含代码）》是一本专注于使用MATLAB进行数据分类的实用指南，内附大量示例代码与详细解释，适合科研人员和工程师学习参考。 关于MATLAB分类的工具箱,它包含了NN（神经网络）、SVM（支持向量机）、ADDC、Ada_boost等各种程序，并且提供了图形界面。