DSGE案例详解

1、基于一个简单的案例基于一个简单的案例动态随机一般均衡模型全过程剖析动态随机一般均衡模型全过程剖析章丽盛模型设计方程求解数据处理及程序运行Dynare 编程主目录CONTENTS13243模型设计14要点要点包含企业主，投资决策也在该部门完全竞争CALVO定价；数量型/价格型一个简单模型住户部门中间产品生产部门中间产品生产部门最终产品生产部门中央银行中央银行要点要点5方程求解2目标函数11100111max)111tvttttEcmlv约束方程拉格朗日求解对各变量一阶求导并对数线性化-住户部门经验：仅对目标函数中的变量以及出现跨期的变量求导经验：仅对目标函数中的变量以及出现跨期的变量求导经验：仅

2、对目标函数中的变量以及出现跨期的变量求导经验：仅对目标函数中的变量以及出现跨期的变量求导对各变量一阶求导并线性对数化-住户部门对各变量一阶求导并对数线性化-住户部门 对各变量一阶求导并对数线性化-住户部门 对各变量一阶求导并线性对数化-住户 部门 对各变量一阶求导并线性对数化-住户部门 对各变量一阶求导并线性对数化-住户部门 16对各变量一阶求导并线性对数化-中间产品生产部门17对各变量一阶求导并线性对数化-中间产品生产部门18对各变量一阶求导并线性对数化-最终产品生产部门19对各变量一阶求导并线性对数化-最终产品生产部门20对各变量一阶求导并线性对数化-最终产品生产部门21对各变量一阶求导并

3、线性对数化-最终产品生产部门22对各变量一阶求导并线性对数化-货币政策函数数量型23对各变量一阶求导并线性对数化-货币政策函数数量型24冲击函数方程25方程整理26方程整理27方程整理28方程整理29方程整理30方程整理Dynare 编程332变量申明/ I. ENDOGENOUS VARIABLESvar c l w r pie m rk z mc y u k; / II. EXOGENOUS VARIABLESvarexo eta_u eta_z ; 33参数申明及赋值/ III. PARAMETERSparameters pie_s sigma psi v alpha beta delt

4、a rho chi theta rho_z mc_s rho_u;/ 1. Fixed parameterspie_s=1.03;sigma=1.5;psi=1;v=2;alpha=0.6;beta=0.995;delta=0.025;rho=0.85;chi=0.25;theta=0.025;rho_z=0.85;mc_s=0.91;/ 2.Estimated parameters initialisationrho_u=0.55;34模型表达model(linear); #epsilon=chi+rho+chi*rho*(beta-1);#lamdaf=beta*rho/epsilon;#

5、lamdab=chi/epsilon;#lamdamc=(1-chi)*(1-rho)*(1-beta*rho)/epsilon;#rk_s=1/beta-1+delta;#k_y=alpha*mc_s/rk_s;#c_y=1-delta*k_y;35模型表达/ 1. aggreate demand y=c_y*c+k_y*k-(1-delta)*k_y*k(-1); sigma*c+r=sigma*c(+1)+pie(+1);/sigma*c=(1-beta/pie_s)*v*m+beta/pie_s*(sigma*c(+1)+pie(+1);v*m=sigma*c-1/(pie_s/bet

6、a-1)*r; rk+k(-1)=mc+y; w+l=mc+y;/ 2. aggregate supply y=z+alpha*k(-1)+(1-alpha)*l; sigma*c+psi*l=w; (1-beta*(1-delta)*rk(+1)=sigma*(c(+1)-c); pie=lamdaf*pie(+1)+lamdab*pie(-1)+lamdamc*mc;36模型表达/3. policy function m+pie=m(-1)+u/(1+theta);/4. AR(1) shocks z = rho_z*z(-1) + eta_z; u = rho_u*u(-1) + eta

7、_u; end; 37变量赋初始值initval; l=0;c=0; k=0;w=0;m=0;mc=0; rk=0; r=0; y=0; pie=0; z=0;u=0;eta_z=0; eta_u=0;end;38冲击变量赋参数/ V. SHOCKSshocks;var eta_u;stderr 0.01;var eta_z;stderr 0.01;end;39贝叶斯估计部分/VI. ESTIMATION/ Definition: / PARAM NAME, INITVAL, LB, UB, PRIOR_SHAPE, PRIOR_P1, PRIOR_P2, PRIOR_P3, PRIOR_P4

8、, JSCALE/ PRIOR_SHAPE: BETA_PDF, GAMMA_PDF, NORMAL_PDF, INV_GAMMA_PDFestimated_params;stderr eta_u,0.01,0.001,2,INV_GAMMA_PDF,0.01,0.5;stderr eta_z,0.01,0.001,2,INV_GAMMA_PDF,0.01,0.5;rho_u,0.55,0.5,1,BETA_PDF,0.7,0.1;end;40观测变量及随机模拟varobs y pie;estimation(datafile=data_interest,mh_replic=50000, lik_ini