DSGE
动态随机一般均衡（DSGE）模型绝对不是指一成不变的一个模型或者一类模型，而是一种针对不同具体问题的分析框架或者方法。
DSGE模型具有建模框架显性化、理论分析一致、微观分析和宏观分析完美结合、长短期分析有机整合等特性，这些特性使其逐渐成为经济分析工具中一颗耀眼的明星，DSGE模型已经逐步成为经济研究和政策分析领域发展速度最快、技术化程度最高、应用范围最广的主流研究方法和分析平台。
DSGE模型与传统实证方法也实现了较好的结合，特别是与传统的时间序列分析方法，包括VAR模型及宏观计量模型的结合方面也展现出了较好的性质，并且随着Bayes估计技术的使用，DSGE模型的估计以及对数据的解释能力等方面都得到了较大幅度的提升。
DSGE模型不仅备受研究人员的青睐，而且得到了政府、货币当局和其他机构的重视。在国际上，许多国家的中央银行、财政部门以及经合组织（OECD）、国际货币基金组织（IMF）、世界银行等国际机构纷纷针对自己关注的经济体，建立不同复杂程度的DSGE模型，基于这些DSGE模型对货币、财政、贸易、汇率等政策对经济的影响进行分析和预测，并作为政策制定的重要决策依据。
DSGE系列 课程 100 %满分好评邓贵川 暑期 亲授
DSGE高阶内容-贝叶斯估计+金融摩擦
课程信息
培训时间
贝叶斯估计： 2024年8月10-11, 17-18日 (四天)
金融摩擦： 2024年8月24日 (一天)
培训方式
远程直播，提供全程录播回放
讲师简介
邓贵川， 中山大学国际金融学院副教授，武汉大学金融学博士。
研究方向是宏观经济、国际金融和货币政策。 JG学术培训-DSGE金牌讲师。
在【经济研究】【管理世界】【管理科学学报】【世界经济】【金融研究】、 Accounting & Finance、【数量经济与技术经济研究】【国际金融研究】等国内外期刊发表论文多篇，主持国家自然科学基金青年项目、中国博士后基金面上项目、广东省自然科学基金面上项目等项目多项。
担任【经济研究】【世界经济】【数量经济与技术经济研究】等期刊匿名审稿人。
课程大纲
贝叶斯估计：
第一章： DSGE模型的Bayes估计基础知识 (6h)
1. Bayes估计概述 (1.5h)
1) 估计 AR(1)模型
2) 估计状态空间模型
2. NK-DSGE模型估计 (3.5h)
1) 模型构建
2) 动态系统
3) 数据处理及代码
3. DSGE模型的Bayes估计概述 (1h)
1) DSGE模型的状态空间表达
2) DSGE模型的Bayes估计步骤
第二章： MH算法和卡尔曼滤波 (6h)
1. 简单采样 (1.5h)
1) 直接采样
2) 拒绝采样
3) 重要性采样
2. MH算法 (2.5h)
1) 马尔可夫链
2) M-H采样
3) 收敛性诊断
3. 卡尔曼滤波 (2h)
1) 理论基础
2) 抽样实现
第三章： VAR模型与Bayes估计 (7h)
1. VAR模型 (2.5h)
1) 模型设定
2) 识别与脉冲反应
3) 方差分解和历史分解
2. Bayes估计结果分析 (4.5h)
1) Bayes估计回顾
2) 先验设定与后验分布
3) 收敛性诊断
4) 脉冲反应分析
5) 方差分解和历史分解
第四章： Bayes估计潜在问题及模型评估 (5h)
1. Bayes估计潜在问题 (3h)
1) 模型设定
2) 观测变量与观测值
3) 观测误差设定
4) 代码实现
2. 模型评估 (2h)
1) 理论基础
2) 模型误设
3) 代码实现
金融摩擦 (6h) ：
1. BGG金融加速器 (3h)
1) 模型设定
2) 模型求解
3) 代码实现
2. GK金融加速器 (3h)
1) 模型设定
2) 模型求解
3) 代码实现
往期学员评价
试听及课程咨询：
尹老师
电话： 13301322952
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