DSGE
動態隨機一般均衡（DSGE）模型絕對不是指一成不變的一個模型或者一類模型，而是一種針對不同具體問題的分析框架或者方法。
DSGE模型具有建模框架顯性化、理論分析一致、微觀分析和宏觀分析完美結合、長短期分析有機整合等特性，這些特性使其逐漸成為經濟分析工具中一顆耀眼的明星，DSGE模型已經逐步成為經濟研究和政策分析領域發展速度最快、技術化程度最高、套用範圍最廣的主流研究方法和分析平台。
DSGE模型與傳統實證方法也實作了較好的結合，特別是與傳統的時間序列分析方法，包括VAR模型及宏觀計量模型的結合方面也展現出了較好的性質，並且隨著Bayes估計技術的使用，DSGE模型的估計以及對數據的解釋能力等方面都得到了較大振幅的提升。
DSGE模型不僅備受研究人員的青睞，而且得到了政府、貨幣當局和其他機構的重視。在國際上，許多國家的中央銀行、財政部門以及經合組織（OECD）、國際貨幣基金組織（IMF）、世界銀行等國際機構紛紛針對自己關註的經濟體，建立不同復雜程度的DSGE模型，基於這些DSGE模型對貨幣、財政、貿易、匯率等政策對經濟的影響進行分析和預測，並作為政策制定的重要決策依據。
DSGE系列 課程 100 %滿分好評鄧貴川 暑期 親授
DSGE高階內容-貝葉斯估計+金融摩擦
課程資訊
培訓時間
貝葉斯估計： 2024年8月10-11, 17-18日 (四天)
金融摩擦： 2024年8月24日 (一天)
培訓方式
遠端直播，提供全程錄播回放
講師簡介
鄧貴川， 中山大學國際金融學院副教授，武漢大學金融學博士。
研究方向是宏觀經濟、國際金融和貨幣政策。 JG學術培訓-DSGE金牌講師。
在【經濟研究】【管理世界】【管理科學學報】【世界經濟】【金融研究】、 Accounting & Finance、【數量經濟與技術經濟研究】【國際金融研究】等國內外期刊發表論文多篇，主持國家自然科學基金青年計畫、中國博士後基金面上計畫、廣東省自然科學基金面上計畫等計畫多項。
擔任【經濟研究】【世界經濟】【數量經濟與技術經濟研究】等期刊匿名審稿人。
課程大綱
貝葉斯估計：
第一章： DSGE模型的Bayes估計基礎知識 (6h)
1. Bayes估計概述 (1.5h)
1) 估計 AR(1)模型
2) 估計狀態空間模型
2. NK-DSGE模型估計 (3.5h)
1) 模型構建
2) 動態系統
3) 數據處理及程式碼
3. DSGE模型的Bayes估計概述 (1h)
1) DSGE模型的狀態空間表達
2) DSGE模型的Bayes估計步驟
第二章： MH演算法和卡爾曼濾波 (6h)
1. 簡單采樣 (1.5h)
1) 直接采樣
2) 拒絕采樣
3) 重要性采樣
2. MH演算法 (2.5h)
1) 馬可夫鏈
2) M-H采樣
3) 收斂性診斷
3. 卡爾曼濾波 (2h)
1) 理論基礎
2) 抽樣實作
第三章： VAR模型與Bayes估計 (7h)
1. VAR模型 (2.5h)
1) 模型設定
2) 辨識與脈沖反應
3) 變異數分解和歷史分解
2. Bayes估計結果分析 (4.5h)
1) Bayes估計回顧
2) 先驗設定與後驗分布
3) 收斂性診斷
4) 脈沖反應分析
5) 變異數分解和歷史分解
第四章： Bayes估計潛在問題及模型評估 (5h)
1. Bayes估計潛在問題 (3h)
1) 模型設定
2) 觀測變量與觀測值
3) 觀測誤差設定
4) 程式碼實作
2. 模型評估 (2h)
1) 理論基礎
2) 模型誤設
3) 程式碼實作
金融摩擦 (6h) ：
1. BGG金融加速器 (3h)
1) 模型設定
2) 模型求解
3) 程式碼實作
2. GK金融加速器 (3h)
1) 模型設定
2) 模型求解
3) 程式碼實作
往期學員評價
試聽及課程咨詢：
尹老師
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QQ：42884447
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