图书介绍
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- （美）爱德华·P.赫布斯特，弗兰克·绍尔夫海德著；徐占东译 著
- 出版社： 沈阳：东北财经大学出版社
- ISBN：9787565427428
- 出版时间：2017
- 标注页数：161页
- 文件大小：19MB
- 文件页数：177页
- 主题词：经济模型－贝叶斯估计
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图书目录
第Ⅰ部分 DSGE建模与贝叶斯推断引论3
第1章 DSGE建模3
1.1 一个小型新凯恩斯DSGE模型3
1.2 本书考虑的其他DSGE模型7
第2章 将DSGE模型转化为贝叶斯模型9
2.1 求解（线性）DSGE模型10
2.2 似然函数12
2.3 先验分布14
第3章 贝叶斯推断快速教程17
3.1 线性高斯模型的后验分布18
3.2 贝叶斯推断和决策制定20
3.3 集识别模型的非高斯后验分布24
3.4 重要抽样法26
3.5 Metropolis-Hastings算法30
第Ⅱ部分 线性DSGE模型的估计39
第4章 DSGE模型的Metropolis-Hastings算法39
4.1 基准算法40
4.2 RWMH-V算法的应用41
4.3 不规则后验分布带来的挑战46
4.4 其他MH取样器48
4.5 MH算法精确度的比较51
4.6 边缘数据密度函数的计算55
第5章 序贯蒙特卡罗方法59
5.1 通用SMC算法60
5.2 SMC算法细节的详细介绍64
5.3 SMC算法在小型新凯恩斯模型的应用73
第6章 三个应用76
6.1 冲击相关的新凯恩斯模型76
6.2 发散先验分布的Smets-Wouters模型82
6.3 Leeper-Plante-Traum财政政策模型88
第Ⅲ部分 非线性DSGE模型的估计97
第7章 从线性DSGE模型到非线性DSGE模型97
7.1 非线性DSGE模型求解97
7.2 DSGE模型中加入非线性特征99
第8章 粒子滤波101
8.1 自助（bootstrap）粒子滤波102
8.2 通用粒子滤波107
8.3 适应性通用滤波109
8.4 实施过程中的几个问题113
8.5 当前观测值的自适应St-1抽样117
8.6 小型DSGE模型应用121
8.7 SW模型应用126
8.8 计算需要注意的问题128
第9章 粒子滤波和MH取样器的结合130
9.1 PFMH算法130
9.2 小型DSGE模型应用132
9.3 SW模型应用134
9.4 计算方面的考虑136
第10章 粒子滤波与SMG取样器的结合138
10.1 SMC2算法138
10.2 小型DSGE模型应用141
10.3 计算方面的考虑143
附录A 模型描述144
A.1 Smets-Wouters模型144
A.2 Leeper-Plante-Traum财政政策模型148
附录B 数据来源150
B.1 小型新凯恩斯DSGE模型150
B.2 Smets-Wouters模型150
B.3 Leeper-Plante-Traum财政政策模型151
参考文献154