rastila 发表于 2011-10-18 06:13 
我自己看文献总结的，smets and wouter (2003) 提到一次，按照他们的模型DSGE的实证结果比VAR好。我记不得 ...
其他的不说，最最基本的一点就是计量实证绝对不是只有VAR和SVAR，如果你说的实证是经济预测，那么很多方法比VAR来得直观准确的多。的确DSGE现在还是很主流的宏观预测模型的基础，但是宏观经济预测绝不只是DSGE。而且实践当中DSGE为基础的宏观预测模型也是需要做参数估计的。你不能把基于DSGE的计量模型就排除到计量经济学之外了。
另外是一句丑话，如果我是做DSGE的，在我的论文里，我一定有办法做出一个比我的DSGE模型更差的VAR来衬托我自己的模型有多好。所以客观的比较绝对不能把计量方法等同于“宏观经济学家（常）用的计量方法”。
另外，我也不是没见过宏观模型是怎么做出来的。里面的ad hoc的东西实在是太~~~~~~~~~~~~~多了。simulation做不出好结果回过头去“model mining”（和data mining类似的意思）的比比皆是。效用函数里随便加个parameter就开始天马行空的intepret，完全不管现实情况的也很常见。（这个我就不举例了，不然涉嫌人身攻击了。但是你绝对不会想不到这样的例子。）
很快，简单的宏观模型就该被人“发现”光了。之后再要拓展，就只能加参数，加式子，很快analytical solution就完全不存在了（其实你看最新发表的宏观模型有几个有analytical solution?）。而模型表现好不好纯靠所谓simulation和method of moments fit出来的结果了。这些结果有多容易manipulate你肯定比我还清楚。相比主要只是reproduce data的一两个moments和fit一下data的curvature，一般来讲maximize likelihood或者minimize sq err的计量方法感觉上靠得住的多。（当然这点完全可以有争议，因为两边的estimation方法有重合的部分）
我也不是想批评宏观的。我只是想说句公道话。计量和宏观各有各的长处（当然也各有各的短处），更何况本来就是两个不同的分支学科，没必要通过贬低一方来抬高另一方的。
最后，你要是找到了文献请务必告诉我。我很期待拜读。
jg-xs1
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