DSGE模型讨论之三——线形理性预期模型(Linear rational expectation model)

谢谢

好东西，谢谢！

很好啊，谢谢

楼主太强大了！！谢谢~~

dsgdfhgrthrth

很好的材料，支持

跳跃变量（jump variables）是指具有前瞻性预期的内生变量，会事先反映未来即将发生的冲击，这常见于完全预期(perfect foresight)模型;当模型中的行为人(agent)的情报集合有新的讯息进入，行为人会立即调整跳跃变量，而使此变量呈现跳跃式的变动；相对于跳跃变量，就是缓慢调整的内生变量，他的情报集合永远是以前已知的讯息，或是受限于体系调整机制，仅能反映以前的经济状况，也就是说，此变量调整受限于以前变量的的调整，例如:他的调整服从一个AR模型，这类变量受到冲击的反应，永远是缓慢调整而呈现平滑的时间路径。

rastila 发表于 2011-11-14 19:50
我好像没碰到这样的情况哦，我学的时候只在一个地方用过transversality condition，就是把BK算法里面分离 ...

我这样解释不知道对不对。跳跃变量具有前瞻性 (forward-looking) 的性质，他的解一定是当期变量为未来期变量的函数，假如没有终端条件 (transversality condition) ，那么就没有办法解出确切的解，因为有终端条件 (transversality condition)，才能知道未来期的变量往哪里跑，更明确地说：跳跃变量解若是当期变量为未来期变量的函数，所以一定需要获得未来期变量的信息，才能解出当期变量。类似的逻辑，前定变量 (predetermined variable) 具有回顾性(backward-looking) 的性质 (例如资本累积方程式)，他的解一定是当期变量为前期变量的函数，因此他一定要有起始条件 (initial condition) 才能解出。把两个合在一起，就能解释：假如特征根为大于1的‘爆炸特征值’的数目等于跳跃变量的数目，就有一个均衡的调整路径。假如模型有两个变量，一个是跳跃变量，一个是前定变量，假如求出的特征根(绝对值)为一个小于1、一个大于1，模型就有一个收敛路径为马鞍路径 (saddle path)。需要提醒的是：理性预期的agent是掌握模型所有信息，模型有一个爆炸特征值，这个信息让agent已经知道系统有一个不稳定性质，也知道收敛路径为马鞍路径，一旦系统脱离了均衡点，agent马上调整跳跃变量到马鞍路径然后收敛到均衡点。我指的马鞍路径就是符合终端条件的收敛路径，这里的终端条件就是让爆炸特征根无法运作的条件。假如模型有一个是跳跃变量，却没有爆炸特征根，那就会形成多重调整路径，因为调整系统是整个稳定，跳跃变量不管怎么调整都会到达均衡，这个就是indeterminacy的议题。以上为我的学习心得，有错请指正，谢谢。

来学一下

好复杂 学习！