[经济学模型] DSGE模型讨论之四——傅立叶变换和线形滤波器，Fourier transform and linear filter [推广有奖]

31楼

tekuai5602

发表于 2012-5-19 16:51:11

恩，老师，其实我最近也一直在看这方面书，因为目前我老师要求我建模，我也是在一边学习DSGE，一边寻求建模方法，没办法啊，我目前在读硕士，而且想继续深造。我今天看书时候，得到点启发，我认为这个时间序列是用来估计估计参数的，不知道这样的想法对不对，因为有的参数是可获得的，如alpha，beta，还有折旧率等等，但是有些参数具有不可观测性，因此需要用时间序列建立模型，比如状态空间模型，从而获得数据之间的相关关系，得到这个参数值，从而代入dynare来建立模型，我这个想法不知道是不是想歪了？

32楼

rastila

发表于 2012-5-19 18:54:30

tekuai5602 发表于 2012-5-19 16:51
恩，老师，其实我最近也一直在看这方面书，因为目前我老师要求我建模，我也是在一边学习DSGE，一边寻求建模 ...

数据当然是用来估计参数的，这是所有计量学科的核心精神。有的参数calibrate的方法来选择，但是不具有严格的统计学论证。你要估计任何参数，首先都要给那个参数赋一个值，这个值被作为初始条件，这个初始条件不是随便选的，是根据BK条件，找到的一组control variable，然后用policy function压制住模型的爆炸部分，从而给整个模型带来稳定性。然后进入到state-space里面和数据链接起来，当然数据的数量一般都是小于模型endogenous variable个数。state-space模型再加几个update equation，correction equation，在迭代模式下可以变成卡尔曼滤波，然后用这个滤波算法来模拟最大似然函数。但是卡尔曼滤波有限性在于总是假设structural shock为白噪音和正态分布，这个假设太强。所有另外一个弥补的算法就是粒子滤波器，这是隐性马尔科夫链的一种离散特殊情况。

我不知道你能看懂多少我写的东西。我给你的建议是，数学永远走在前面。如果你把数学和统计学硕士级别的课都学一遍，你就明白了，我上面说的东西一点都不深奥，都是入门类的阐述。