Dynare输出结果为空白

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var c A k l taux taul g y;
varexo e1 e2 e3 e4;
parameters phi alph gamm beta delt rho1 rho2 rho3 rho4 sigma;
phi=1.75;
alph=0.4;
gamm=0.5;
beta=0.95;
delt=0.023;
rho1=0.9;
rho2=0.9;
rho3=0.9;
rho4=0.9;
sigma=(0.007/(1-alph));

model;
(1/c)*(1+gamm)*(1+taux)=beta*((1/c(+1))*(alph*A(+1)*(k(+1)^(alph-1)*l(+1)^(1-alph)+(1-delt)*(1+taux(+1)))));
phi*c=(1-alph)*(1-taul)*A*k^(alph)*(l^(-alph)-l^(1-alph));
y=A*k^(alph)*l^(1-alph);
c+(1+gamm)*k-(1-delt)*k(-1)+g=y;
ln(A)=rho1*ln(A(-1))+e1;
ln(taux)=rho2*ln(taux(-1))+e2;
ln(taul)=rho3*ln(taul(-1))+e3;
ln(g)=rho4*ln(g(-1))+e4;
end;
initval;
k=10;
c=0.2;
l=0.5;
A=6;
taux=0.1;
taul=0.1;
g=0.2;
e1=0;
e2=0;
e3=0;
e4=0;
end;
steady;
check;
shocks;
var e1 = sigma^2;
var e2 = sigma^2;
var e3 = sigma^2;
var e4 = sigma^2;
end;
stoch_simul(dr_algo=0,periods=1000);
结果是：
Configuring Dynare ...
[mex] Generalized QZ.
[mex] Sylvester equation solution.
[mex] Kronecker products.
[mex] Sparse kronecker products.
[mex] Bytecode evaluation.
[mex] k-order perturbation solver.
[mex] k-order solution simulation.

Starting Dynare (version 4.2.5).
Starting preprocessing of the model file ...
WARNING: xugao.mod:52.13-21: dr_algo option is now deprecated, and may be removed in a future version of Dynare
Found 8 equation(s).
Evaluating expressions...done
Computing static model derivatives:
- order 1
Computing dynamic model derivatives:
- order 1
- order 2
Processing outputs ...done
Preprocessing completed.
Starting MATLAB/Octave computing.

STEADY-STATE RESULTS:

c       2.84668e-006
A       1
k       0.184569
l       3.5966
taux    0.999999
taul    0.999999
g       0.999949
y       1.09648

EIGENVALUES:
         Modulus             Real        Imaginary
         0.03026          0.03026                0
             0.9              0.9                0
             0.9              0.9                0
             0.9              0.9                0
             0.9              0.9                0
           9.815            9.815                0
             Inf              Inf                0
             Inf              Inf                0
             Inf              Inf                0
             Inf              Inf                0

There are 5 eigenvalue(s) larger than 1 in modulus
for 5 forward-looking variable(s)

The rank condition is verified.

Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.
         Results may be inaccurate. RCOND = 1.125079e-018.
> In dr1 at 441
  In resol at 147
  In stoch_simul at 66
  In xugao at 160
  In dynare at 120
Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.
         Results may be inaccurate. RCOND = 1.591102e-018.
> In dr1 at 563
  In resol at 147
  In stoch_simul at 66
  In xugao at 160
  In dynare at 120
Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.
         Results may be inaccurate. RCOND = 1.591102e-018.
> In dr1 at 575
  In resol at 147
  In stoch_simul at 66
  In xugao at 160
  In dynare at 120
Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.
         Results may be inaccurate. RCOND = 6.932545e-017.
> In dr1 at 614
  In resol at 147
  In stoch_simul at 66
  In xugao at 160
  In dynare at 120

MODEL SUMMARY

  Number of variables:         8
  Number of stochastic shocks: 4
  Number of state variables:   5
  Number of jumpers:           5
  Number of static variables:  1

MATRIX OF COVARIANCE OF EXOGENOUS SHOCKS
Variables    e1        e2        e3        e4        
e1           0.000136  0.000000  0.000000  0.000000
e2           0.000000  0.000136  0.000000  0.000000
e3           0.000000  0.000000  0.000136  0.000000
e4           0.000000  0.000000  0.000000  0.000136

中间省略一部分，字数限制没办法。
MOMENTS OF SIMULATED VARIABLES
VARIABLE      MEAN            STD. DEV.       VARIANCE        SKEWNESS        KURTOSIS        
c                      NaN             NaN             NaN             NaN             NaN
A                      NaN             NaN             NaN             NaN             NaN
k                      NaN             NaN             NaN             NaN             NaN
l                      NaN             NaN             NaN             NaN             NaN
taux                   NaN             NaN             NaN             NaN             NaN
taul                   NaN             NaN             NaN             NaN             NaN
g                      NaN             NaN             NaN             NaN             NaN
y                      NaN             NaN             NaN             NaN             NaN

CORRELATION OF SIMULATED VARIABLES
VARIABLE    c       A       k       l       taux    taul    g       y      
c              NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
A              NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
k              NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
l              NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
taux           NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
taul           NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
g              NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
y              NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN

AUTOCORRELATION OF SIMULATED VARIABLES
VARIABLE    1       2       3       4       5      
c              NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
A              NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
k              NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
l              NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
taux           NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
taul           NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
g              NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
y              NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
Total computing time : 0h00m16s
这结果显然有问题，该怎么改进才没有问题呢？？？？？？？？？？？

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关键词：dynare 输出结果 ARE Perturbation derivatives sigma

后面所有的结果都算不出来是就是因为
Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.
这个问题非常麻烦，Dynare弊端在这些问题上都暴露出来了。关键是不知道哪个matrix出问题了。

如果你要修改这个问题，只能反复修改参数，重新calibrate多次。你自己读一下这个模型的文章，参数修改根据其经济学含义来。

原来修改参数这么复杂的？？？？我修改过，修改的不好居然连B--K条件都不满足了。看来这个是个黑箱子啊，不知道哪个矩阵出问题了啊。。

请问上面问题能不能够通过修改外生冲击方程来解决呢？？？？？？？？？？？？？？

改成对数线性化模型试试！dynare好像将你的非线性模型处理为线性模型，而非对数线性模型！！！

这样处理估计出现近似退化（或近似奇异）矩阵的可能性会降低！

C的均衡解明显不对，太接近0了。

ln(A)=rho1*ln(A(-1))+e1;
作为shock方程，A的初始值直接赋值为稳态值1，即可，而不需要赋值为6.
其他shock方程同样。
对于非shock方程，最好能求出大多数变量的稳态值，直接将稳态值作为初始值，这样成功率高，速度快