“我“在美联储的工作经历：美联储是如何预测宏观经济的？

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本文来自“华尔街俱乐部”，作者：玑衡

       本科毕业后，我曾经在美联储的一家分行工作，我最重要的任务就是在每次FOMC会议(这是美联储的政策决策会议)之前，制定一个有着几百个变量的未来两三年的经济数据预测表，也就是“每个季度，美联储都会公布其对经济未来三年的前瞻性预测”。在我这个分行，只有我和我的直系老板、也就是分行的副主席，共同完成这个工作，我做具体的数据，他过目认可，然后就是直接递交给分行主席。所以美联储是如何做宏观预测的，我还比较了解。

技术层面

       技术层面其实是公开的秘密，和其他的分行以及现在世界上的大部分主流经济学家一样，我这个支行预测宏观经济用的是现在当红的DSGE模型(中文名字叫作动态随机一般均衡模型), 也就是要利用计算机解一堆复杂的方程组，解出来的答案就是对未来的预期了。这些方程里面的几百个常数项是半猜半凑出来的。有的常数项很容易，比如失业率，这个数字查一下Bureau of Labor Statistics就能知道了。有的常数需要跑回归(regression)或者其他数学办法搞出来。有的常数就是猜，根据直觉/经验去猜，所幸DSGE模型是“随机”的，也就是说，你能输入自己猜测的参数的上下区间……DSGE模型只是一种方法论，一种思想，具体操作起来，我相信每个分行的研究员都其实在跑完全不一样的模型。

经验层面

       几个月过去了，FOMC会议也经历了几轮，跑数据搞这张预测表，从一开始的非常困难变成了一件虽然很麻烦但是简单的工作了。结果有一天，把这一轮的预测表交给老板看，老板看了两分钟，然后指出其中一行一列的数字，“这个数字错了。你的方程一定哪里写错了。”我很惊讶，问他怎么看出来。他说，“凭经验。”我于是去查自己的程序，几百行一行一行查出来，结果的确有一个参数抄错了。再跑一遍程序，其他的变量都没大改动，的确是老板指出的那个变量发生了的改动。我把新结果再拿给他看，他笑着说，这就对了。

       这件事情已经过去四年了，我又回学校读了一个经济类的硕士，然而仍然没有想通老板当时怎么能够一下子看出来这个问题，毕竟我原先给的结果也是在合理的范围内的。所以我想，美联储预测宏观经济，看起来是依靠一个非常复杂的数学模型，然而，by the end of the day, 其实是“唯手熟尔”，依靠几十年的经验判断。我的老板曾经说过，美联储的经济学家做的其实是“经济的工程学”。什么叫工程学呢?就是不厌其烦地反复试错，反复调整，通过每一次错误和调整来积累对这个领域的经验。跑回归，学院里的经济学家一篇论文跑个上百次回归顶多了，我经常一天就跑上百次，对我们的猜测进行微调和robustness check。这样的一种枯燥的重复，就是老板所谓的“工程学”，不能让人对经济学本身产生洞见，只是让人在变得越来越有耐心，无论是对于数字还是对于这个世界。

       这张我老板点头通过的表，就会交到分行的闭门机密会议里，几个主席副主席轮流看，讨论一遍，有一些数字再进行微调。然后过几天，分行的主席就会带着这张经过讨论修改的表去华盛顿开FOMC会议，每个出席会议的分行主席都有一张类似的表，大家开会商量，最后公布一个官方的预测。

       可见，虽然DSGE这样复杂的模型可以被看作宏观经济预测的根基，但是它提供的预测会不断地被这些经济学家依据他们过往的经验进行修正。在模型与经验不符的时候，几乎总是经验占了上风。

高级宏观经济学及DSGE

开课信息：

时长：初级15小时；中级15小时

方式：在线学习，提供全部资料及主讲老师答疑

学费：初级2400元；中级2800元；初中级优惠价4900元

报名：

初级：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1795

中级：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1796

初中：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1553

讲师介绍：

邓贵川，中山大学国际金融 学院科研博士后，金融 学博士。

毕业于武汉大学经济与管理 学院，研究方向为国际金融和货币政策，目前在《经济研究》、《世界经济》、《管理科学学报》、《数量经济与技术经济研究》等期刊发表论文多篇，担任《经济研究》、《世界经济》、《数量经济与技术经济研究》等期刊匿名审稿人。

课程介绍：

首先，从总体上讲解如何构建DSGE模型，以及如何求解DSGE模型；

其次，以基准DSGE为切入点，讲解如何设定经济环境、家庭和厂商如何优化决策、市场出清条件如何设定，以 及如何编写代码求解模型，夯实基础；

再次，讲解如何在基准DSGE模型的基础上逐渐加入生产性资本、名义刚性等内容，以及相应的代码；

最后，将封闭经济扩展到开放经济。

课程特色：

第一，以夯实基础为主，注重基础知识的讲解；

第二，理论与实操相结合，模型构建与代码编写同步进行；

第三，由浅入深，先从基础知识讲起，然后逐渐拔高，轻松掌握DSGE方法。

适用人群：

有经济学基础知识、对DSGE有所了解但还不够深入、又想要掌握的硕博士，以及青年教师。

课程内容：

初级部分

第1部分：DSGE入门(8h)

1）DSGE简介(0.5h)

ž   经济系统-动态经济系统

ž   动态随机一般均衡模型:特点、常设部门、研究问题、解法

2）基准DSGE模型构建（3h）

ž   家庭部门设定优化问题

ž   厂商部门设定与优化

ž   市场出清条件

3）模型求解(4h)

ž   稳态及参数校准

ž   对数线性化方法与实践

ž   Matlab操作与dynare代码撰写

4）模型分析(0.5h)

ž   脉冲反应分析

ž   二阶矩分析：波动率、相关系数

第2部分：引入最终产品厂商(1h)

引入最终产品厂商后模型构建(1h)

ž   家庭部门设定优化问题

ž   最终产品厂商设定与优化

ž   厂商部门设定与优化

ž   市场出清条件

第3部分:引入生产性资本(3h)

1）模型构建(1h)

ž   家庭部门设定优化问题

ž   厂商部门设定与优化

ž   市场出清条件

2）稳态、对数线性化及代码(1.5h)

ž   稳态计算技巧

ž   对数线性化

ž   撰写dynare代码

3）模型分析及对比(0.5h)

ž   脉冲反应对比分析

ž   矩条件对比分析

第4部分：引入名义刚性及货币政策分析(6h)

1）引入价格黏性(4h)

ž   Calvo定价与厂商优化问题

ž   Rotermberg定价与厂商优化问题

ž   Calvo定价与Rotermberg定价关系

ž   模型分析及对比

中级部分

2）引入工资黏性(2h)

ž   家庭优化问题

ž   对数线性化及代码

ž   模型分析及对比

第5部分:开放经济DSGE-对称两国模型(6h)

1）模型构建(3h)

ž   家庭部门设定优化问题

ž   厂商部门设定与优化

ž   市场出清条件

2）模型求解(2.5h)

ž   稳态求解

ž   对数线性化

ž   dynare代码

3）模型分析(0.5h)

ž   脉冲反应对比分析

ž   矩条件对比分析

第6部分：开放经济DSGE-小国模型(Type 1)(6h)

1）模型构建(3h)

ž   家庭部门设定优化问题

ž   厂商部门设定与优化

ž   市场出清条件

2）模型求解(2.5h)

ž   稳态求解

ž   对数线性化

ž   dynare代码

3）模型分析(0.5h)

ž   脉冲反应对比分析

ž   矩条件对比分析

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      到了21世纪个十年，综合似乎正在显现。但是这次综合也允许其中存在许多新凯恩学派所强调的不完美性，但是这些并没有收敛到单一模型或者单一的不完美性，而是对研究框架和推进方向所取得的一致意见。
       这种收敛的一个较好事例是伍德福德、加力和其他合作者发展了一类模型，即著名的新凯恩斯模型，这类模型将效用、收益化、理性预期和名义粘性具体化。这类模型被证明在货币政策再设计中极其有用和有影响——从关注于通胀目标到利率规制。建立在简单结构基础上，更大规模模型的发展允许更多不完美性的引入，因此必须靠数值解法。这些模型就是大家熟知的“动态随机一般均衡”（DSGE）模型，它已经成为大部分央行及宏观经济研究的主流模型。
       从方法论来看，所有批评意见对于DSGE模型来说都是严峻的挑战。但是这些批评使得我们确信要放弃DSGE，而探索其它方法吗？我们并不这样认为。我们相信：DSGE可以做出正确的基本战略选择，从而解决当前的缺陷。

       DSGE全称是dynamic stochastic general equilibrium，是目前在宏观经济学研究占重要地位（甚至是主导地位）的模型方法，主要用于讨论经济增长、经济周期以及讨论政策工具效果（财政和货币政策）。
       顾名思义，DSGE首先必须是动态的，也就是任何决策都是跨期决策，而不是静态决策。
       其次，是stochastic，因为在现实中微观主体都是生活在一个充满不确定性的世界里，比如技术进步，价格波动等。
       最后，这必须是一个general equilibrium model，也就是说，DSGE是继承了数理经济学在战后发展起来的最重要成果——一般均衡理论。
       DSGE本质上是一种方法，是宏观经济学自战后在方法论上的一次重大创新。DSGE可以被不同思想学派的人用来构建反应本学派思想主张的模型（就是对微观主体的偏好、技术、约束作出你认为正确的假设）。

经过三十多年的发展，动态随机一般均衡模型（Dynamic Stochastic General Equilibrium,简称DSGE）已成为当代宏观经济学研究和分析主流框架，被众多经济学家和政策制定者们用于经济分析和政策研究。然而，学习DSGE模型是一个系统性的过程，涉及到经济学理论、计量模型和数值方法等几方面的综合。对刚接触DSGE模型的学生和研究者而言，在如何进行DSGE模型构建及计算机软件实现需要花费大量的时间和心血去学习。DSGE模型中涉及到数值方法和计量方法等技术门槛也让部分有志于宏观经济的研究者望而止步。

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