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(麻省理工经济系指定教材)宏观经济研究:方法与应用(英文PDF高清版,471页)

发布时间: 来源:人大经济论坛
书名:宏观经济研究:方法与应用
简介:麻省理工学院经济系指定教材,系主任布兰查德(现IMF首席经济学家)对此书推崇备至,原因为此书将宏观经济研究和计量相结合,是新凯恩斯宏观经济学的力作,涵盖了宏观研究的多个方面,尤其对当前研究热点的DSGE模型和贝叶斯分析做了全面阐述。和其他宏观教材不一样的是,不单纯讲授宏观理论,而是将计量知识融入其中,其实用性较强,对宏观计量感兴趣的同学不妨一读。
目录:

Chapter 1: Preliminaries 1

1.1 Stochastic Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.2 Concepts of Convergence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.2.1 Almost sure (a.s.) convergence . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.2.2 Convergence in Probability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

1.2.3 Convergence in Lq-norm. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

1.2.4 Convergence in Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

1.3 Time Series Concepts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

1.4 Law of Large Numbers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

1.4.1 Dependent and Identically Distributed Observations . . . . . 14

1.4.2 Dependent and Heterogeneously Distributed Observations. 15

1.4.3 Martingale Difference Process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

1.5 Central Limit Theorems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

1.5.1 Dependent and Identically Distributed Observations . . . . . 17

1.5.2 Dependent Heterogeneously Distributed Observations . . . . 18

1.5.3 Martingale Difference Observations . . . . . . . . . . . . . . . . 18

1.6 Elements of Spectral Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

Chapter 2: DSGE Models, Solutions and Approximations 27

2.1 Few useful models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

2.1.1 A basic Real Business Cycle (RBC) Model . . . . . . . . . . . 28

2.1.2 Heterogeneous agent models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

2.1.3 Monetary Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

2.2 Approximation methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

2.2.1 Quadratic approximations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

2.2.2 Discretization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

2.2.3 Log linear Approximations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

2.2.4 Second order approximations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

2.2.5 Parametrizing expectations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

2.2.6 A Comparison of methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

Chapter 3: Extracting and Measuring Cyclical Information 67

3.1 Statistical Decompositions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

3.1.1 Traditional methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

3.1.2 Beveridge-Nelson (BN) decomposition . . . . . . . . . . . . . . 69

3.1.3 Unobservable Components (UC) decompositions . . . . . . . 72

3.1.4 Regime shifting decomposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

3.2 Hybrid Decompositions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

3.2.1 The Hodrick and Prescott (HP) Filter . . . . . . . . . . . . . . 79

3.2.2 Exponential smoothing (ES) filter . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

3.2.3 Moving average (MA) filters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

3.2.4 Band Pass (BP) filters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

3.3 Economic Decompositions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

3.3.1 Blanchard and Quah (BQ) Decomposition . . . . . . . . . . . 95

3.3.2 King, Plosser Stock and Watson (KPSW) Decomposition . 97

3.4 Time Aggregation and Cycles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

3.5 Collecting Cyclical Information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100

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