Construction and Bayesian Estimation of Dsge Models for the Euro Area- A Statistical Framework pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Pytlarczyk, Ernest

出品人:

页数:260

译者:

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价格:$ 100.57

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isbn号码:9783836424806

丛书系列:

图书标签:

财经读物/Finan.Readings
宏观经济
DSGE模型
贝叶斯估计
欧元区
宏观经济学
计量经济学
统计建模
时间序列分析
模型构建
经济预测
结构化模型

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具体描述

Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) models have become a standard tool in various fields of economics. This type of models has a superior theoretical foundation when compared to the Keynesian models which are traditionally used for policy analysis and forecasting. Although a lot has been done to improve the empirical properties of DSGE models, there is still a need for further research in this field. In this book, the author first considers a closed economy general equilibrium framework to empirically validate the alternative mechanisms for introducing nominal rigidities. As the comparison is done in the context of the Euro area aggregate data, the results provide guidance to researchers dealing with estimation of Euro area DSGE models in general. In the second part of the book, a coherent economic and statistical framework that approximates the structure of the EMU and explicitly accounts for the historical monetary regime change is presented. In such a framework the disaggregate information on the Euro area can be utilized, so that one can explain the area-wide aggregates, and also examine the cross-region linkages.

《计量经济学前沿：非线性动态随机一般均衡模型构建与贝叶斯推断》本书深入探讨了现代宏观经济学中最具挑战性且富有前景的领域之一：非线性动态随机一般均衡（DSGE）模型的构建与贝叶斯推断。在金融危机之后，传统的线性DSGE模型在解释某些经济现象时显露出不足，而非线性模型的研究因此被提上日程，旨在更精确地刻画经济体中存在的摩擦、异质性以及政策冲击的非对称效应。本书的出发点在于，理解复杂经济体运行的深层机制，需要能够捕捉其内在非线性和反馈循环的理论框架。我们从经典的DSGE模型出发，系统性地阐述了如何将其扩展至非线性领域。这包括对Agents'决策过程进行更细致的建模，例如，引入成本函数、效用函数中的非线性特征，以及摩擦（如信贷约束、名义粘性、搜寻摩擦）的非线性影响。我们将详细介绍如何将这些非线性特征整合进标准的DSGE框架，从而构建出能够更好地反映现实经济波动的模型。模型的构建不仅仅是理论上的抽象，更需要与现实数据进行有效的对接。本书将重点介绍如何利用先进的统计方法对这些非线性DSGE模型进行参数估计。传统的最大似然估计在处理高维、复杂的非线性模型时，常常面临计算上的难题，其效率和稳健性也可能受到限制。因此，本书将聚焦于贝叶斯统计推断方法。我们将详细阐述马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，如Metropolis-Hastings算法、Gibbs抽样等，是如何被应用于非线性DSGE模型的参数后验分布的估计。读者将学习到如何设置先验分布，如何设计有效的MCMC算法，以及如何诊断收敛性，确保估计结果的可靠性。此外，本书还关注模型在实际应用中的挑战。这包括：模型选择与模型检验：在众多可能的非线性DSGE模型中，如何选择最能解释数据的模型？本书将介绍一些模型选择准则（如DIC, WAIC）和模型检验的技术，以帮助研究者做出审慎的选择。参数识别问题：在非线性模型中，参数的识别问题可能比线性模型更为复杂。我们将探讨在不同模型设定下，参数可识别性的条件，以及如何通过数据和模型结构来解决识别问题。计算效率的提升：非线性DSGE模型的模拟和推断计算量巨大。本书将探讨一些提高计算效率的技术，例如，利用粒子滤波、近似贝叶斯计算（ABC）等方法，使得在实际操作中对复杂模型进行估计成为可能。模型解读与政策含义：成功估计模型后，关键在于如何解读模型结果，并从中提取有意义的经济洞察和政策建议。本书将指导读者如何利用估计出的模型进行情景分析，例如，模拟不同政策冲击（如货币政策、财政政策）的非线性效应，以及评估这些政策的潜在影响。本书将以理论推导与实际案例相结合的方式进行讲解。每个章节都将包含清晰的数学推导，以及对关键概念的直观解释。我们将尽可能地引用最新的学术研究成果，并讨论当前研究的热点和未来发展方向。对于希望在宏观经济建模、货币政策分析、财政政策评估等领域进行深入研究的学者、研究人员和高级学生而言，本书将是一个宝贵的资源。通过掌握本书中的方法和工具，读者将能够构建和估计出更具现实意义的非线性DSGE模型，从而更深刻地理解宏观经济的复杂动态。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，更多地集中在它所能提供的“统计框架”上。这本书的名字《Construction and Bayesian Estimation of DSGE Models for the Euro Area - A Statistical Framework》暗示了一种对模型构建和估计过程的系统化、规范化处理。我希望书中能够提供一个清晰的、可操作的流程，来指导研究者如何从宏观经济理论出发，构建适用于欧元区的DSGE模型。这是否意味着书中会详细介绍模型中的各个模块，例如消费、投资、劳动力市场、货币政策和财政政策等，以及它们在欧元区环境下的具体设定？此外，“Bayesian Estimation”部分吸引了我，因为贝叶斯方法能够更好地处理模型的不确定性，并融合先验信息。我希望书中能详细阐述如何为模型参数设定合适的先验分布，以及如何使用MCMC等方法来获得后验分布，并进行模型诊断和参数推断。特别是在欧元区的背景下，模型可能需要考虑哪些特殊的因素，比如成员国之间的差异、欧洲央行的货币政策传导机制、以及主权债务危机等历史事件的影响？这本书能否提供一个统一的统计框架，来应对这些复杂的挑战，并帮助我理解并量化欧元区经济的动态特征？

评分☆☆☆☆☆

单从书名《Construction and Bayesian Estimation of DSGE Models for the Euro Area - A Statistical Framework》来看，这本书似乎提供了一个全面且深入的解决方案，用于理解和量化欧元区经济。我最感兴趣的部分是“statistical framework”，这预示着书中不仅仅会介绍模型本身，更会提供一种系统的方法论，指导研究者如何科学地构建和估计DSGE模型。我希望能看到书中在模型构建方面，能够详细阐述如何在理论框架下，将欧元区的特定经济结构、政策环境以及市场摩擦有效地转化为模型中的方程和约束。例如，书中是否会讨论如何将金融摩擦、劳动力市场粘性、以及不同成员国的经济特征等纳入模型？而“Bayesian Estimation”部分则意味着书中会采用现代统计推断方法，这正是我所希望的。我期待书中能够清晰地解释贝叶斯方法的优势，并详细介绍如何进行先验选择、参数估计以及模型不确定性的量化。对于欧元区这样独特的经济区域，我想知道书中会如何运用这些方法来分析例如货币政策的有效性、财政冲击的传导、或者外部经济因素对欧元区的影响，并从中得出有说服力的结论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《Construction and Bayesian Estimation of DSGE Models for the Euro Area - A Statistical Framework》立刻吸引了我。作为一名对宏观经济建模，尤其是DSGE模型在欧元区应用感兴趣的研究者，我迫切地想知道这本书如何构建和估计这些模型。标题中“Statistical Framework”的字眼暗示着作者在方法论上会有深入的探讨，这正是我所期望的。我特别期待书中关于模型设定（construction）的部分，它是否会提供一套清晰的理论框架，来解释如何在欧元区的特定背景下，构建出能够捕捉区域经济动态的DSGE模型？例如，书中会如何处理欧元区内部的异质性？会考虑哪些关键的政策和结构性因素？而“Bayesian Estimation”则指向了现代计量经济学中至关重要的一环。我想了解作者是如何运用贝叶斯方法来估计模型参数的。这是否意味着书中会详细介绍MCMC（马尔可夫链蒙特卡罗）等算法的应用？对于模型识别、先验选择以及后验推断等方面，作者又会给出怎样的建议？在实证应用方面，我希望这本书能展示如何将这些理论框架和估计方法应用于实际的欧元区数据，从而得出有意义的经济洞察。比如，作者会如何利用这些模型来分析欧元区面临的重大经济挑战，如通货膨胀、债务可持续性、或者外部冲击的影响？这些都是我非常关心的问题，也正是我期待从这本书中获得的答案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《Construction and Bayesian Estimation of DSGE Models for the Euro Area - A Statistical Framework》给我的感觉是，它旨在提供一种严谨且实用的方法论，来解决欧元区宏观经济建模中的核心问题。我非常好奇，书中是如何将“construction”和“Bayesian Estimation”这两个概念有机地结合在一起，并且强调“statistical framework”的。这意味着作者可能不仅仅是在介绍DSGE模型的理论，更是在提供一个如何系统地进行模型构建、参数估计和模型验证的完整流程。我期待书中能够深入探讨在欧元区这样复杂且多成员的经济体中，构建一个有效的DSGE模型所面临的特有挑战，比如如何处理各国之间的异质性、如何纳入欧元区统一货币政策的影响、以及如何反映成员国之间的财政政策互动。在“Bayesian Estimation”方面，我希望看到对各种贝叶斯估计技术的详细介绍，包括但不限于MCMC算法的应用、先验分布的合理选择、以及如何从后验分布中提取有意义的经济信息。这本书能否为我提供一个坚实的基础，让我能够独立地构建和估计适用于欧元区的DSGE模型，并从中获得关于欧元区经济运行规律的深刻见解？

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是其严谨性和学术深度。从书名来看，《Construction and Bayesian Estimation of DSGE Models for the Euro Area - A Statistical Framework》显然不是一本入门级的读物，而是为那些已经具备一定计量经济学和宏观经济学基础的研究者量身定制的。我非常好奇作者如何将DSGE模型的构建与贝叶斯估计这一复杂的技术无缝衔接起来，并且将其置于“统计框架”之下。这是否意味着书中会提供一种系统化的方法论，指导读者如何从零开始，一步步地建立一个符合欧元区经济特征的DSGE模型？我期待的不仅仅是模型的基本形式，更希望看到书中能够深入探讨在构建模型时可能遇到的各种权衡和选择，例如，如何在模型的复杂性与可识别性之间找到平衡，以及如何纳入欧元区特有的制度特征。在估计部分，贝叶斯方法以其灵活性和丰富的推断能力而受到推崇，我希望书中能够清晰地阐释为何选择贝叶斯方法，以及它相对于传统最大似然估计等方法的优势体现在何处。具体而言，我希望书中能详细介绍参数的先验分布设定，以及如何通过后验分布来评估模型的不确定性。这本书能否为我提供一个坚实的统计工具箱，让我能够自信地应对欧元区复杂经济现象的建模挑战？

评分☆☆☆☆☆