calibration翻译过来是“校准”技术，是指将经济模型的模拟结果与实际数据的统计结果相比较，根据比较得出差异，从而调整模型的结构和参数等，以完善模型对现实经济的显示力。

ls的说的是校准中的一项工作，成为敏感性分析，通常这个步骤不去做，或者要做也是隐含着做。

校准的步骤是先参数化。由于求解需要参数的值，这来自于其他研究。如果某些参数找不到，则还可以从great ratios的平均值里面去推出。

参数化完了之后就是模拟了，模拟完了后再比较模型预测与数据的匹配程度。

当然，这样做会有问题，因为选取参数值和great ratios自由度太大（写文章时会发现，找参数值太容易，于是作者会找那些让模拟结果最好的），因此，在数据可获得性情况很好时，也可以去估计。

估计方法一大堆，最早是GMM，后来是ML还有贝叶斯。

我的一位老师，算是华人中宏观经济学做得不错的，就说calibration其实就是猜

说得没错啊，但计量经济学和统计推断也是猜，只是自由度和检验手段的问题。

这从一个侧面表明了，华人被机械唯物主义思想束缚的情况很严重，可能缺少工具理性的世界观。