动态随机一般均衡（DSGE）模型绝对不是指一成不变的一个模型或者一类模型，而是一种针对不同具体问题的分析框架或者方法。

DSGE模型具有建模框架显性化、理论分析一致、微观分析和宏观分析完美结合、长短期分析有机整合等特性，这些特性使其逐渐成为经济分析工具中一颗耀眼的明星，DSGE模型已经逐步成为经济研究和政策分析领域发展速度最快、技术化程度最高、应用范围最广的主流研究方法和分析平台。

DSGE模型与传统实证方法也实现了较好的结合，特别是与传统的时间序列分析方法，包括VAR模型及宏观计量模型的结合方面也展现出了较好的性质，并且随着Bayes估计技术的使用，DSGE模型的估计以及对数据的解释能力等方面都得到了较大幅度的提升。

DSGE模型不仅备受研究人员的青睐，而且得到了政府、货币当局和其他机构的重视。在国际上，许多国家的中央银行、财政部门以及经合组织（OECD）、国际货币基金组织（IMF）、世界银行等国际机构纷纷针对自己关注的经济体，建立不同复杂程度的DSGE模型，基于这些DSGE模型对货币、财政、贸易、汇率等政策对经济的影响进行分析和预测，并作为政策制定的重要决策依据。

DSGE系列课程100%满分好评邓贵川亲授

DSGE高阶内容-贝叶斯估计+金融摩擦

课程信息

培训时间

贝叶斯估计：2024年10月13, 19-20, 26日 (四天)

金融摩擦 ：2024年10月27日 (一天)

培训方式

在线学习，提供资料及主讲老师答疑

授课嘉宾简介

邓贵川，中山大学国际金融学院副教授，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。

课程大纲：

贝叶斯估计：

第一章：DSGE模型的Bayes估计基础知识 (6h)

1. Bayes估计概述 (1.5h)

1)    估计AR(1)模型

2)    估计状态空间模型

2. NK-DSGE模型估计 (3.5h)

1)    模型构建

2)    动态系统

3)    数据处理及代码

3. DSGE模型的Bayes估计概述 (1h)

1)    DSGE模型的状态空间表达

2)    DSGE模型的Bayes估计步骤

第二章：MH算法和卡尔曼滤波(6h)

1. 简单采样 (1.5h)

1)    直接采样

2)    拒绝采样

3)    重要性采样

2. MH算法 (2.5h)

1)    马尔可夫链

2)    M-H采样

3)    收敛性诊断

3. 卡尔曼滤波 (2h)

1)    理论基础

2)    抽样实现

第三章：VAR模型与Bayes估计 (7h)

1. VAR模型 (2.5h)

1)    模型设定

2)    识别与脉冲反应

3)    方差分解和历史分解

2. Bayes估计结果分析 (4.5h)

1)    Bayes估计回顾

2)    先验设定与后验分布

3)    收敛性诊断

4)    脉冲反应分析

5)    方差分解和历史分解

第四章：Bayes估计潜在问题及模型评估(5h)

1. Bayes估计潜在问题 (3h)

1)    模型设定

2)    观测变量与观测值

3)    观测误差设定

4)    代码实现

2. 模型评估 (2h)

1)    理论基础

2)    模型误设

3)    代码实现

金融摩擦 (6h)：

1. BGG金融加速器 (3h)

1)    模型设定

2)    模型求解

3)    代码实现

2. GK金融加速器 (3h)

1)    模型设定

2)    模型求解

3)    代码实现

课程费用

贝叶斯：4600元

金融摩擦：1400元

课程优惠

1，贝叶斯与金融摩擦联报优惠价5500元；

2，DSGE老学员八折优惠；

3，JG学术老学员九折优惠；

PS：组合优惠与折扣优惠不叠加。

报名链接

贝叶斯：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1826

金融摩擦：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1827

贝叶斯+金融摩擦：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1828

报名流程

1. 点击对应课程报名链接，在线提交报名信息；

2. 经管之家论坛账号登录后提交订单，支付宝/微信/银联支付；

3. 确认发票信息，2个工作日发送电子版发票及通知；

4. 缴费后发送资料，进交流群。

联系方式：

尹老师

电话：13321178792

QQ：42884447

WeChat：JGxueshu