动态随机一般均衡模型（Dynamic Stochastic General Equilibrium Model，简称DSGE模型）是当前比较主流的一种宏观经济金融分析模型。

区别于静态分析，动态优化立足于经济主体的跨期优化决策，引入理性预期，考虑了未来对当期的影响，形成的最优决策具有动态调整机制。随机性则用来刻画经济运行过程中随机冲击的影响，以此分析经济波动的根源以及波动机制。一般均衡分析以各个经济主体、各个部门之间的互动联系为基础，各个市场之间互动、反馈，彼此影响，同时出清，共同达到均衡状态，与局部均衡分析只立足于单个市场的出清有显著区别。

DSGE模型的特征决定了其相较于其他计量模型具有特殊优势。

第一，DSGE模型以个体优化为起点，运用加总技术将个体最优决策合成经济体的总量运动方程，微观个体对宏观经济的影响路径清晰可见，较好地将微观决策与宏观分析进行了结合。

第二，能够同时考察经济的短期波动与长期均衡，两者之间的相互作用机制也能在模型中得到完整体现，有助于更好地进行政策分析。

第三，DSGE模型结合贝叶斯估计技术，参数估计更具合理性。

因此，暑期DSGE模型高阶课程分两个专题进行讲授：贝叶斯估计+金融摩擦。

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，提供资料和答疑

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（24h）：

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。

试听请联系：

尹老师

电话：13321178792

QQ：42884447

WeChat：JGxueshu