DSGE系列课程丨初级+中级+

高阶-贝叶斯估计+高阶-金融摩擦

课程信息

培训时间

初级：15小时

中级：15小时

高级：30小时

RS-DSGE：12小时

培训方式

初中高级：线上学习，提供全部资料及答疑

RS-DSGE：远程直播，提供录播回放

DSGE初中级

课程介绍：

首先，从总体上讲解如何构建DSGE模型，以及如何求解DSGE模型；

其次，以基准DSGE为切入点，讲解如何设定经济环境、家庭和厂商如何优化决策、市场出清条件如何设定，以及如何编写代码求解模型，夯实基础；

再次，讲解如何在基准DSGE模型的基础上逐渐加入生产性资本、名义刚性等内容，以及相应的代码；

最后，将封闭经济扩展到开放经济。

课程特色：

第一，以夯实基础为主，注重基础知识的讲解；

第二，理论与实操相结合，模型构建与代码编写同步进行；

第三，由浅入深，先从基础知识讲起，然后逐渐拔高，轻松掌握DSGE方法。

课程特点：

√仔细推导每一个方程；

√明确每一个优化问题的经济含义、每一个一阶条件经济含义；

√ 明确每一行代码的含义；

√ 让每一个学员能深入模型中，又能跳出模型外。

课程目标：

√ 让不懂DSGE的人学会DSGE：模型构建-稳态-代码

√ 让了解DSGE的人理解DSGE：每一个优化问题的经济含义和详细推导，每一个一阶条件经济含义

√ 为进行更高层次研究打下基础：复杂的DSGE模型都是简单的DSGE模型的基础上增加更复杂的机制和相应的部门

适用人群：

有经济学基础知识、对DSGE有所了解但还不够深入、又想要掌握的硕博士，以及青年教师。

课程大纲：

初级

第1部分：DSGE入门 (8h)

1）DSGE简介 (0.5h)

a)  经济系统-动态经济系统

b)  动态随机一般均衡模型:特点、常设部门、研究问题、解法

2）基准DSGE模型构建（3h）

a)  家庭部门设定优化问题

b)  厂商部门设定与优化

c)  市场出清条件

3) 模型求解 (4h)

a) 稳态及参数校准

b) 对数线性化方法与实践

c) Matlab操作与dynare代码撰写

4) 模型分析 (0.5h)

a) 脉冲反应分析

b) 二阶矩分析：波动率、相关系数

第2部分： 引入最终产品厂商(1h)

1) 引入最终产品厂商后模型构建 (1h)

a) 家庭部门设定优化问题

b) 最终产品厂商设定与优化

c) 厂商部门设定与优化

d) 市场出清条件

第3部分:引入生产性资本 (3h)

1) 模型构 (1h)

a)  家庭部门设定优化问题

b)  厂商部门设定与优化

c)  市场出清条件

2) 稳态、对数线性化及代码 (1.5h)

a)  稳态计算技巧

b)  对数线性化

c)  撰写dynare代码

3) 模型分析及对比 (0.5h)

a)  脉冲反应对比分析

b)  矩条件对比分析

第4部分： 引入名义刚性及货币政策分析(6h)

1) 引入价格黏性 (3h)

a) Calvo定价与厂商优化问题

b) Rotermberg定价与厂商优化问题

c) Calvo定价与Rotermberg定价关系

d) 模型分析及对比

中级：

2) 引入工资黏性 (3h)

a)  家庭优化问题

b)  对数线性化及代码

c)  模型分析及对比

第5部分:开放经济DSGE-对称两国模型 (6h)

1) 模型构建 (3h)

a)  家庭部门设定优化问题

b)  厂商部门设定与优化

c)  市场出清条件

2) 模型求解 (2.5h)

a)  稳态求解

b)  对数线性化

c)  dynare代码

3) 模型分析 (0.5h)

a)  脉冲反应对比分析

b)  矩条件对比分析

第6部分： 开放经济DSGE-小国模型(Type 1) (6h)

1) 模型构建 (3h)

a)  家庭部门设定优化问题

b)  厂商部门设定与优化

c)  市场出清条件

2) 模型求解 (2.5h)

a) 稳态求解

b) 对数线性化

c) dynare代码

3) 模型分析 (0.5h)

a) 脉冲反应对比分析

b) 矩条件对比分析

高级（贝叶斯估计+金融摩擦）

贝叶斯专题

第一章：DSGE模型的Bayes估计基础知识 (6h)

1.Bayes估计概述 (1.5h)

a)  估计AR(1)模型

b)  估计状态空间模型

2. NK-DSGE模型估计 (3.5h)

a)  模型构建

b)  动态系统

c)  数据处理及代码

3.DSGE模型的Bayes估计概述(1h)

a)  DSGE模型的状态空间表达

b)  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)

a)  直接采样

b)  拒绝采样

c)  重要性采样

2. MH算法 (2.5h)

a)  马尔可夫链

b)  M-H采样

c)  收敛性诊断

3. 卡尔曼滤波 (2h)

a)  理论基础

b)  抽样实现

第三章：VAR模型与Bayes估计 (7h)

1. VAR模型 (2.5h)

a)  模型设定

b)  识别与脉冲反应

c)  方差分解和历史分解

2. Bayes估计结果分析 (4.5h)

a)  Bayes估计回顾

b)  先验设定与后验分布

c)  收敛性诊断

d)  脉冲反应分析

e)  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)

a)  模型设定

b)  观测变量与观测值

c)  观测误差设定

d)  代码实现

2. 模型评估 (2h)

a)  理论基础

b)  模型误设

c)  代码实现

金融摩擦专题

第五章：金融摩擦 (6h)

1.BGG金融加速器 (3h)

a)  模型设定

b)  模型求解

c)  代码实现

2.GK金融加速器 (3h)

a)  模型设定

b)  模型求解

c)  代码实现

课程费用

1. 初级：2400元

2. 中级：2800元

3. 贝叶斯：4600元

4. 金融摩擦：1400元

课程优惠

1，初中级联报优惠价4900元；

2，贝叶斯与金融摩擦联报优惠价5500元；

3，初中高级联报优惠价9700元；

4，现场班/远程班老学员九折优惠；

PS：组合优惠与折扣优惠不叠加。

报名链接

初中级：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1896

高级：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1828

试听及课程咨询

尹老师

电话：13321178792

QQ：42884447

WeChat：JGxueshu