Matlab和Dynare工具箱

请问有用Dynare进行Bayesian估计的例子吗？如具体代码

详细内容和code请见帖子附件

好的，研究一下

老师，按您simplest中的代码输入，我是直接复制到一个ramst.mod中，并且在matlab中运行dynare ramst.mod，就出现如下字
Configuring Dynare ...
[mex] Generalized QZ.
[mex] Sylvester equation solution.
[mex] Kronecker products.
[mex] Sparse kronecker products.
[mex] Bytecode evaluation.
[mex] k-order perturbation solver.
[mex] k-order solution simulation.

Starting Dynare (version 4.2.4).
Starting preprocessing of the model file ...
ERROR: ramst1.mod:10.1-3: syntax error, unexpected END
我看您的上面在第十行，也就是model后结束是有end的啊，为什么他还报错？

我不知道你什么地方写错了，但是这个错误命令很多时候是指有个地方没有“；”

真的是诶~谢谢老师，果然神经大条的忘记打了一个分号，我还一直在纠正语法错误。。哈哈

如果冲击是对数形式，在dynare中的写法应该没什么特别吧？

老师，我建的模型有什么语法错误么？为什么每次运行都是

Starting Dynare (version 4.2.4).
Starting preprocessing of the model file ...
ERROR: lx.mod:30.1-5: syntax error, unexpected NAME
??? Error using ==> dynare at 114
DYNARE: preprocessing failed

我查了几遍，可是没发现打错啊？
var y k l z c i g ex ms r f;
varexo epsilon_g epsilon_z epsilon_f epsilon_ms epsilon_ex;
parameters beta alpha delta gam_l gam_c gam_i gam_g gam_ex
           gam_ms j eta_ms gam_mss eta_g eta_f kk hh
           rho_g rho_z rho_f rho_ex;
beta=0.9;
alpha=0.355;
delta=0.05;
gam_l=1;
gam_c=0.3778;
gam_i=0.5329;
gam_g=0.1971;
gam_ex=0.5328;
gam_ms=0.1224;
j=0.019;
eta_ms=0.97;
gam_mss=26127;
eta_g=0.7;
eta_f=2;
kk=0.3;
hh=0.01;
rho_g=0.67;
rho_z=0.95;
rho_ex=0.673;
rho_f=0.98

model(linear);
y=alpha*k+(1-alpha)*l+(log((1-beta+delta*beta)/(alpha*beta))+(1-alpha)*log(alpha/(1-alpha)))*z;
y=c+l+gam_l;
c-c(+1)+(1-beta+delta*beta)*(1-alpha)*(1/(1-alpha)*log((1-beta+delta*beta)/(alpha*beta))+log(alpha/(1-alpha)))*z=0;
k(+1)=delta*i+(1-delta)*k;
i=-j*r;
y=gam_c*c+gam_i*i+gam_g*g+gam_ex*ex-gam_ms*(ms-ms(-1));
ms=(1-eta_ms)*gam_mss+eta_ms*ms(-1)+eta_g*epsilon_g+eta_f*epsilon_f+epsilon_ms;
ms=kk/gam_ms*y-hh*r;
g=rho_g*g(-1)+epsilon_g;
z=rho_z*z(-1)+epsilon_z;
f=rho_f*f(-1)+epsilon_f;
ex=rho_ex*ex(-1)+epsilon_ex;
end;
initval;
y=0;
k=0;
l=0;
c=0;
z=0;
i=0;
r=0;
end;
steady;
check;

rho_f=0.98
没有分号。同时你模型写错了，多了一个equation。我没有时间帮你改。

恩，呵呵，我自己再查一查，多一个式子的话，我可不可以通过合并消除？比方说
ms=(1-eta_ms)*gam_mss+eta_ms*ms(-1)+eta_g*epsilon_g+eta_f*epsilon_f+epsilon_ms;
ms=kk/gam_ms*y-hh*r;
是货币供给和需求，我将它合并可以么？这样并不影响求解吧

当然可以

这个这个。。本来已经好了，我稍微修改了下模型，又出来这个问题了，老师请您指点啊

STEADY-STATE RESULTS:

y     0
k     0
l     0
z     0
c     0
i     0
g     0
ex    0
ms    0
r     0
f     0

EIGENVALUES:
         Modulus             Real        Imaginary
          0.3166           0.3166                0
            0.67             0.67                0
            0.95             0.95                0
            0.95             0.95                0
               1                1                0
           1.026            1.026                0
           9.024            9.024                0

There are 2 eigenvalue(s) larger than 1 in modulus
for 2 forward-looking variable(s)

The rank conditions ISN'T verified!

??? Error using ==> print_info at 45
Blanchard Kahn conditions are not satisfied: indeterminacy due to rank failure
Error in ==> stoch_simul at 71
    print_info(info, options_.noprint);
Error in ==> lx at 216
info = stoch_simul(var_list_);
Error in ==> dynare at 120


var y k l z c i g ex ms r f;
varexo eps_g eps_z eps_f eps_ms eps_ex;
parameters beta alpha delta gam_l gam_c gam_i gam_g gam_ex
           gam_ms j eta_ms  eta_g eta_f k2 h2
           rho_g rho_z rho_f rho_ex rho_fe rho_ef;
beta=0.9;
alpha=0.355;
delta=0.05;
gam_l=1;
gam_c=0.3778;
gam_i=0.5329;
gam_g=0.1971;
gam_ex=0.5328;
gam_ms=0.1224;
j=0.019;
eta_ms=0.97;
eta_g=0.7;
eta_f=2.2281;
k2=0.3;
h2=0.01;
rho_g=0.67;
rho_z=0.95;
rho_ex=0.2828;
rho_f=1.1485;
rho_fe=-0.1567;
rho_ef=0.5663;
model(linear);
y=alpha*k+(1-alpha)*l+(log((1-beta+delta*beta)/(alpha*beta))+(1-alpha)*log(alpha/(1-alpha)))*z;
c=alpha*k-(alpha-gam_l)*l+(log((1-beta+delta*beta)/(alpha*beta))+(1-alpha)*log(alpha/(1-alpha)))*z;
c-c(+1)+(1-beta+delta*beta)*(1-alpha)*(1/(1-alpha)*log((1-beta+delta*beta)/(alpha*beta))+log(alpha/(1-alpha)))*z=0;
k(+1)=delta*i+(1-delta)*k;
i=-j*r;
y=gam_c*c+gam_i*i+gam_g*g+gam_ex*ex-gam_ms*(ms-ms(-1));
eta_ms*ms(-1)+eta_g*eps_g+eta_f*eps_f=k2/gam_ms*y-h2*r;
g=rho_g*g(-1)+eps_g;
z=rho_z*z(-1)+eps_z;
f=rho_f*f(-1)+rho_fe*ex(-1)+eps_f;
ex=rho_ex*ex(-1)+rho_ef(-1)*f+eps_ex;
end;
initval;
y=0;
k=0;
l=0;
z=0;
c=0;
i=0;
g=0;
ex=0;
ms=0;
r=0;
f=0;
end;
steady;
check;

shocks;
var eps_g=0.09^2;
var eps_z=0.09^2;
var eps_f=0.09^2;
var eps_ex=0.09^2;
var eps_ms=0.09^2;
end;
stoch_simul;

你有一个多余的equation.

11个变量，11个方程，怎么会有多余呢？

现在的问题是不满足bk条件，Blanchard Kahn conditions are not satisfied: indeterminacy due to rank failure，这种错误是来自哪里？是方程设立还是因为参数定值错误？
目前我的方程There are 2 eigenvalue(s) larger than 1 in modulus for 2 forward-looking variable(s)，这里看应该是满足条件了啊。。

c-c(+1)+(1-beta+delta*beta)*(1-alpha)*(1/(1-alpha)*log((1-beta+delta*beta)/(alpha*beta))+log(alpha/(1-alpha)))*z=0;

错误在这里了，这个方程是解不出来的，C(+1)前的系数必须要大于1。

??? Error using ==> cell.strmatch at 21
Requires character array or cell array of strings as inputs.
这是什么原因，我把数据是按照列排列的啊，而且第一个单元格所标字母与varobs是一样的，所增加的数据是货币供应量和外汇储备的月度数据。

自己跑一边下面的程序

var y k l z c i g ex ms r f;
varexo eps_g eps_z eps_f eps_ms eps_ex;
parameters beta alpha delta gam_l gam_c gam_i gam_g gam_ex
           gam_ms j eta_ms  eta_g eta_f k2 h2
           rho_g rho_z rho_f rho_ex rho_fe rho_ef;

predetermined_variables k;         
           
beta=0.99;
alpha=0.9;
delta=0.05;
gam_l=1;
gam_c=0.3778;
gam_i=0.9;
gam_g=0.2;
gam_ex=0.5328;
gam_ms=0.01;
j=0.1;
eta_ms=0.6;
eta_g=0.7;
eta_f=2.2281;
k2=0.3;
h2=0.1;
rho_g=0.67;
rho_z=0.5;
rho_ex=0.2828;
rho_f=2;
rho_fe=-1.5;
rho_ef=1.1;

model(linear);
y=alpha*k+(1-alpha)*l+(log((1-beta+delta*beta)/(alpha*beta))+(1-alpha)*log(alpha/(1-alpha)))*z;
c=alpha*k-(alpha-gam_l)*l+(log((1-beta+delta*beta)/(alpha*beta))+(1-alpha)*log(alpha/(1-alpha)))*z;
c-c(+1)+(1-beta+delta*beta)*(1-alpha)*(1/(1-alpha)*log((1-beta+delta*beta)/(alpha*beta))+log(alpha/(1-alpha)))*z=0;
k(+1)=delta*i+(1-delta)*k;
i=-j*r;
y=gam_c*c+gam_i*i+gam_g*g+gam_ex*ex-gam_ms*(ms-ms(-1));
eta_ms*ms(-1)+eta_g*eps_g+eta_f*eps_f=k2/gam_ms*y-h2*r;

g=rho_g*g(-1)+eps_g;
z=rho_z*z(-1)+eps_z;
f=rho_f*f(-1)+rho_fe*ex(-1)+eps_f;
ex=rho_ex*ex(-1)+rho_ef(-1)*f+eps_ex;
end;
initval;
y=0;
k=0;
l=0;
z=0;
c=0;
i=0;
g=0;
ex=0;
ms=0;
r=0;
f=0;
end;
steady;
check;

shocks;
var eps_g=0.09^2;
var eps_z=0.09^2;
var eps_f=0.09^2;
var eps_ex=0.09^2;
var eps_ms=0.09^2;
end;
stoch_simul(order=1);

这个模拟出来的效果比我当时做的好太多了。。谢谢老师。。这个参数设定上有什么讲究没，因为我是参考万解秋老师的一篇论文做的，数值也是参照他的，但是模拟效果却不好。书上也只是笼统的说校准

接下来按老师的模型，然后代入可观测数据，我用的是外汇储备和货币供给量的月度数据，经过HP滤波的处理，跳出来说模型 no stable equilibrium，这是怎么回事？没有稳定均衡是不是意味着我的模型建立的不好？这样的情况下，还有没有什么补救措施啊？
var y k l z c i g ex ms r f;
varexo eps_g eps_z eps_f eps_ms eps_ex;
parameters beta alpha delta gam_l gam_c gam_i gam_g gam_ex
           gam_ms j eta_ms  eta_g eta_f k2 h2
           rho_g rho_z rho_f rho_ex rho_fe rho_ef;
predetermined_variables k;         
           
beta=0.99;
alpha=0.9;
delta=0.05;
gam_l=1;
gam_c=0.3778;
gam_i=0.9;
gam_g=0.2;
gam_ex=0.5328;
gam_ms=0.01;
j=0.1;
eta_ms=0.6;
eta_g=0.7;
eta_f=2.2281;
k2=0.3;
h2=0.1;
rho_g=0.67;
rho_z=0.5;
rho_ex=0.2828;
rho_f=2;
rho_fe=-1.5;
rho_ef=1.1;
model(linear);
y=alpha*k+(1-alpha)*l+(log((1-beta+delta*beta)/(alpha*beta))+(1-alpha)*log(alpha/(1-alpha)))*z;
c=alpha*k-(alpha-gam_l)*l+(log((1-beta+delta*beta)/(alpha*beta))+(1-alpha)*log(alpha/(1-alpha)))*z;
c-c(+1)+(1-beta+delta*beta)*(1-alpha)*(1/(1-alpha)*log((1-beta+delta*beta)/(alpha*beta))+log(alpha/(1-alpha)))*z=0;
k(+1)=delta*i+(1-delta)*k;
i=-j*r;
y=gam_c*c+gam_i*i+gam_g*g+gam_ex*ex-gam_ms*(ms-ms(-1));
eta_ms*ms(-1)+eta_g*eps_g+eta_f*eps_f=k2/gam_ms*y-h2*r;
g=rho_g*g(-1)+eps_g;
z=rho_z*z(-1)+eps_z;
f=rho_f*f(-1)+rho_fe*ex(-1)+eps_f;
ex=rho_ex*ex(-1)+rho_ef(-1)*f+eps_ex;
end;
initval;
y=0;
k=0;
l=0;
z=0;
c=0;
i=0;
g=0;
ex=0;
ms=0;
r=0;
f=0;
end;
steady;
check;
shocks;
var eps_g=0.09^2;
var eps_z=0.09^2;
var eps_f=0.09^2;
var eps_ex=0.09^2;
var eps_ms=0.09^2;
end;
stoch_simul(order=1,nograph);

varobs ms f;
estimated_params;
beta, beta_pdf, 0.99, 0.002;
alpha, beta_pdf, 0.9, 0.002;
delta, beta_pdf, 0.05, 0.002;
gam_c, beta_pdf, 0.3778, 0.002;
gam_i, beta_pdf, 0.9, 0.002;
gam_g, beta_pdf, 0.2, 0.002;
gam_ex, beta_pdf, 0.5328, 0.002;
gam_ms, beta_pdf, 0.01, 0.002;
j, beta_pdf, 0.1, 0.002;
eta_ms, normal_pdf, 0.6, 0.002;
eta_g, normal_pdf, 0.7, 0.002;
eta_f, normal_pdf, 2.2281, 0.002;
k2, normal_pdf, 0.3, 0.002;
h2, gamma_pdf, 0.1,0.05;
rho_g, normal_pdf, 0.67, 0.002;
rho_z, normal_pdf, 0.5, 0.002;
rho_f, normal_pdf, 2, 0.002;
rho_ex, normal_pdf, 0.2828, 0.002;
rho_fe, normal_pdf, -1.5, 0.002;
rho_ef, normal_pdf, 1.1, 0.002;
end;
estimation(datafile=fms) f ms;

你好，我好好的看了下你的这个文件，心中困惑大了，你的这个mod里shocks;
var e; stderr 0.1;到底表示什么含义呢，按照你的文件来说是指第一期e的值突然由0变到0.1，以后各期e的值仍然为0，我以前的理解stderr 0.1为产生的关于e的随机数标准差增加为0.1，然后产生各期的e值，再根据各期e值来算各期的x和y.晕了。麻烦解答

那句命令就是制造一个标差为.1的白噪音。

老师，您有时间的时候，再帮我看看哈~到底问题在哪里，您给我指点一下，我自己会再好好琢磨修改。是不是在对数线性化的时候出了问题，导致模型有问题啊，我是参照toolkit的论文来进行线性化的，应该出不了问题啊。。exp（aXt+bYt）约等于aXt+bYt+1  然后就化为线性的了。simul那步之前都挺好的，varobs之后，时间序列再代入模型就出现问题了呢期待您的指导啊,您一直以来的帮助对我学习DSGE也是一种莫大的鼓励，再次向您致敬！我也一定要向您学习，成为一名优秀的经济科学家

早就说了，你这个模型中有几个方程是解不出来的，你所说的论文我也看了，根本和你的程序对不上。
变量C、MS都有问题。
C(t)=EtC(t+1)+....这个差分方程你自已动手解一下看看能不能解出解析解出来？
类似的还有MS。
再说了，经过滤波后的数据何必要求相邻两期的差分，经滤波后的数据应该是平稳的。

我之前改出来的那个mod文件，不能直接用来参数估计。我只是要告诉你一个意思，BK条件不满足的时候需要重新calibrate。你在写模型的时候，把k（如果这是capital的话）当成forward-looking variable，这即违反经济学原理有违反动态系统稳定性的。

我只是直接把它挑出来，用predetermined_variables k;    指明了这个backwards-looking。同时改了一些其他变量。你需要自己重新calibrate。这个非常有讲究，你自己试个上百遍就知道这件事多么tricky了。

那是不是就是我在线性化的时候出了差错，不然这个模型不应该对不上的吧。那我再试着重新编辑下模型，看看问题在哪里。。这个Et=Et+1我也是从欧拉公式线性化得到的。也许我哪里方法用的不对吧。我解了好几遍，最后得到的结果好像都和这个类似。我一会再重新推演下模型。谢谢老师指点。还有这个ms，那个万老师原文里是指y+ms-ms(-1)=c+i+g+ex作为行为人的效用最大化约束方程，我将它线性化后，不是ms-ms（-1）这项是不能避免的啊，老师说的ms是指这里么？老师看过那篇论文，那应该怎么解决？我的数据还需要HP去除趋势项么？

恩，原来是这样啊，那我再反复的校正模型和估计参数试试，也许是我线性化的时候就出了什么问题。k应该是由看k(-1)与新增加投资决定的啊，我是这么定义的，这个怎么会变成forward-looking了？

上面equation就是你mod文件里面的。这个和线性化结果一般无太多关系，主要是parameterisation的问题。

非常感谢