Preface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . V
Part I. Representative Agent Models
1 Basic Models and Elementary Algorithms . . . . . . . . 3
1.1 The Deterministic Finite Horizon Ramsey Model
and Non-linear Programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.1 The Ramsey Problem. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.2 The Kuhn-Tucker Theorem . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.1.3 Numerical Solutions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2 The Deterministic Infinite Horizon Ramsey Model
and Dynamic Programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.2.1 Recursive Utility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.2.2 Euler Equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.2.3 Dynamic Programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.2.4 The Saddle Path . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.2.5 Numerical Solutions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.3 The Stochastic Ramsey Model . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
1.3.1 Stochastic Output. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
1.3.2 Stochastic Euler Equations . . . . . . . . . . . . . . . 36
1.3.3 Stochastic Dynamic Programming . . . . . . . . . 38
1.3.4 Numerical Solutions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
1.4 Labor Supply, Growth, and the Decentralized
Economy. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
1.4.1 Substitution of Leisure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
1.4.2 Growth and Restrictions on Technology and
Preferences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
1.4.3 The Decentralized Economy . . . . . . . . . . . . . . 57
XII
1.4.4 Numerical Solutions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
1.5 Model Calibration and Evaluation . . . . . . . . . . . . . . 64
Appendices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
A.1 Solution to Example 1.2.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
A.2 Restrictions on Technology and Preferences . . . . . . 75
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
2 Linear Quadratic and Linear Approximation Methods
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
2.1 The Linear Quadratic Model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
2.1.1 Description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
2.1.2 Derivation of the Policy Function . . . . . . . . . 87
2.1.3 Certainty Equivalence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
2.1.4 Derivation of the Euler Equations . . . . . . . . . 89
2.2 LQ Approximation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
2.2.1 An Illustrative Example . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
2.2.2 The General Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
2.3 Loglinear Approximation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
2.3.1 An Illustrative Example . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
2.3.2 The General Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
2.4 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
2.4.1 The Benchmark Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
2.4.2 Time to Build . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
2.4.3 New Keynesian Phillips Curve . . . . . . . . . . . . 125
Appendices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
A.3 Solution of the Stochastic LQ problem . . . . . . . . . . 139
A.4 Derivation of the Loglinear Model of the New
Keynesian Phillips Curve . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
3 Parameterized Expectations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
3.1 Characterization of Approximate Solutions . . . . . . 156
3.1.1 An Illustrative Example . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
3.1.2 A General Framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
3.1.3 Adaptive Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
3.2 Computation of the Approximate Solution. . . . . . . 164
3.2.1 Choice of T and ψ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
3.2.2 Iterative Computation of the Fixed Point . . 166
3.2.3 Direct Computation of the Fixed Point . . . . 167
3.2.4 Starting Points . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
3.2.5 Accuracy of Solutions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
3.3 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172
3.3.1 Stochastic Growth with Non-negative Investment
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172
3.3.2 The Benchmark Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
3.3.3 Limited Participation in Financial Markets . 181
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
4 Projection Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
4.1 Characterization of Projection Methods . . . . . . . . . 198
4.1.1 An Example. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198
4.1.2 The General Framework . . . . . . . . . . . . . . . . . 201
4.1.3 Parameterized Expectations and Projection
Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204
4.2 The Building Blocks of Projection Methods . . . . . . 205
4.2.1 Approximating Function . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
4.2.2 Residual Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206
4.2.3 Projection and Solution . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207
4.2.4 Accuracy of Solution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209
4.3 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210
4.3.1 The Deterministic Growth Model . . . . . . . . . 210
4.3.2 The Stochastic Growth Model with Nonnegative
Investment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215
4.3.3 The Equity Premium Puzzle. . . . . . . . . . . . . . 221
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235
以上是课本的部分目录~~需要的拿走吧~~

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