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5444 6
2012-11-16
有没有同学在进行DSGE运算时,dynare的运算结果是这样?怎么样解决,不知道问题出在哪里了

POSTERIOR KERNEL OPTIMIZATION PROBLEM!
(minus) the hessian matrix at the "mode" is not positive definite!
=> posterior variance of the estimated parameters are not positive.
You should try to change the initial values of the parameters using
the estimated_params_init block, or use another optimization routine.
Warning: The results below are most likely wrong!
> In dynare_estimation_1 at 436
In dynare_estimation at 62
In gi at 643
In dynare at 132
Warning: Matrix is singular to working precision.
> In dynare_estimation_1 at 450
In dynare_estimation at 62
In gi at 643
In dynare at 132

RESULTS FROM POSTERIOR MAXIMIZATION
parameters
prior mean mode s.d. t-stat prior pstdev

gamma 0.870 0.8700 Inf 0.0000 gamm 0.5000
kappa 1.100 1.1000 Inf 0.0000 gamm 0.5000
h 0.700 0.7000 Inf 0.0000 beta 0.2000
s 5.000 5.0000 Inf 0.0000 gamm 0.2500
delta_2 0.700 0.7000 Inf 0.0000 gamm 0.5000
rho_b 0.500 0.5000 Inf 0.0000 beta 0.2000
rho_l 0.500 0.5000 Inf 0.0000 beta 0.2000
rho_a 0.500 0.5000 Inf 0.0000 beta 0.2000
rho_i 0.500 0.5000 Inf 0.0000 beta 0.2000
rho_z 0.500 0.5000 Inf 0.0000 beta 0.2000
rho_tl 0.500 0.5000 Inf 0.0000 beta 0.2000
rho_tk 0.500 0.5000 Inf 0.0000 beta 0.2000
rho_tc 0.500 0.5000 Inf 0.0000 beta 0.2000
rho_g 0.500 0.5000 Inf 0.0000 beta 0.2000
rho_d 0.500 0.5000 Inf 0.0000 beta 0.2000
rho_A 0.500 0.5000 Inf 0.0000 beta 0.2000
sigma_b 1.000 1.0000 Inf 0.0000 invg 4.0000
sigma_l 1.000 1.0000 Inf 0.0000 invg 4.0000
sigma_a 1.000 1.0000 Inf 0.0000 invg 4.0000
sigma_i 1.000 1.0000 Inf 0.0000 invg 4.0000
sigma_z 1.000 1.0000 Inf 0.0000 invg 4.0000
sigma_tl 1.000 1.0000 Inf 0.0000 invg 4.0000
sigma_tk 1.000 1.0000 Inf 0.0000 invg 4.0000
sigma_tc 1.000 1.0000 Inf 0.0000 invg 4.0000
sigma_g 1.000 1.0000 Inf 0.0000 invg 4.0000
sigma_d 1.000 1.0000 Inf 0.0000 invg 4.0000
sigma_A 1.000 1.0000 Inf 0.0000 invg 4.0000
phi_z 0.200 0.2000 Inf 0.0000 gamm 0.1000
phi_tk 1.000 1.0000 Inf 0.0000 gamm 0.3000
phi_tl 0.500 0.5000 Inf 0.0000 gamm 0.2500
phi_g 0.070 0.0700 Inf 0.0000 gamm 0.3000
phi_kl 0.250 0.2500 Inf 0.0000 norm 0.1000
phi_kc 0.050 0.0500 Inf 0.0000 norm 0.1000
phi_lc 0.050 0.0500 Inf 0.0000 norm 0.1000
phi_d 0.050 0.0500 Inf 0.0000 norm 0.1000
gamma_z 0.150 0.1500 Inf 0.0000 gamm 0.2000
gamma_tk 0.150 0.1500 Inf 0.0000 gamm 0.2000
gamma_tl 0.150 0.1500 Inf 0.0000 gamm 0.2000
gamma_g 0.150 0.1500 Inf 0.0000 gamm 0.2000
gamma_d 0.150 0.1500 Inf 0.0000 gamm 0.2000

Log data density [Laplace approximation] is NaN.

MH: Multiple chains mode.
MH: Old _mh files successfully erased!
MH: Searching for initial values...
MH: I couldn't get a valid initial value in 100 trials.
MH: You should Reduce mh_init_scale...
MH: Parameter mh_init_scale is equal to 0.400000.
MH: Enter a new value...
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2012-11-17 12:05:08
posterior variance of the estimated parameters are not positive.
You should try to change the initial values of the parameters using
the estimated_params_init block, or use another optimization routine.

pls try "mode_compute = 6"
  http://www.dynare.org/DynareWiki/MonteCarloOptimization
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2012-11-20 10:05:12
谢谢epoh老师,还有一个问题我比较疑惑:数据一般要经过价格平减、季节调整、HP滤波,请问这三个步骤的顺序是怎么样的呢? 有些论文是先进过季节调整,然后再平减,最后HP滤波,是不是这样的呢?
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2012-11-20 20:11:58
tawjuan 发表于 2012-11-20 10:05
谢谢epoh老师,还有一个问题我比较疑惑:数据一般要经过价格平减、季节调整、HP滤波,请问这三个步骤的顺序 ...
数据处理可以参考
An Estimated New Keynesian DSGE Model_Turkey.pdf
  
page 11/23    3.2 Data

利率可以参考
page 8/23
2.3.1 The Monetary Policy Rule
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2012-11-20 21:25:06
谢谢epoh老师的帮助! 国外的期刊一般都是detrended\seasonal adjusted,但国内的处理方法千姿百态,经济学季刊上的处理方法是先进行季节调整,再HP滤波处理,所以很是纠结呢
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2012-11-22 16:21:42
tawjuan 发表于 2012-11-20 21:25
谢谢epoh老师的帮助! 国外的期刊一般都是detrended\seasonal adjusted,但国内的处理方法千姿百态,经济学 ...
给你找份文献:
  RBCs and DSGEs: The Computational Approach to Business Cycle Theory and Evidence
     
data:data.xls  
     GDP:Real Gross Domestic Product
     Source: U.S. Department of Commerce: Bureau of Economic Analysis  
     Seasonal Adjustment:Seasonally Adjusted Annual Rate

%数据处理 data.m
[gdp] = xlsread('data.xls','B15:B203');
y=log(gdp);
[trend] = hpfilter(y,1600);
y=(y-trend);  %detrend

运行文件:model.mod
   
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