经济博士没听过dsge....可以这么说，ad as只是被国外定义为没有严格微观基础而且是局部均衡的模型，先解释第一个为啥有微观基础，比如household section中的储蓄率也可以说总收入到底应该如何在消费和各类投资中分配，投资的变化又会引起总产出总收入进而让下一期的消费和投资也产生变化，而这个分配的决定是基于效用最大化来决定的，同样劳动力的供给也考虑为控制变量时候，劳动力市场的供给也是基于效用最大化的微观基础决定，在firm section厂商定义是利润最大化，当然这是隐含不完全竞争市场假定的情况，但是厂商行为决定了收入在投入劳动力和资本中的分配，也能决定名义价格是边际成本的一个加成。再加上optimal monetary rule和横截面条件让ZF的货币供给与财政行为也具有所谓损失效用最小的微观内生决定机制，当然lz所谓的dsge是分析短期经济行为的这个想法其实挺萌的，因为dsge开始的时候都是完全市场夜就是说其实是古典的完全出清的假定，这个时候就是长期的情况，真正涉及短期还要加入细分的household intermediate firms的定义，再进一步加入名义刚性定价如calvo pricing which applied in labor market and intermediate firms，这时候才是dge的一个前瞻模型，后顾模型还要加入 固定价格随前一期通胀的影响，或者是央行目标通胀的一个加权。。至于局部均衡刚刚说的其实应该感觉了吧，dsge是一个考虑入很多部门的结构模型，计量上其实类似工具变量法和联立方程的状况，至于随即那定义主要是认为技术冲击引起收入变化，进而可产生趋势和周期性，比如高阶差分随机方程用谱分析会发现其中的周期性也就是相关系数的周期。还有就是会认为弹性等系数不一定是固定的确定的，还有可能是个随机的等等，不细说了。
再告诉lz为何dsge被称为经济学的顶峰，因为你发现学了建模其实只是个开始，一系列比如简单的均衡处对数线型化，解LRE model and remove the non-predetermined variables等问题，这又是随机差分方程组的问题，再用解出的模型写成状态空间模型state space用kalman filter去推导后验分布，用multivariate distribution方法解出更新方程进而形成sequantial process，再用这个更新方程的每期解去构造似然函数，当然指望极大似然估计有多大作用是不现实的，因为identification的问题，方差太大，所以还要学贝叶斯估计，其中kakman filter的后验分布和先验分布定义有关键作用，可以用来构造的全条件期望的分布密度函数，再就是对这个函数运用mcmc或更新的sequantial mc和mh抽样去渐进后验分布，算出parameters and coefficients的均值方差。。
这大概就是dsge的流程，可以用dynare去做，但是想应用dsge感觉lz貌似完全低估了其难度！
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