DSGE模型数值分析简述.docxVIP

DSGE 模型数值分析简述 王仕进 （上海财经大学 西方经济学） If you really want to understand some technology, you need to write about it. —— Tom Sargent 一、 引言 继 Kydland and Prescott（1982）之后，学术界涌现了大量通过运用动态随机一般均衡（DSGE）框架建模的文章，近些年来，这一框架俨然已经成为宏观经济学家讲故事的主流。虽然批评声不绝于耳，比如就有人撰文批评 DSGE 模型尽管在理论上很有用， 但是在预测方面并不能得到十分惊艳的效果，当然，这些批评大多数还是围绕着对 08 年金融危机的预测，虽然必威体育精装版的研究已经成功修正了这一缺陷。但就从宏观预测的角度而言，难道还有比 DSGE 更出色的方法吗？或许像那些精明的金融大鳄们那样从微观数据着手不失为一个好办法，但是预测并不是一个模型的主要功能，学术界更多的强调模型能够解释经济现象、分析经济问题的能力。据我所知，眼下最具影响力的一批宏观经济学家还是最钟爱此模型，他们正在尝试把 DSGE 推广到更精细、更广泛的领域。然而， 更多宏观经济学家的争论，主要还是围绕着新古典与新凯恩斯的矛盾、“淡水学派”与“盐水学派”的矛盾，而不是研究方法的选取上。比如最近刚刚被明尼苏达联储开除的Ellen McGrattan，她作为 Prescott 的忠实拥趸，一直视新凯恩斯主义为“死敌”，同样作为 Sargent 的学生， Ellen 还曾经在网上因为观点不和而大骂其师兄“ Theoretical Nonstarter”，她师兄的名字叫Lary. Christiano。此外，著名的C.K.M（. V.V. Chari，P. Kehoe， E. McGrattan）还经常合写文章批判新凯恩斯模型。当然，还有John Cochrane 等人也经常在他们的博客上写点批评观点。但是，无论是新古典主义者还是新凯恩斯主义者，他们在很多问题的认识上已经达成了巨大的共识，他们都是在一般均衡的框架下讨论和辩证。在中国，无论是人民银行还是券商宏观研究，他们也开始越来越重视在一般均衡框架下建模的方法，央行在构建适合中国的 DSGE 模型框架，券商如安信的高善文，近年来也开始频频采用一般均衡框架来撰写宏观报告，当然呈现在市场上的更多的是他们团队通俗化模型之后的版本。 Sargent 和 Stachurski 创建了个网站叫数量经济学（quantitative economics），虽然他们只是用 Python 简单地描述了一些构建数量经济模型的方法，但是仍然让本人心生涟漪，我想对于 Sargent 而言，他接触 Python 的时间应该也不长。还有最近在课堂上放视 频批评政府官员不懂 Taylor Rule 的 John Taylor，此生不能在这种老师门下求学，只能遥祝他们老人家能够长命百岁了。真正的数量经济学，不是Econometrics 所能概括的。他们网站的名字取做 quant-econ，乍一看可以翻成量子经济学，权当猜测也好，总是有很多人喜欢把经济学与物理学做比较。当然，宏观经济学的很多方法都是出自工程学，就连 Kydland and Prescott 所提出的 LQ 解法也不过是把工程学界现有的研究拿来解经济模型罢了，前面提到的 Ellen，她是最早把工程学领域的有限元方法（Finite Element）应用的经济学界的。可以说，淡水学派一个很大的贡献在于他们开创了 DSGE 模型的工具与语言，但是他们的一大缺点在于：过分强调数学或技术的重要性。注意，这里指的是过分强调，而不是不强调。当然，Dynare 的出现可能会在很大程度上减少了我们通过编程解模型的必要性，但是在面对很多特殊问题时（比如偶然紧约束），Dynare 是不能解决的。笔者认为，掌握一些基础的技术不但对于加深对模型的理解会有很大帮助，还会在修改、构建模型等方面有重要启发。 言归正传，本文接下来对 DSGE 模型的求解、估计与模拟分别作简要描述，希望能够简单化地概述一下宏观模型背后的技术难题。余下结构安排如下：第二部分对DSGE 的标准工艺流程做了概括，第三部分讨论了线性解法，第四部分简述一些现阶段流行的非线性方法，第五部分对 DSGE 模型的估计与模拟策略做了概述，最后第六部分简要总结全文。 二、 DSGE 标准流程（Methodology） 构建非线性最优化模型，一般而言，绝大多数的 DSGE 模型都是非线性的。 求解最优化问题，得到均衡条件，这时可以进行 GMM 估计。 求解均衡系统，得到 Policy function。目前常用的解法大体可以分为五类： 线性化（linearization）：有普通线性化（如一阶泰勒展