DSGE高阶丨Bayes估计

现场

4600元

远程

4600元
上课地点:远程直播, 提供录播回放 讲师:邓贵川 报名时间:2021/09/07 - 2021/12/31 开课时间:2021年10月3-6日(四天)

DSGE高阶课程分为 贝叶斯估计 与 金融摩擦 两大专题


讲师介绍:

邓贵川,中山大学国际金融学院副教授,金融学博士。
毕业于武汉大学经济与管理学院,研究方向为国际金融和货币政策,目前在《经济研究》、《世界经济》、《管理科学学报》、《数量经济与技术经济研究》等期刊发表论文多篇,担任《经济研究》、《世界经济》、《数量经济与技术经济研究》等期刊匿名审稿人。


课程大纲:

第一章:DSGE模型的Bayes估计基础知识(6h)

1. Bayes估计概述(1.5h)

估计AR(1)模型

估计状态空间模型

2. NK-DSGE模型估计(3.5h)

模型构建

动态系统

数据处理及代码

3. DSGE模型的Bayes估计概述(1h)

DSGE模型的状态空间表达

DSGE模型的Bayes估计步骤

第二章:MH算法和卡尔曼滤波(6h)

1. 简单采样(1.5h)

直接采样

拒绝采样

重要性采样

2. MH算法(2.5h)

马尔可夫链

M-H采样

收敛性诊断

3. 卡尔曼滤波(2h)

理论基础

抽样实现

第三章:VAR模型与Bayes估计(7h)

1. VAR模型(2.5h)

模型设定

识别与脉冲反应

方差分解和历史分解

2. Bayes估计结果分析(4.5h)

Bayes估计回顾

先验设定与后验分布

收敛性诊断

脉冲反应分析

方差分解和历史分解

第四章:Bayes估计潜在问题及模型评估(5h)

1. Bayes估计潜在问题(3h)

模型设定

观测变量与观测值

观测误差设定

代码实现

2. 模型评估(2h)

理论基础

模型误设

代码实现




优惠:

DSGE现场班/远程班老学员8折优惠;
现场/远程班老学员9折优惠;

同一单位三人以上同时报名9折优惠;

组合优惠与折扣优惠不叠加。


联系方式:

尹老师

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