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线性有理期望模型中不确定性的一种广义方法

作者

上市的：
  • 弗朗西斯科·比安奇
  • 乔瓦尼·尼科尔

摘要

我们提出了一种新的方法来处理线性有理期望模型中的不确定性问题。该方法包括使用一组辅助的外生方程对原始模型进行扩充，这些方程用于在存在不确定性的情况下提供足够数量的爆炸根。该扩展状态空间中的解（如果存在）总是确定的，并且与原始模型的不定解相同。该方法可以适应确定性和任意程度的不确定性，即使在确定性区域的边界未知的情况下也可以实现。因此，研究人员可以使用标准包来估计模型，而不会将估计限制在参数空间的某个区域。我们将我们的方法应用于参数空间两个区域的原型新凯恩斯模型的模拟和实际数据。我们表明，我们的方法成功地恢复了独立于初始值的真实参数值。

建议引用

  • 弗朗西斯科·比安奇和乔瓦尼·尼科尔，2017年。"线性有理期望模型中不确定性的一种广义方法,"NBER工作文件23521，国家经济研究局。
    • 手柄：RePEc:nbr:nerw:23521
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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