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评估DSGE模型中的识别强度。先验方法

作者

上市的:
  • 尼古拉·伊斯克利夫

    (葡萄牙银行)

摘要

结构模型中的识别强度反映了由参数表示的模型特征的经验相关性。当一些参数与模型要解释的现实方面几乎无关或几乎多余时,就会出现弱识别。因此,识别强度不仅是模型可靠估计的关键要求,而且对模型开发具有重要意义。本文提出了一种新的框架,用于在估计线性化动态随机一般均衡(DSGE)模型之前评估其识别强度。在参数设置中,模型的经验含义包含在似然函数中,对于DSGE模型,似然函数完全由基础结构模型表征。我展示了如何使用标准渐近理论来评估与模型相关的参数空间中任意点的基于似然估计的理论性质。此外,除了评估整体可能性的信息性外,我还展示了如何确定数据的哪些特定特征,例如给定变量或一组变量的矩,对于识别给定参数最为重要。该方法使用一个中等规模的商业周期模型进行了说明。

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  • 尼古拉·伊斯克利夫(Nikolay Iskrev),2010年。"评估DSGE模型中的识别强度。先验方法,"2010年会议文件1117,经济动态学会。
  • 手柄:RePEc:红色:sed010:1117
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    博客提及

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    1. 评估DSGE模型中的识别强度。先验方法
      作者:克里斯蒂安·齐默尔曼NEP-DGE博客2011年1月23日09:07:09

    引文

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    引用人:

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    1. 尼古拉·伊斯克利夫(Nikolay Iskrev),2010年。"DSGE模型中的局部识别,"货币经济学杂志爱思唯尔,第57(2)卷,第189-202页,3月。
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