dsge模型的贝叶斯估计在dynare中如何实现
时间: 2023-06-27 21:05:00 浏览: 341
贝叶斯算法实现
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在Dynare中,可以使用贝叶斯估计器命令bayesian_irf来实现dsge模型的贝叶斯估计。具体步骤如下:
1. 编写dsge模型的.mod文件,并在其中定义所有的参数、变量、方程、初始值以及先验分布等。
2. 在.mod文件中添加estimation块,定义模型的似然函数和先验分布,例如:
```
estimation(datafile=‘datafile.csv’,mode_compute=4,mode_check, mh_replic = 500000,
mh_nblocks=2, mh_jscale=0.5, mh_drop=0.45, prior_trunc=3, lik_init=2, diffuse_filter,
diffuse_init, nograph, graph_format=png,mode_file=‘modefile.mat’);
estimated_params;
beta, beta_pdf, uniform_pdf, 0.97, 1.03;
phi, normal_pdf, 0.9, 0.1;
sigma, inv_gamma_pdf, 0.01, 0.01;
end;
```
其中,datafile指定估计用到的数据文件名;mode_compute=4表示使用Metropolis-Hastings算法进行贝叶斯估计;mode_check表示检查估计结果的合理性;mh_replic指定Metropolis-Hastings算法的迭代次数;prior_trunc指定先验分布的截尾;lik_init和diffuse_filter表示初始化似然函数和扩散初始化方法;beta、phi和sigma为待估计的参数,分别指定其名称、先验分布类型、先验分布参数和先验分布区间。
3. 运行.mod文件,进行贝叶斯估计。运行完成后,可以得到估计结果和后验分布图表等。
需要注意的是,贝叶斯估计的过程比较复杂,需要对模型的参数、先验分布和数据进行充分的了解和判断,才能得到可靠的估计结果。
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