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| 內容簡介： |
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伯克哈德·希尔、阿尔弗雷德·莫斯那编写的《动态一般均衡建模--计算方法与应用第2版》对动态随机一般均衡模型的求解方法进行了详细的介绍，不仅分析了典型经济人模型，而且也对异质性经济主体模型进行了探讨。书中对动态随机一般均衡模型算法的讲解非常系统和全面，这些算法包括扰动法、确定性路径拓展法、状态空间离散化方法、参数化预期方法和投影法等。本书还通过实例对每种方法进行了应用和分析，并配以程序进行演示，使读者可以从理论和操作层面对算法有清楚的了解。
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| 目錄：
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第一部分 典型经济人模型
第一章 基本模型
1.1 确定性有限期限Ramsey模型和非线性规划
1.1.1 Ramsey问题
1.1.2 Kuhn-Tucker定理
1.2 确定性无限期限Ramsey模型和动态规划
1.2.1 递归的效用函数
1.2.2 欧拉方程
1.2.3 动态规划
1.2.4 鞍点路径
1.2.5 存在解析解的模型
1.3 随机Ramsey模型
1.3.1 随机产出
1.3.2 随机欧拉方程
1.3.3 随机动态规划
1.4 劳动力供给、增长与分散经济
1.4.1 休闲的替代
1.4.2 增长与关于技术与偏好的约束
1.4.3 分散经济
1.5 模型的校准和评价
1.5.1 基准模型
1.5.2 校准
1.5.3 模型评价
1.6 数值求解方法
1.6.1 特征描述
1.6.2 解的准确性
附录1求解例1.2.1
附录2对技术和偏好的限制
问题
第二章 扰动法
2.1 确定性模型的线性求解
2.2 随机线性二次型模型
2.3 线性二次型LQ近似
2.3.1 一个警告
2.3.2 一个示例
2.3.3 一般方法
2.4 线性近似
2.4.1 一个示例
2.4.2 一般方法
2.5 二阶近似
2.5.1 简介
2.5.2 确定性增长模型
2.5.3 随机增长模型
2.5.4 一般情况
2.6 应用
2.6.1 基准模型
2.6.2 在建时间
2.6.3 新凯恩斯菲利普斯曲线
附录3随机线性二次型问题的求解
附录4推导新凯恩斯菲利普斯曲线的对数线性化形式
问题
第三章 确定性扩展路径方法
3.1 确定性模型的求解
3.1.1 有限期限模型
3.1.2 无限期限模型
3.2 随机模型的求解
3.2.1 一个例子
3.2.2 一般算法
3.3 进一步的应用
3.3.1 基准模型
3.3.2 一个小国开放经济
问题
第四章 状态空间离散化方法
4.1 确定性模型的求解
4.2 随机模型的求解
4.3 进一步的应用
4.3.1 非负的投资
4.3.2 基准模型
问题
第五章 参数化预期
5.1 近似解的特征刻画
5.1.1 一个示例
5.1.2 一般框架
5.1.3 自适应学习
5.2 近似解的计算
5.2.1 1’和沙的选择
5.2.2 不动点的迭代计算
5.2.3 不动点的直接计算
5.2.4 初始点
5.3 应用
5.3.1 带有非负投资约束的随机增长模型
5.3.2 基准模型
5.3.3 关于货币的有限参与模型
问题
第六章 投影法
6.1 投影法的特征刻画
6.1.1 一个例子
6.1.2 一般框架
6.1.3 参数化预期方法的关系
6.2 建立投影法的相关模块
6.2.1 近似函数
6.2.2 残差函数
6.2.3 投影和求解
6.2.4 解的准确性
6.3 应用
6.3.1 确定性增长模型
6.3.2 具有非负投资约束的随机增长模型
6.3.3 基准模型
6.3.4 股权溢价之谜
问题
第二部分异质性经济主体模型
第七章 平稳分布的计算
7.1 一个总体确定的简单异质性经济主体模型
7.2 异质性经济主体经济的平稳均衡
7.3 应用
7.3.1 具有异质性经济主体和不完全保险的经济中的无风险利率
7.3.2 异质性的生产率和收人分布
问题
第八章 分布函数的动态
8.1 简介
8.2 转轨动态
8.2.1 部分信息
8.2.2 对要素价格的有限时间路径进行猜测
8.3 总体不确定性
8.4 应用
8.4.1 具有流动性约束和不可分割特性的经济波动成本
8.4.2 收入分配的周期波动动态
8.5 结语
问题
第九章 确定性交迭世代模型
9.1 稳态
9.1.1 一个示例
9.1.2 稳态的计算
9.2 转轨路径
9.2.1 一个程式化的6期模型
9.2.2 转轨路径的计算
9.3 应用：人口转移变化
9.3.1 模型
9.3.2 计算
9.3.3 结果
问题
第十章 随机交迭世代模型
10.1 个体不确定性
10.2 总体不确定性
10.2.1 对数线性化
10.2.2 Krusell—Smith算法在交迭世代模型中的应用
附录5年度AR1过程中的参数
问题
第三部分 工具
第十一章 数值方法
11.1 线性代数快速回顾
11.1.1 复数
11.1.2 向量
11.1.3 范数
11.1.4 线性独立
11.1.5 矩阵
11.1.6 线性二次型
11.1.7 特征值和特征向量
11.1.8 矩阵分解
11.1.9 Givens旋转
11.2 函数近似
11.2.1 Faylor定理
11.2.2 隐函数定理
11.2.3 线性插值
11.2.4 三次样条插值
11.2.5 多项式族
11.2.6 切比雪夫多项式
11.2.7 多维近似
11.2.8 神经网络
11.3 数值微分与积分
11.3.1 微分
11.3.2 数值积分
11.4 迭代算法的终止标准
11.5 非线性方程
11.5.1 单方程
11.5.2 多方程
11.6 数值优化
11.6.1 黄金分割搜寻法
11.6.2 i亩斯一牛顿法
11.6.3 拟牛顿法
11.6.4 遗传算法
第十二章 各种其他工具
12.1 差分方程
12.1.1 线性差分方程
12.1.2 非线性差分方程
12.2 马尔科夫过程
12.3 DM统计量
12.4 HIL滤波
参考文献
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