內(nèi)容簡介: 　　《動態(tài)一般均衡建模--計算方法與應(yīng)用(第2版)》對動態(tài)隨機(jī)一般均衡模型的求解方法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，不僅分析了典型經(jīng)濟(jì)人模型，而且也對異質(zhì)性經(jīng)濟(jì)主體模型進(jìn)行了探討。書中對動態(tài)隨機(jī)一般均衡模型算法的講解非常系統(tǒng)和全面，這些算法包括擾動法、確定性路徑拓展法、狀態(tài)空間離散化方法、參數(shù)化預(yù)期方法和投影法等。本書還通過實例對每種方法進(jìn)行了應(yīng)用和分析，并配以程序進(jìn)行演示，使讀者可以從理論和操作層面對算法有清楚的了解。

作者簡介:

目錄:第一部分 典型經(jīng)濟(jì)人模型
第一章 基本模型
1.1 確定性有限期限Ramsey模型和非線性規(guī)劃
1.1.1 Ramsey問題
1.1.2 Kuhn-Tucker定理
1.2 確定性無限期限Ramsey模型和動態(tài)規(guī)劃
1.2.1 遞歸的效用函數(shù)
1.2.2 歐拉方程
1.2.3 動態(tài)規(guī)劃
1.2.4 鞍點(diǎn)路徑
1.2.5 存在解析解的模型
1.3 隨機(jī)Ramsey模型
1.3.1 隨機(jī)產(chǎn)出
1.3.2 隨機(jī)歐拉方程
1.3.3 隨機(jī)動態(tài)規(guī)劃
1.4 勞動力供給、增長與分散經(jīng)濟(jì)
1.4.1 休閑的替代
1.4.2 增長與關(guān)于技術(shù)與偏好的約束
1.4.3 分散經(jīng)濟(jì)
1.5 模型的校準(zhǔn)和評價
1.5.1 基準(zhǔn)模型
1.5.2 校準(zhǔn)
1.5.3 模型評價
1.6 數(shù)值求解方法
1.6.1 特征描述
1.6.2 解的準(zhǔn)確性
附錄1求解例1.2.1
附錄2對技術(shù)和偏好的限制
問題
第二章 擾動法
2.1 確定性模型的線性求解
2.2 隨機(jī)線性二次型模型
2.3 線性二次型(LQ)近似
2.3.1 一個警告
2.3.2 一個示例
2.3.3 一般方法
2.4 線性近似
2.4.1 一個示例
2.4.2 一般方法
2.5 二階近似
2.5.1 簡介
2.5.2 確定性增長模型
2.5.3 隨機(jī)增長模型
2.5.4 一般情況
2.6 應(yīng)用
2.6.1 基準(zhǔn)模型
2.6.2 在建時間
2.6.3 新凱恩斯菲利普斯曲線
附錄3隨機(jī)線性二次型問題的求解
附錄4推導(dǎo)新凱恩斯菲利普斯曲線的對數(shù)線性化形式
問題
第三章 確定性擴(kuò)展路徑方法
3.1 確定性模型的求解
3.1.1 有限期限模型
3.1.2 無限期限模型
3.2 隨機(jī)模型的求解
3.2.1 一個例子
3.2.2 一般算法
3.3 進(jìn)一步的應(yīng)用
3.3.1 基準(zhǔn)模型
3.3.2 一個小國開放經(jīng)濟(jì)
問題
第四章 狀態(tài)空間離散化方法
4.1 確定性模型的求解
4.2 隨機(jī)模型的求解
4.3 進(jìn)一步的應(yīng)用
4.3.1 非負(fù)的投資
4.3.2 基準(zhǔn)模型
問題
第五章 參數(shù)化預(yù)期
5.1 近似解的特征刻畫
5.1.1 一個示例
5.1.2 一般框架
5.1.3 自適應(yīng)學(xué)習(xí)
5.2 近似解的計算
5.2.1 1’和沙的選擇
5.2.2 不動點(diǎn)的迭代計算
5.2.3 不動點(diǎn)的直接計算
5.2.4 初始點(diǎn)
5.3 應(yīng)用
5.3.1 帶有非負(fù)投資約束的隨機(jī)增長模型
5.3.2 基準(zhǔn)模型
5.3.3 關(guān)于貨幣的有限參與模型
問題
第六章 投影法
6.1 投影法的特征刻畫
6.1.1 一個例子
6.1.2 一般框架
6.1.3 參數(shù)化預(yù)期方法的關(guān)系
6.2 建立投影法的相關(guān)模塊
6.2.1 近似函數(shù)
6.2.2 殘差函數(shù)
6.2.3 投影和求解
6.2.4 解的準(zhǔn)確性
6.3 應(yīng)用
6.3.1 確定性增長模型
6.3.2 具有非負(fù)投資約束的隨機(jī)增長模型
6.3.3 基準(zhǔn)模型
6.3.4 股權(quán)溢價之謎
問題
第二部分異質(zhì)性經(jīng)濟(jì)主體模型
第七章 平穩(wěn)分布的計算
7.1 一個總體確定的簡單異質(zhì)性經(jīng)濟(jì)主體模型
7.2 異質(zhì)性經(jīng)濟(jì)主體經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)均衡
7.3 應(yīng)用
7.3.1 具有異質(zhì)性經(jīng)濟(jì)主體和不完全保險的經(jīng)濟(jì)中的無風(fēng)險利率
7.3.2 異質(zhì)性的生產(chǎn)率和收人分布
問題
第八章 分布函數(shù)的動態(tài)
8.1 簡介
8.2 轉(zhuǎn)軌動態(tài)
8.2.1 部分信息
8.2.2 對要素價格的有限時間路徑進(jìn)行猜測
8.3 總體不確定性
8.4 應(yīng)用
8.4.1 具有流動性約束和不可分割特性的經(jīng)濟(jì)波動成本
8.4.2 收入分配的周期波動動態(tài)
8.5 結(jié)語
問題
第九章 確定性交迭世代模型
9.1 穩(wěn)態(tài)
9.1.1 一個示例
9.1.2 穩(wěn)態(tài)的計算
9.2 轉(zhuǎn)軌路徑
9.2.1 一個程式化的6期模型
9.2.2 轉(zhuǎn)軌路徑的計算
9.3 應(yīng)用：人口轉(zhuǎn)移變化
9.3.1 模型
9.3.2 計算
9.3.3 結(jié)果
問題
第十章 隨機(jī)交迭世代模型
10.1 個體不確定性
10.2 總體不確定性
10.2.1 對數(shù)線性化
10.2.2 Krusell—Smith算法在交迭世代模型中的應(yīng)用
附錄5年度AR(1)過程中的參數(shù)
問題
第三部分 工具
第十一章 數(shù)值方法
11.1 線性代數(shù)快速回顧
11.1.1 復(fù)數(shù)
11.1.2 向量
11.1.3 范數(shù)
11.1.4 線性獨(dú)立
11.1.5 矩陣
11.1.6 線性二次型
11.1.7 特征值和特征向量
11.1.8 矩陣分解
11.1.9 Givens旋轉(zhuǎn)
11.2 函數(shù)近似
11.2.1 Faylor定理
11.2.2 隱函數(shù)定理
11.2.3 線性插值
11.2.4 三次樣條插值
11.2.5 多項式族
11.2.6 切比雪夫多項式
11.2.7 多維近似
11.2.8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
11.3 數(shù)值微分與積分
11.3.1 微分
11.3.2 數(shù)值積分
11.4 迭代算法的終止標(biāo)準(zhǔn)
11.5 非線性方程
11.5.1 單方程
11.5.2 多方程
11.6 數(shù)值優(yōu)化
11.6.1 黃金分割搜尋法
11.6.2 i畝斯一牛頓法
11.6.3 擬牛頓法
11.6.4 遺傳算法
第十二章 各種其他工具
12.1 差分方程
12.1.1 線性差分方程
12.1.2 非線性差分方程
12.2 馬爾科夫過程
12.3 DM統(tǒng)計量
12.4 HIL濾波
參考文獻(xiàn)