DSGE高阶丨Bayes估计_计量实证分析_现场班北京国富如荷网络科技有限公司-Peixun.net

上课信息

上课时间： 2022年8月录播
24小时

上课地点： 在线学习，提供全部资料和主讲老师答疑

课程章节详情

DSGE高阶丨Bayes估计

第一章：DSGE模型的Bayes估计基础知识(6h)

1. Bayes估计概述(1.5h)

估计AR(1)模型

估计状态空间模型

2. NK-DSGE模型估计(3.5h)

模型构建

动态系统

数据处理及代码

3. DSGE模型的Bayes估计概述(1h)

DSGE模型的状态空间表达

DSGE模型的Bayes估计步骤

第二章：MH算法和卡尔曼滤波(6h)

1. 简单采样(1.5h)

直接采样

拒绝采样

重要性采样

2. MH算法(2.5h)

马尔可夫链

M-H采样

收敛性诊断

3. 卡尔曼滤波(2h)

理论基础

抽样实现

第三章：VAR模型与Bayes估计(7h)

1. VAR模型(2.5h)

模型设定

识别与脉冲反应

方差分解和历史分解

2. Bayes估计结果分析(4.5h)

Bayes估计回顾

先验设定与后验分布

收敛性诊断

脉冲反应分析

方差分解和历史分解

第四章：Bayes估计潜在问题及模型评估(5h)

1. Bayes估计潜在问题(3h)

模型设定

观测变量与观测值

观测误差设定

代码实现

2. 模型评估(2h)

理论基础

模型误设

代码实现

报名时间	2022-08-17 00:00 至 2022-12-31 00:00
培训时间	2022年8月录播
培训地点	在线学习，提供全部资料和主讲老师答疑
培训费用	4600元
授课安排	24小时

DSGE高阶课程分为贝叶斯估计与金融摩擦两大专题

讲师介绍：

邓贵川，中山大学国际金融学院副教授，武汉大学金融学博士。
研究方向是宏观经济、国际金融和货币政策。
在《经济研究》、《管理科学学报》、《世界经济》、Accounting & Finance、《数量经济与技术经济研究》、《国际金融研究》等国内外期刊发表论文多篇，主持国家自然科学基金青年项目、中国博士后基金面上项目、广东省自然科学基金面上项目等项目多项。入选财政部”财政人才库”，任“宏观研究库”专家，获得“第十三届中国金融学年会‘优秀论文奖’”等奖项。
担任《经济研究》、《世界经济》、《数量经济与技术经济研究》等期刊匿名审稿人。

课程大纲：

第一章：DSGE模型的Bayes估计基础知识(6h)

1. Bayes估计概述(1.5h)

估计AR(1)模型

估计状态空间模型

2. NK-DSGE模型估计(3.5h)

模型构建

动态系统

数据处理及代码

3. DSGE模型的Bayes估计概述(1h)

DSGE模型的状态空间表达

DSGE模型的Bayes估计步骤

第二章：MH算法和卡尔曼滤波(6h)

1. 简单采样(1.5h)

直接采样

拒绝采样

重要性采样

2. MH算法(2.5h)

马尔可夫链

M-H采样

收敛性诊断

3. 卡尔曼滤波(2h)

理论基础

抽样实现

第三章：VAR模型与Bayes估计(7h)

1. VAR模型(2.5h)

模型设定

识别与脉冲反应

方差分解和历史分解

2. Bayes估计结果分析(4.5h)

Bayes估计回顾

先验设定与后验分布

收敛性诊断

脉冲反应分析

方差分解和历史分解

第四章：Bayes估计潜在问题及模型评估(5h)

1. Bayes估计潜在问题(3h)

模型设定

观测变量与观测值

观测误差设定

代码实现

2. 模型评估(2h)

理论基础

模型误设

代码实现

优惠：

DSGE现场班/远程班老学员8折优惠；
现场/远程班老学员9折优惠；

同一单位三人以上同时报名9折优惠；

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尹老师

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QQ：42884447

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第一章：DSGE模型的Bayes估计基础知识(6h)

1. Bayes估计概述(1.5h)

2. NK-DSGE模型估计(3.5h)

3. DSGE模型的Bayes估计概述(1h)

第二章：MH算法和卡尔曼滤波(6h)

1. 简单采样(1.5h)

2. MH算法(2.5h)

3. 卡尔曼滤波(2h)

第三章：VAR模型与Bayes估计(7h)

1. VAR模型(2.5h)

2. Bayes估计结果分析(4.5h)

第四章：Bayes估计潜在问题及模型评估(5h)

1. Bayes估计潜在问题(3h)

2. 模型评估(2h)

第一章：DSGE模型的Bayes估计基础知识(6h)

1. Bayes估计概述(1.5h)

2. NK-DSGE模型估计(3.5h)

3. DSGE模型的Bayes估计概述(1h)

第二章：MH算法和卡尔曼滤波(6h)

1. 简单采样(1.5h)

2. MH算法(2.5h)

3. 卡尔曼滤波(2h)

第三章：VAR模型与Bayes估计(7h)

1. VAR模型(2.5h)

2. Bayes估计结果分析(4.5h)

第四章：Bayes估计潜在问题及模型评估(5h)

1. Bayes估计潜在问题(3h)

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2. NK-DSGE模型估计(3.5h)

3. DSGE模型的Bayes估计概述(1h)

第二章：MH算法和卡尔曼滤波(6h)

1. 简单采样(1.5h)

2. MH算法(2.5h)

3. 卡尔曼滤波(2h)

第三章：VAR模型与Bayes估计(7h)

1. VAR模型(2.5h)

2. Bayes估计结果分析(4.5h)

第四章：Bayes估计潜在问题及模型评估(5h)

1. Bayes估计潜在问题(3h)

2. 模型评估(2h)

第一章：DSGE模型的Bayes估计基础知识(6h)

1. Bayes估计概述(1.5h)

2. NK-DSGE模型估计(3.5h)

3. DSGE模型的Bayes估计概述(1h)

第二章：MH算法和卡尔曼滤波(6h)

1. 简单采样(1.5h)

2. MH算法(2.5h)

3. 卡尔曼滤波(2h)

第三章：VAR模型与Bayes估计(7h)

1. VAR模型(2.5h)

2. Bayes估计结果分析(4.5h)

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