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DSGE高阶丨Bayes估计与金融摩擦

满意程度:     课程系列:A5
课时:0 分钟| 6人学习 分享 收藏
Bayes估计基础知识;MH算法和卡尔曼滤波;
VAR模型与Bayes估计;
Bayes估计潜在问题及模型评估;
金融摩擦

上课信息

上课时间: 2021年10月3-7日 (五天)
9:00-12:00, 14:00-17:00, 答疑

上课地点: 远程直播, 提供录播回放

DSGE高阶丨Bayes估计与金融摩擦

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

第五章:金融摩擦(6h)

1. BGG金融加速器(3h)

模型设定

模型求解

代码实现

2. GK金融加速器(3h)

模型设定

模型求解

代码实现


报名时间 2021-09-07 00:00 至 2021-10-03 00:00
培训时间 2021年10月3-7日 (五天)
培训地点 远程直播, 提供录播回放
培训费用 5500元
授课安排 9:00-12:00, 14:00-17:00, 答疑


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

第五章:金融摩擦(6h)

1. BGG金融加速器(3h)

模型设定

模型求解

代码实现

2. GK金融加速器(3h)

模型设定

模型求解

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;

组合优惠(贝叶斯+金融摩擦原价6000元)与折扣优惠不叠加。


联系方式:

尹老师

电话:13321178792

QQ:42884447

WeChat:yinyinan888

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