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-Scale DSGE Perspective”，Journal of Economic Dynamics and Control，101，130-144. Gennaioli，N.，Shleifer
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險壓力測試中，采用CAT巨災(zāi)模型估計損失后，通過構(gòu)建一個DSGE模型評估了資產(chǎn)損失對宏觀經(jīng)濟金融體系的沖擊。測試結(jié)果表明，極端壓力情景下，臺風(fēng)災(zāi)害對菲律賓宏觀經(jīng)濟造成了較大影響，但對銀行體系的影響相對
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and Change的編輯。本文原文“Cordon of Conformity： Why DSGE Models Are Not the Future of Macroeconomics”，刊于
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general equilibrium, DSGE） 模型對于經(jīng)濟體對各種沖擊，包括政策沖擊的反應(yīng)刻畫是如此的好，以至于它成了各國央行用來做宏觀預(yù)測和制定政策的主要工具。 相比之前兩代凱恩斯經(jīng)濟學(xué)與
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去的時間不會對未來產(chǎn)生影響。除了像大蕭條、1987年股市崩盤、2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫、2008年國際金融危機這樣的極端事件以外，短期內(nèi)基于DSGE（動態(tài)隨機一般均衡模型）這樣的均衡模型進行宏觀調(diào)控，大體
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DP.2020.Macroprudential policy analysis in an estimated DSGE model with a heterogeneous banking system
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道，第三種方法通過建立動態(tài)隨機一般均衡模型（DSGE），進行數(shù)值模擬。 ? 如表1所示，在對非常規(guī)貨幣政策的分配效應(yīng)的實證分析或效果模擬上，往往采用向量自回歸模型、半結(jié)構(gòu)模型和衛(wèi)星模型、局部均衡與動態(tài)
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，2016）一文中考察了多維動態(tài)隨機一般均衡（DSGE）模型在極大似然框架下的弱識別問題，厘清了動態(tài)隨機一般均衡模型存在弱識別時的幾個重要計量理論問題。具體地，他證明了對整個向量的簡單假設(shè)檢驗，經(jīng)典的
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