序言 1
第一部分 模型和数据准备 3
1绪论 3
1.1背景 3
1.2概述 4
1.3记号 7
2DSGE模型的逼近和求解 9
2.1线性化 9
2.2求解方法 14
3去趋和分离周期 26
3.1去趋 27
3.2分离周期 32
3.3欺骗性 44
4时间序列行为概述 46
4.1两个有用的简化模型 47
4.2统计概述 54
4.3卡尔曼滤波 66
5DSGE模型：三个例子 72
5.1模型Ⅰ：一个实际经济周期模型 73
5.2模型Ⅱ：垄断竞争和货币政策 80
5.3模型Ⅲ：资产定价 88
第二部分 实证方法 99
6校准 99
6.1历史渊源与哲学 99
6.2实施 103
6.3经济周期的福利成本 105
6.4生产率冲击和经济周期波动 111
6.5资产溢价之谜 115
6.6批判和拓展 117
7矩匹配 125
7.1回顾 125
7.2应用 126
7.3在DSGE模型中的应用 137
7.4实证应用：实际商业周期矩匹配 143
8极大似然法 148
8.1概要 148
8.2介绍和历史背景 149
8.3最优化算法的入门 152
8.4病态似然面：问题与解答 162
8.5模型诊断和参数稳定性 165
8.6实证应用：识别商业周期波动的来源 167
9贝叶斯方法 180
9.1目标概述 180
9.2准备 181
9.3用结构模型作为简化形式分析中先验信息的来源 184
9.4结构模型的直接实施 188
9.5模型比较 196
9.6用RBC模型作为预测时先验信息的来源 198
9.7估计并比较资产定价模型 206
第三部分 超出线性化 221
10非线性逼近方法 221
10.1标记符号 221
10.2投影法 223
10.3值函数和政策函数迭代 235
11非线性逼近的实证应用 240
11.1模型模拟 240
11.2用粒子滤波法进行完全信息分析 242
11.3线性和非线性模型逼近 254
参考文献 259