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期权matlab代码-VC-BayesianEstimation:使用贝叶斯估计技术估计动态随机一般均衡(DSGE)模型的代码
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2021-05-26
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预算matlab代码VC-贝叶斯估计 用于使用贝叶斯估计技术估计动态随机一般均衡(DSGE)模型的代码。 这些代码可从以下位置在线获得: 要求 Matlab(R) 使用Matlab(R)R2018a和以下工具箱对代码进行了测试 符号工具箱 统计工具箱 优化工具箱 乳胶 一些工具使用LaTeX来编译某些文档。 大多数LaTeX版本中都包含的epstopdf被某些工具使用。 附加代码和程序包 来自的代码: , 版本 来自的代码: 用法示例 脚本SetDSGE.m是如何使用此程序包设置模型和估算模型的示例。 设置的主要结构 设置数据输入和输出的文件名 设置参数列表和优先级 设置观察变量列表 设置状态空间变量列表 设置艾德冲击的清单 生成符号变量 构造任何必要的辅助定义(可选) 设定观察方程式 设置状态方程式 以上9个步骤将建立模型。 设置后的贝叶斯估计通过找到使用后的模式前进MaxPost.m ,然后生成MCMC样品,使用MCMC.m 。 估计结果的分析是通过MCMCAnalysis.m完成的。 有关基本选项以及如何更详细地调用步骤序列,请参见示例SetDSGE.m 。 pdf格式的报告是在
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VC-BayesianEstimation-main.zip (47个子文件)
VC-BayesianEstimation-main
MCMCVariance.m 5KB
DrawStatesDK.m 3KB
MakePlotsForecast.m 5KB
MCMCVarianceFcn.m 2KB
PriorAnalysis.m 11KB
MakeIRF.m 7KB
PostPlotCond.m 3KB
MakeGenPriorDraw.m 1KB
MCMCStatesCorrelation.m 4KB
MCMCFcn.m 8KB
MakePlotsMCMCTrace.m 5KB
MakeVDFcn.m 2KB
MCMCAnalysis.m 1KB
MCMCVarianceObsFcn.m 2KB
MakeTableMCMCInference.m 4KB
MakePlotsMCMCDraws.m 4KB
LICENSE 1KB
MakeMCMCDrawsRedux.m 2KB
DataAnalysis.m 2KB
MCMC.m 3KB
MakeIRFFcn.m 2KB
DrawStates.m 3KB
MakeVDFcn_OLD.m 2KB
Example
data_greenspan_bernanke_20091204.mat 2KB
setpath.m 308B
SetDSGE.m 9KB
MakePlotsForecastFcn.m 1005B
README.md 2KB
MakeReportMCMC.m 12KB
MakeTableMaxPost.m 4KB
MakeVD.m 8KB
MCMCConv.m 6KB
MakeTableMCMCConv.m 5KB
MakeReportMCMCPlots.m 7KB
MakePlotsStates.m 6KB
GenSymVars.m 2KB
GenPost.m 6KB
MakePlotsHistDecomp.m 8KB
MCMCInference.m 8KB
MCMCSearchScaleFactor.m 7KB
MaxPostFcn.m 4KB
MakePlotsStatesFcn.m 1KB
MakeMats.m 12KB
MaxPost.m 9KB
MCMCVarianceObs.m 5KB
MakePlotsHistDecompFcn.m 2KB
MakePlotsPriorPost.m 5KB
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