A method for solving and estimating heterogeneous agent macro models
异质性主体宏观模型的求解与估计方法AI 解读 ↓
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异质性主体宏观模型的求解与估计方法
- 研究问题
- 含总量冲击的异质性主体宏观模型以主体分布作为无限维状态时，如何降低计算维度并开展模型求解与估计？
- 方法与思路
- 作者用灵活参数族近似主体分布，将其压缩为有限组内生参数，再以扰动法求解这些参数的动态，并在 Dynare 中实现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法快速、通用且易用；异质性企业模型的贝叶斯估计表明，企业层面的投资行为会影响对总量冲击过程的推断。
- 阅读关注点
- 应核对分布参数族的选择与近似误差、扰动阶数和适用范围，以及微观投资信息通过何种机制改变总量冲击估计。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，不能验证计算效率和近似精度的普遍性；模型条件、运行时间及冲击估计数值未说明。
原文摘要
I develop a computational method for solving and estimating heterogeneous agent macro models with aggregate shocks. The main challenge is that the aggregate state vector contains the distribution of agents, which is typically infinite‐dimensional. I approximate the distribution with a flexible parametric family, reducing its dimensionality to a finite set of endogenous parameters, and solve for the dynamics of these endogenous parameters by perturbation. I implement the method in Dynare and show that it is fast, general, and easy to use. As an illustration, I use the method to perform a Bayesian estimation of a heterogeneous firm model with aggregate shocks to neutral and investment‐specific productivity. I find that the behavior of investment at the firm level quantitatively shapes inference about the aggregate shock processes, suggesting an important role for micro data in estimating DSGE models.