A solution to the global identification problem in DSGE models
DSGE 模型全局识别问题的一种解法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究 DSGE 动态模型的状态空间系统及其观测等价性，直接涉及宏观时间序列模型识别。
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DSGE 模型全局识别问题的一种解法
- 研究问题
- 对于含前瞻性预期的结构模型，如何判断给定参数点是否具有全局识别，并完整找出产生相同观测分布的其他参数向量？
- 方法与思路
- 作者将观测等价状态空间系统之间的相似变换与模型参数约束结合，把识别问题转化为多项式方程组求根，再用 Gröbner 基求解。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该框架能够在给定参数点证明模型是否识别，并显式给出全部观测等价参数向量，且展示了若干常用 DSGE 模型的解。
- 阅读关注点
- 应核对状态空间表示与原始参数的对应关系、多项式化是否保留全部有效解，以及 Gröbner 基计算在不同模型规模下的可行性。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，具体参数约束、适用模型和计算复杂度未说明，不能判断所有 DSGE 模型的可解性或后续版本变化。
原文摘要
We develop an analytical framework to study global identification in structural models with forward-looking expectations. Our identification condition combines the similarity transformation linking the observationally equivalent state space systems with the constraints imposed on them by the model parameters. The key step of solving the identification problem then reduces to finding all roots of a system of polynomial equations. We show how it can be done using the concept of a Gröbner basis and recently developed algorithms to compute it analytically. In contrast to frameworks relying on numerical search, our approach can prove whether a model is identified or not at a given parameter point, explicitly delivering the complete set of observationally equivalent parameter vectors. We present the solution to the global identification problem for several popular dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models.