A Method for Stochastic Control of Nonlinear Econometric Models and an Application
非线性计量模型的随机控制方法及其应用AI 解读 ↓
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非线性计量模型的随机控制方法及其应用
- 研究问题
- 如何在模型系数具有随机性的非线性计量模型中计算最优政策，并将这一方法用于圣路易斯模型的货币与财政政策分析？
- 方法与思路
- 作者将模型系数视为随机变量并进行多次随机模拟，再以自回归移动平均回归简约描述政策乘数的时间路径，据此计算最优政策。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出连接随机模拟、政策乘数的动态表示与政策优化的方法，并报告圣路易斯模型中六十期应用的结果被作者评价为合理且令人鼓舞。
- 阅读关注点
- 核对系数随机化的依据、政策乘数的动态近似误差，以及优化目标、政策约束和六十期结果对模型设定的敏感性。
- 阅读边界
- 摘要未说明系数分布、损失函数、约束或具体政策结果；作者的积极评价不足以确认政策最优性、稳健性或现实适用性。
原文摘要
A method for optimization in nonlinear stochastic models is proposed in this paper, and applied to study monetary and fiscal policy in the St. Louis econometric model. Essentially, the method is to simulate the model in a number of stochastic simulations in which the coefficients of the model are treated as random, to use the results of the stochastic simulations to find parsimonious representations of the time form of the policy multipliers by estimating autoregressive moving-average regressions for the effects of policy on the relevant endogenous variables, and then to use these equations in computing optimal policy. The method is applied to the study of monetary and fiscal policy for the St. Louis model over a 60-period horizon with encouraging and sensible results.