Full information estimation and stochastic simulation of models with rational expectations
理性预期模型的全信息估计与随机模拟AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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理性预期模型的全信息估计与随机模拟
- 研究问题
- 如何对理性预期模型实施计算上可行的全信息极大似然估计和随机模拟，从而支持宏观模型中的理性预期检验？
- 方法与思路
- 作者描述理性预期模型的全信息极大似然计算方法及随机模拟程序，但摘要未给出具体求解算法或实施步骤。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法具有计算可行性，并预期能扩大宏观模型中理性预期假说的检验范围；未报告实际新增检验结果。
- 阅读关注点
- 应核对预期均衡的求解与选择、似然构造、误差分布和识别条件，以及随机模拟如何处理预期反馈与数值误差。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未说明模型类别、算法条件和实证结果，不能据此判断对任意理性预期模型的适用性或检验能力。
原文摘要
Abstract A computationally feasible method for the full information maximum‐likelihood estimation of models with rational expectations is described in this paper. The stochastic simulation of such models is also described. The methods discussed in this paper should open the way for many more tests of the rational expectations hypothesis within macroeconomic models.