文件名称：数据持续存在时的DSGE模型估计-研究论文
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更新时间：2024-06-09 06:41:01
论文研究
动态随机一般均衡（DSGE）模型通常是在关于外生变量是差异变量还是趋势平稳的特定假设下进行求解和估计的。 但是，即使数据生成过程与这些假设的轻微偏离也会严重偏重模型参数的估计。 本文提出了新的估算器，不需要研究人员对冲击是永久性的还是暂时性的影响采取立场。 这些过程具有两个关键功能。 首先，将相同的过滤器应用于数据和模型变量。 其次，当在真实参数向量处评估时，滤波后的变量是固定的。 估计值大致呈正态分布，不仅在轻度持续的冲击时，而且在单位根接近或确切时也是如此。 仿真表明，这些鲁棒的估计器表现良好，尤其是在冲击高度持久而平稳的情况下。 在这种情况下，线性去趋势和一阶微分显示出有偏差或不精确的估计。