基礎の習得に最高
レビュー改訂、
2014/02。
動学的確率的一般均衡(DSGE)、
ルーカス批判の意義を説明した1章は、

そのまとめ方と説明のわかりやすさが、
10ページとコンパクトながら何気に素晴らしい文章だと思う。

そして2章。
他の文献じゃ何より難しい対数線形近似を、
これでもかとわかりやすく丁寧に説明。

その例題もたっぷりで良い訓練になる。

3章ではニューケインジアンモデル(特にCalvo型のNKPC)を式展開をほとんど端折らず説明。


Sims(2002)の連立差分方程式における合理的均衡解と、
Blanchard-Kahn条件のつながりについて、

2章のP25の、
予測誤差という概念の導入の説明が、
これまたわかりやすい。

予測誤差「ηt」は、
前期の予想値と今期の実現値の乖離であり(2.68式と2.69式を参照)、

「モデルの中のフォワードルッキングな変数の数だけ設定する。


P30。
連立の動学方程式なのだから、
固有値が1より大きいと発散してしまう。
あるいは、

1より大きい固有値の数と、
先決じゃない変数(を制御変数とかジャンプ変数と呼ぶ)の数が
等しくならなければならない。
<Blanchard-Kahn条件
モデルに将来変数の期待値が入ってくるD(S)GEでは、
合理的期待均衡解が一意に定まるためには、

1より大きい固有値の数と、
予測誤差の数が等しくならなければならない。

2章2節の「対数線形近似」と、
2章4節の「シミュレーション」は、
入門としてとても素晴らしい。


4章の説明も、
コンパクトなのにも関わらずわかりやすい。
素晴らしい。

1:ディープパラメータを、
先に個別の実証研究などから推定して、
数値を設定=カリブレーション
2:1とは違って、
ある程度の幅を持って(分布として)同時に推定しよう=DSGEのベイズ推定
3:具体的な考え方の順序は、
まず連立差分方程式は、
状態空間モデルの遷移方程式と同じ形式となる。

4:後は観測データから得られる観測方程式とともに(カルマンフィルターで)尤度関数が作れる。
動学的一般均衡モデルによる財政政策の分析

その他の感想

この本が読みにくい。
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