matlab迭代法程序代码量化宏观经济学，2018-2019 UAB经济学博士学位第二年课程 介绍 我们的课程分为两个部分。 A部分是从基本数值方法到使用VFI，PFI解决代表代理模型（永久收入，生命周期）的方法； 最终进入市场不完整的异构代理商。 最后，我们需要解决Aiyagari-Bewley-Hugget-Imrohoroglu（ABHI）模型的递归平稳平衡。 B部分访问了Krusell和Smith（1998）模型（异构代理，不完整的市场和总体不确定性）以及可违约的主权债务。 背景资料： Jonathan Heathcote，Kjetil Storesletten和Gianluca Violante（2009）。 ，经济学年度评论 Guvenen，Fatih（2012年）。 ，里士满美联储QR Per Krusell和Anthony Smith（2006）。 ，经济学和计量经济学的进展：理论与应用，第九届世界大会 教科书参考： ：带有Fortran的相关代码 ：通过适用于Matlab的CompEcon工具箱 相似课程： 解决模型的主要策略： 1.常规的价值函数迭代（VFI）和策略

论文研究-基于人工神经网络与Petri网的宏观经济调控分析.pdf,  在简要分析人工神经网络方法和 Petri网技术特点的基础上 ,提出了将人工神经网络与 Petri网技术相整合 ,并将其运用于宏观经济调控中的设想 .同时提出了两种技术的整合方法 ,并以中国近二十年来的统计资料为样本 ,进行了宏观经济调控的模拟分析 ,得出此种方法效果较好的结论 .

dsge模型的MATLAB代码ZLB 附近的宏观经济动态：两个国家的故事 复制文件用于： “ZLB 附近的宏观经济动态：两个国家的故事”。 经济研究评论。 （即将推出） 经过 （马里兰州）（理事会）（宾夕法尼亚州） 该存储库由 4 个目录组成： DSGE 估计：包含 MATLAB/DYNARE 代码，用于生成论文中报告的参数估计，并用于后续的经验分析。 解决方案：包含MATLAB代码，用于解决论文中考虑的具有ZLB约束的非线性DSGE模型。 请注意，用于模型解决方案的网格的构建基于解决方案和过滤程序的“手动”迭代。 复制文件使用在此过程的最后一次迭代中获得的网格。 过滤：包含实现粒子滤波器版本的 GAUSS 程序，以提取与非线性 DSGE 模型相关的隐藏状态。 GAUSS 程序将在 2) 下生成的模型解作为输入。 分析：包含 MATLAB 和 R 程序来生成论文中的图形。 请注意，这些程序是独立的，因为每个图形子目录都包含一个文件，其中包含来自模型解决方案和过滤程序的相关输出。 /solution/solutions for filter/ 中电子表格中的信息对应于 /filterin

2011-2012宏观经济学试题A答案.doc

社科院-全球宏观经济季度报告-第三季度-94页.pdf

XXX宏观经济大数据分析系统建设方案

宏观经济决策大数据分析系统（一期）项目可行性研究报

一些宏模型 这是我用 Python 实现的一些动态宏观经济模型。 有关详细信息，请随时通过与我联系

fsic Python中的宏观经济建模工具。 内容 模块 描述 依存关系 测试套件 核心模块：用于建模的解析器和基类 支持模块：使用Fortran加速模型解决方案的函数和类 与 实用程序：分析模型和模型结果的工具 （可选）根据所需功能： ， ， 如何... 安装Python模块：运行以下任一方法： $ python setup.py install 或： $ pip install . 查看有关如何使用FSIC的更多示例：查看文件夹的内容 运行测试套件：运行单个测试文件（如python test_fsic.py ），或者更好，使用 （如python -m unittest discover . ）或一个unittest一样兼容测试框架 快速开始 要从Godley和Lavoie（2007）的第3章中指定和求解Model SIM ，请执行以下操作： import fsic

使用神经网络预测时间序列 :blue_circle: 联系人：对于Bitcoin的学习材料组织列表，请点击此 ，这等 介绍 不管比特币价格上的投机泡沫如何，该项目的目的都是暗示该加密货币的未来收盘价。 根据我的分析考虑了几个比特币指标，收集了情绪数据以及区块链，历史价格和金融指数数据以预测收盘价。 环境设定 要运行预测模型，应安装以下内容： Python 3+ Tensorflow = 1.10.1 Keras = 2.2.2 熊猫= 0.23.4 脾气暴躁= 1.15.1 Matplotlib = 2.2.3 sklearn = 0.19.2 ML实现的神经网络 LSTM