text_macroeconomics-theory-through-applications 宏观经济学：应用理论

HA-model

matlab非参数代码收益率曲线和宏观经济相互作用：来自非参数函数滞后回归方法的证据。 论文支持材料：Rubin, T. arXiv:2007.02763 (2020) A. 内容 该存储库包含美国国债收益率曲线对美国经济宏观经济变量的依赖分析：工业生产的年度变化、年度通货膨胀率和联邦基金利率。 该方法遵循新颖的非参数工具箱，用于稀疏观察到的功能时间序列的频谱分析。 有关方法论和分析的详细信息，请参见 [1]。 本案例研究的代码可在 GitHub [2] 上公开获得。 master ：该文件夹包含所有用于估计、预测和回归处理稀疏观测函数时间序列的函数。 demo.m ：运行此脚本以查看案例研究结果的可视化。 us_macro.xlsx和us_yields.xlsx ：美国国债收益率曲线和宏观经济变量的数据。 B. 要求 这些脚本是用 MATLAB 编写的，并在其版本 R2018a 中运行/测试。 模拟需要包“fdaM”()。 包包含在主文件夹中。 C. 用法 个人可以自由地将代码用于学术研究，前提是得到适当的承认。 对于任何其他用途，必须首先与作者安排许可。 除非另有说明，代码作者为T

Macroeconomics （宏观经济学 ）Stephen Williamson，2014 第5版

《量化宏观及Julia应用：数值算法到模型应用》课程大纲 许文立 SFU / AHU / CIMERS /国民经济工程实验室（北京） 参考书目：彼得。卡斯尼亚（着），许文立，王芝清，古昕（译），2021年，《量化宏观经济学导论及Julia应用-从基础数值方法到高级方法》，东北财经大学出版社 大家可能会疑惑，市面上存在如此多的量化宏观经济学的书籍，为什么我要再学这个呢？ 大部分人可能对卢卡斯和斯托基（2009），阿莫格鲁（2009），容格维斯特和萨金特（2012）以及苗（2015）等人的著作非常熟悉，这些书也是非常棒的理论参考书。例如，Heer和Maussner（2009），Miranda和Falcker（2002），Stachurski和Judd（2017）。性课程在中国仍不多见，因此，我决定开设这一门课程。 本课程将向大家呈现数值方法，尤其是量化宏观经济学中使用的一些数值方法：解确定性和

临近广播-Python 该存储库包含从Matlab代码转换而来的Python代码，该代码会生成动态因子模型。 Matlab代码和模型属于和开发的。 请访问他们的以获取更多详细信息。 正在翻译的Matlab代码实现了Brandyn Bok，Daniele Caratelli，Domenico Giannone，Argia M.Sbordone和Andrea Tambalotti的“”中所述的临近预报框架，纽约联邦储备银行的Staff Reports 830 （为《经济学年鉴》第10卷编写）。 文件和文件夹说明 data/ ：从下载的示例美国数据 Functions/ ：用于加载数据，估计模型和更新预测的函数 example_DFM.py ：示例脚本，用于估计一个月度和季度序列面板的动态因子模型（DFM） example_Nowcast.py ：示例脚本，用于对目标变量（例如实际GDP增