报告题目：Global DSGE Models

报告人：聂光宇

报告时间：2022年11月14日（星期一）下午2:00-3:30

报告地点：线上（腾讯会议909-335-473）

邀请部门：经济学系

 

报告人简介：

聂光宇，上海财经大学bat365中文官方网站教授，博士生导师，上海财经大学bat365中文官方网站贸易与金融开放研究团队首席专家。2008年获南开大学金融学学士学位，2010年获清华大学金融学硕士学位，2015年获乔治城大学 （Georgetown University）经济学博士学位。在国际知名刊物Journal of Development Economics（独作）、American Economic Journal: Macroeconomics、Journal of International Money and Finance、《经济研究》等发表多篇论文。2016年获中国金融学术年会最佳论文奖，2017年获上海“浦江人才计划”支持，2019年获上海财经大学中振科研基金优秀成果奖，2018及2021年获上海财经大学先进工作者称号。主持国家自科青年项目及面上项目、国家社科重大项目子课题。兼任上海世界经济学会理事、国际金融分委会副主任。主要研究方向包括：金融市场与宏观经济的互动关系、资本账户开放、人口结构的宏观影响等。

 

报告内容简介：

动态随机一般均衡（Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE）模型是进行宏观经济学研究的标准模型。2008年全球金融危机前，学者们在使用DSGE模型进行建模、分析和预测时，通常采用对数线性化的方法，求解模型在稳态附近的局部近似解。然而，金融危机的爆发为这种局部近似解法敲响了警钟，使学者们意识到了其存在的局限性，特别是在如下几种情况下，传统的线性近似法变得不再适用：

1. 模型中存在较大冲击或表现出高度非线性；

2. 模型由多个区域刻画，不同区域的经济特征存在较大差异；

3. 需要准确刻画个体的预防性经济行为（例如当明天爆发危机的概率很大时，人们出于风险规避的动机，今天就会预防性的降低消费和投资）；

4. 模型的确定性稳态不唯一。

近年来，宏观经济学的最新发展使用非线性全局解法（nonlinear global methods）来解决这些问题，涉及金融危机、巨灾风险（例如新冠疫情冲击）、资产组合及资产定价、偶然紧约束等多个前沿热点课题，这一方面的学者也逐渐成长为经济学顶尖刊物的编辑。然而，目前运用非线性全局DSGE建模方法的中文文章还很少，这主要是几个方面的因素导致的：一是国内该领域的教育资源还较为匮乏；二是相比于线性近似解，非线性全局解法的学习门槛较高；三是模型求解需要研究者本人撰写全部代码，缺乏类似于Dynare这样的便捷的工具箱。

为了在寻求模型全局解时能拥有统一的框架和求解方法，并且可以为用户提供类似Dynare自动化的便利，乔治城大学的Dan Cao、清华大学的罗文澜、上海财经大学的聂光宇三位学者共同开发了GDSGE工具箱（下载地址：www.gdsge.com）。该工具箱可以应用于宏观经济学、国际金融和资产定价等多个领域的前沿热点问题。在使用该工具箱时，使用者只需在gmod文件中输入参数、外生状态变量、内生状态变量、方程组等模型的必要参数，该工具箱就会自动编译生成相应的Matlab和C++代码，可以用于DSGE非线性模型的求解和蒙特卡洛模拟。