递归宏观经济理论(经济科学译库)
定价:¥56.00
                            								作者: 扬奎斯特 萨金特
出版时间:2005-10
出版社:中国人民大学出版社
- 中国人民大学出版社
 - 9787300065731
 - 267868
 - 2005-10
 
                                作者简介
                            
                            
                                                                                        
                            内容简介
                        
                        
                                递归方法提供了动态宏观经济学中的一个强有力的工具。本书不但包含了递归工具的入门材料,如资产定价的标准应用,还包含了一些高级材料,如对声誉机制和契约设计的分析。在讲述这些工具时,本书给出了足够的技术细节,使得读者可以自如地处理实际问题。这些应用覆盖了许多重要的专题,例如均衡资产价格、市场不完全性、财富分布、通货膨胀的财政与货币理论、政府债务、最优劳动和资本税收、时间一致性和可信政府政策、最优社会保险、经济增长,以及劳动力市场动态学等。在需要数值模拟的地方,本书不仅提供了怎样处理的建议,还给出了进一步阅读的参考文献。                            
                            
                        
                            目录
                        
                        
                                第1章 时间序列   两个有用的工具   马尔科夫链    平稳分布    渐近平稳    期望    预测函数    模拟马尔科夫链   似然函数  线性随机差分方程   矩   刺激反应函数   预测和贴现   随机贴现因子   回归   谱   例子   估计  结束语  附录:线性差分方程  练习 第2章 动态规划  序贯问题   三种计算方法   柯布一道格拉斯约束,对数偏好   欧拉方程   欧拉方程的一个例子  随机控制问题  结束语  练习 第3章 动态规划的实际应用  维数的限制  状态空间的离散化  离散状态的动态规划  霍华德改进算法的应用  数值方法   修正的策略迭代  贝尔曼方程的例子   例1:计算期望效用   例2:风险--敏感偏好   例3:经济周期的成本  多项式逼近   推荐的计算策略   切比雪夫多项式   算法:总结   保形样条函数  结束语 第4章 线性二次动态规划  引言  最优线性调节器问题   值函数迭代   贴现的线性调节器问题   策略改进算法  随机最优线性调节器问题   确定性等价的讨论  线性调节器问题中的影子价格   稳定性  拉格朗曰公式  卡尔曼滤波   穆斯的例子   约万诺维奇的例子  结束语  附录A:矩阵公式 附录B:线性二次逼近   范例:随机增长模型   基德兰德和普雷斯科特的方法   Z 的决定   对数线性逼近   趋势移动  练习 第5章 搜寻,匹配和失业  引言  预备知识   非负随机变量   保均展形  麦考尔的跨期工作搜寻模型   失业保险金和保均展形的影响   浴缸模型   等待时间   辞职   解雇  职业选择模型  约万诺维奇匹配模型的一个简化形式  约万诺维奇模型的长期版本   贝尔曼方程  结束语  附录:用数值动态规划来进行更多的练习   例4:搜寻   例5:约万诺维奇模型   工资分布   分离概率   数值例子   练习 第6章 递归(局部)均衡  均衡的概念……第7章 完全市场的竞争性均衡第8章 世代交叠模型第9章 李嘉图等价性第10章 资产定价第11章 经济增长第12章 带承诺的最优税收第13章 自我保险第14章 不完全市场模型第15章 最优社会保险第16章 可信的政府政策第17章 通货膨胀的财政货币理论第18章 信用与货币第19章 均衡、搜寻与匹配第20章 泛函分析附录第21章 控制与滤波附录参考文献人名索引索引译后记                            
                            
                        
                        
                        
                    












