DSGE建模与编程入门：一款教学式DSGE GUI app

祝大家新年快乐！

DSGE作为当今宏观经济学领域最主流的模型，其重要性不用再多说。但是，Matlab和Python等编程语言却让绝大部分国内学者和学生望而却步。为了消除这种非经济专业因素的障碍，已经有很多学者团队试图推出“傻瓜式”的菜单操作界面来执行DSGE模拟和估计。最著名的就是Wieland等开发的MMB（Macroeconomic Model Data Base，目前最新版本2.2.3，包含114个模型，多种货币政策规则，财政政策规则和自适应学习等）。有兴趣的人可以去看看，如果想“偷懒”的人，我们强烈推荐MMB，界面如图1所示。

图1 MMB GUI界面

其实，Dyanre团队也在开发Dynare GUI，如图2所示。只是目前还有很多Bugs。等到成熟之后，我们CIMERS也会第一时间推荐给大家，敬请关注！

图2 Dynare GUI界面

当然，Github上还有很多，除上述两种外，我个人还特别喜欢使用Python的DSGE GUI。但是，今天我们向大家推荐的DSGE GUI app不是MMB，Dynare GUI或者Python DSGE，而是一款更简易的DSGE估计的图形用户界面App——YADA（Yet Another DSGE Application），如图3所示。从这个名字就能看出来，这么接地气，老司机就是老司机。既然开发者都这么“随意”了，那我就将其中文定名为“鸭蛋”吧！

图3 鸭蛋（YADA）界面

鸭蛋（YADA）是一款对DSGE和VAR模型进行贝叶斯估计和评价的图形用户界面应用。其开发者是欧洲央行的NAWM团队。其GUI界面非常干脆，如图3所示。

目前，鸭蛋（YADA）集成了9个模型，其模型数量不如MMB，功能肯定也没有Dynare那么强大（例如，参数mode的算法只有三种）。正如开发团队所说，其GUI算是优势之一，但我今天将其推荐给大家，主要是用于教学。说实在的，这款app并不适合做研究，但是对于学习DSGE和教学还是非常有用。9个模型分别为

以SW为基准模型，扩展到了包含金融因素、开放经济、货币政策和财政政策等，它们不仅用于政策分析，还主要用于预测。因此，这款DSGE GUI app用于教学完全足够。更重要的是，其对于DSGE模型的贝叶斯估计和评价操作演示十分简单，下面就利用鸭蛋（YADA）官网上的AS（2007）例子来说明。

第一步，系统要求

Windows、Linux和Mac OS均可。其中，在Windows里，Matlab5.3及以后版本均可。例如，我使用的是Win 10，Matlab 2017b。

第二步，下载和配置鸭蛋（YADA）

去官网（http://texlips.net/yada/index.html）下载最新版本鸭蛋（YADA 4.60，2019年2月1号更新）。下载后，

（1）解压“鸭蛋（YADA 4.60）”，可以放在电脑硬盘的任何位置，例如：

（2）打开Matlab，将Matlab的工作路径设置到（1）中鸭蛋文件夹路径，例如

（3）在Matlab的命令窗口的光标处输入YADA，然后回车键，例如

（4）首次配置鸭蛋时，输入YADA之后，会弹出一个许可和免责条款的窗口，我们必须点击“接受”，然后就可以看到图3中的鸭蛋界面。例如

鸭蛋界面分为三大部分：

菜单

选项

模型设置

第三步，配置完成后，我们就可以使用鸭蛋来“玩玩”DSGE的贝叶斯估计了。以An and Schorfheide (2007)为例：

点击“选项”模块中的DSGE Data，然后配置“Observation Data”中的“Data construction file”，点击方框后面的“浏览”按钮，会出现

选择“example”文件夹，打开该文件夹里的AnSchorfheide文件夹，选择DataConstFile.m文件

配置“Observation Data”中的“measurement equation file”，点击方框后面的“浏览”按钮，同样打开“example”文件夹，打开该文件夹里的AnSchorfheide文件夹，选择MeasurementEqFile.m文件

接下来，配置“Prior Distribution Data”中的“Marginal prior distribution specification file”，打开“example”文件夹，打开该文件夹里的AnSchorfheide文件夹，选择AnSchorfheidePrior.wk1文件

接下来，配置“Parameter Data”中的“file with parameters to update”，打开“example”文件夹，打开该文件夹里的AnSchorfheide文件夹，选择MoreASParameters.m文件

接下来，配置“DSGE Model Data”中的“AiM model file”，打开“example”文件夹，打开该文件夹里的AnSchorfheide文件夹，选择AnSchorfheideModel.aim文件

点击“菜单”栏中的“run AiM parser”按钮

或者点击“菜单”中的“Actions”，选择“run AiM parser”

会弹出以下窗口，点击“OK”

7.点击“set state variables”

或者点击“菜单”中的“Actions”，选择“set state variables”

会弹出以下窗口，请确保以下7个变量前面打钩，点击“OK”

8.点击“set state shocks”

或者点击“菜单”中的“Actions”，选择“set state shocks”

会弹出以下窗口，请确保以下7个变量前面打钩，点击“OK”

9.点击“estimate posterior mode”

或者点击“菜单”中的“Actions”，选择“estimate posterior mode”

到此，我们就可以等着出结果了！

估计结束后，我们可以在“选项”栏的“output”处看到详细的DSGE模型估计信息：

然后，我们还可以看到估计结果：

参数的后验mode估计图

还有后验模估计的详细信息：