userguide: added models directory for examples
git-svn-id: https://www.dynare.org/svn/dynare/dynare_v4@1289 ac1d8469-bf42-47a9-8791-bf33cf982152time-shift
parent
fae587c119
commit
117b9d3bf9
|
@ -0,0 +1,208 @@
|
|||
% Basic RBC Model with Monopolistic Competion.
|
||||
|
||||
|
||||
%
|
||||
|
||||
|
||||
% Jesus Fernandez-Villaverde
|
||||
|
||||
|
||||
% Philadelphia, March 3, 2005
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
% 0. Housekeeping
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
close all
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
% 1. Defining variables
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
var y c k i l y_l w r z;
|
||||
|
||||
|
||||
varexo e;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
parameters beta psi delta alpha rho gamma sigma epsilon;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
% 2. Calibration
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
alpha = 0.33;
|
||||
|
||||
|
||||
beta = 0.99;
|
||||
|
||||
|
||||
delta = 0.023;
|
||||
|
||||
|
||||
psi = 1.75;
|
||||
|
||||
|
||||
rho = 0.95;
|
||||
|
||||
|
||||
sigma = (0.007/(1-alpha));
|
||||
|
||||
|
||||
epsilon = 10;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
% 3. Model
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
model;
|
||||
|
||||
|
||||
(1/c) = beta*(1/c(+1))*(1+r(+1)-delta);
|
||||
|
||||
|
||||
psi*c/(1-l) = w;
|
||||
|
||||
|
||||
c+i = y;
|
||||
|
||||
|
||||
y = (k(-1)^alpha)*(exp(z)*l)^(1-alpha);
|
||||
|
||||
|
||||
w = y*((epsilon-1)/epsilon)*(1-alpha)/l;
|
||||
|
||||
|
||||
r = y*((epsilon-1)/epsilon)*alpha/k;
|
||||
|
||||
|
||||
i = k-(1-delta)*k(-1);
|
||||
|
||||
|
||||
y_l = y/l;
|
||||
|
||||
|
||||
z = rho*z(-1)+e;
|
||||
|
||||
|
||||
end;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
% 4. Computation
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
initval;
|
||||
|
||||
|
||||
k = 9;
|
||||
|
||||
|
||||
c = 0.76;
|
||||
|
||||
|
||||
l = 0.3;
|
||||
|
||||
|
||||
w = 2.07;
|
||||
|
||||
|
||||
r = 0.03;
|
||||
|
||||
|
||||
z = 0;
|
||||
|
||||
|
||||
e = 0;
|
||||
|
||||
|
||||
end;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
shocks;
|
||||
|
||||
|
||||
var e = sigma^2;
|
||||
|
||||
|
||||
end;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
steady;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
stoch_simul(periods=1000,irf=0,simul_seed=3);
|
||||
datatomfile('simuldataRBC',[]);
|
||||
return;
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,34 @@
|
|||
var y c k i l y_l w r z;
|
||||
varexo e;
|
||||
parameters beta psi delta alpha rho epsilon;
|
||||
|
||||
model;
|
||||
(1/c) = beta*(1/c(+1))*(1+r(+1)-delta);
|
||||
psi*c/(1-l) = w;
|
||||
c+i = y;
|
||||
y = (k(-1)^alpha)*(exp(z)*l)^(1-alpha);
|
||||
w = y*((epsilon-1)/epsilon)*(1-alpha)/l;
|
||||
r = y*((epsilon-1)/epsilon)*alpha/k;
|
||||
i = k-(1-delta)*k(-1);
|
||||
y_l = y/l;
|
||||
z = rho*z(-1)+e;
|
||||
end;
|
||||
|
||||
varobs y;
|
||||
|
||||
estimated_params;
|
||||
alpha, beta_pdf, 0.35, 0.02;
|
||||
beta, beta_pdf, 0.99, 0.002;
|
||||
delta, beta_pdf, 0.025, 0.003;
|
||||
psi, beta_pdf, 1.75, 0.02;
|
||||
rho, beta_pdf, 0.95, 0.05;
|
||||
epsilon, beta_pdf, 10, 0.003;
|
||||
stderr e, inv_gamma_pdf, 0.01, inf;
|
||||
end;
|
||||
|
||||
|
||||
estimation(datafile=simuldataRBC,nobs=200,first_obs=500,mh_replic=2000,mh_nblocks=2,mh_drop=0.45,mh_jscale=0.8);
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,42 @@
|
|||
var y c k i l y_l w r ;
|
||||
varexo z;
|
||||
parameters beta psi delta alpha rho sigma epsilon;
|
||||
alpha = 0.33;
|
||||
beta = 0.99;
|
||||
delta = 0.023;
|
||||
psi = 1.75;
|
||||
rho = 0.95;
|
||||
sigma = (0.007/(1-alpha));
|
||||
epsilon = 10;
|
||||
|
||||
model;
|
||||
(1/c) = beta*(1/c(+1))*(1+r(+1)-delta);
|
||||
psi*c/(1-l) = w;
|
||||
c+i = y;
|
||||
y = (k(-1)^alpha)*(exp(z)*l)^(1-alpha);
|
||||
w = y*((epsilon-1)/epsilon)*(1-alpha)/l;
|
||||
r = y*((epsilon-1)/epsilon)*alpha/k;
|
||||
i = k-(1-delta)*k(-1);
|
||||
y_l = y/l;
|
||||
end;
|
||||
|
||||
initval;
|
||||
k = 9;
|
||||
c = 0.7;
|
||||
l = 0.3;
|
||||
w = 2.0;
|
||||
r = 0;
|
||||
z = 0;
|
||||
end;
|
||||
|
||||
steady;
|
||||
|
||||
check;
|
||||
|
||||
shocks;
|
||||
var z;
|
||||
periods 1:9;
|
||||
values 0.1;
|
||||
end;
|
||||
|
||||
simul(periods=2100);
|
|
@ -0,0 +1,231 @@
|
|||
% Basic RBC Model with Monopolistic Competion.
|
||||
|
||||
|
||||
%
|
||||
|
||||
|
||||
% Jesus Fernandez-Villaverde
|
||||
|
||||
|
||||
% Philadelphia, March 3, 2005
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
% 0. Housekeeping
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
close all
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
% 1. Defining variables
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
var y c k i l y_l w r z;
|
||||
|
||||
|
||||
varexo e;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
parameters beta psi delta alpha rho gamma sigma epsilon;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
% 2. Calibration
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
alpha = 0.33;
|
||||
|
||||
|
||||
beta = 0.99;
|
||||
|
||||
|
||||
delta = 0.023;
|
||||
|
||||
|
||||
psi = 1.75;
|
||||
|
||||
|
||||
rho = 0.95;
|
||||
|
||||
|
||||
sigma = (0.007/(1-alpha));
|
||||
|
||||
|
||||
epsilon = 10;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
% 3. Model
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
model;
|
||||
|
||||
|
||||
(1/c) = beta*(1/c(+1))*(1+r(+1)-delta);
|
||||
|
||||
|
||||
psi*c/(1-l) = w;
|
||||
|
||||
|
||||
c+i = y;
|
||||
|
||||
|
||||
y = (k(-1)^alpha)*(exp(z)*l)^(1-alpha);
|
||||
|
||||
|
||||
w = y*((epsilon-1)/epsilon)*(1-alpha)/l;
|
||||
|
||||
|
||||
r = y*((epsilon-1)/epsilon)*alpha/k;
|
||||
|
||||
|
||||
i = k-(1-delta)*k(-1);
|
||||
|
||||
|
||||
y_l = y/l;
|
||||
|
||||
|
||||
z = rho*z(-1)+e;
|
||||
|
||||
|
||||
end;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
% 4. Computation
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
initval;
|
||||
|
||||
|
||||
k = 9;
|
||||
|
||||
|
||||
c = 0.76;
|
||||
|
||||
|
||||
l = 0.3;
|
||||
|
||||
|
||||
w = 2.07;
|
||||
|
||||
|
||||
r = 0.03;
|
||||
|
||||
|
||||
z = 0;
|
||||
|
||||
|
||||
e = 0;
|
||||
|
||||
|
||||
end;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
shocks;
|
||||
|
||||
|
||||
var e = sigma^2;
|
||||
|
||||
|
||||
end;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
steady;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
stoch_simul(dr_algo=0, hp_filter = 1600, order = 1);
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
% 5. Some Results
|
||||
|
||||
|
||||
%----------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
statistic1 = 100*sqrt(diag(oo_.var(1:8,1:8)))./oo_.mean(1:8);
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
table('Relative standard deviations in %',strvcat('VARIABLE','REL. S.D.'),lgy_(1:8,:),statistic1,10,8,4)
|
||||
|
||||
|
Loading…
Reference in New Issue