reverted r2010 because of problem with FILENAME token
git-svn-id: https://www.dynare.org/svn/dynare/dynare_v4@2111 ac1d8469-bf42-47a9-8791-bf33cf982152time-shift
michel
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@ -1,51 +1,44 @@
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|
||||
// example 1 from Collard's guide to Dynare
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||||
var y, c, k, a, h, b;
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||||
varexo e,u;
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\f0\fs24 \cf0 // example 1 from Collard's guide to Dynare
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var y, c, k, a, h, b;
\
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||||
varexo e,u;
\
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\
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||||
parameters beta, rho, beta, alpha, delta, theta, psi, tau;
\
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\
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||||
alpha = 0.36;
\
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||||
rho = 0.95;
\
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||||
tau = 0.025;
\
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beta = 0.99;
\
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delta = 0.025;
\
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psi = 0;
\
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||||
theta = 2.95;
\
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||||
\
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phi = 0.1;
\
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||||
\
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||||
model;
\
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||||
c*theta*h^(1+psi)=(1-alpha)*y;
\
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||||
k = beta*(((exp(b)*c)/(exp(b(+1))*c(+1)))
\
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||||
*(exp(b(+1))*alpha*y(+1)+(1-delta)*k));
\
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||||
y = exp(a)*(k(-1)^alpha)*(h^(1-alpha));
\
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||||
k = exp(b)*(y-c)+(1-delta)*k(-1);
\
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||||
a = rho*a(-1)+tau*b(-1) + e;
\
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||||
b = tau*a(-1)+rho*b(-1) + u;
\
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||||
end;
\
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||||
\
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initval;
\
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y = 1.08068253095672;
\
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c = 0.80359242014163;
\
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h = 0.29175631001732;
\
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k = 5;
\
|
||||
a = 0;
\
|
||||
b = 0;
\
|
||||
e = 0;
\
|
||||
u = 0;
\
|
||||
end;
\
|
||||
\
|
||||
shocks;
\
|
||||
var e; stderr 0.009;
\
|
||||
var u; stderr 0.009;
\
|
||||
var e, u = phi*0.009*0.009;
\
|
||||
end;
\
|
||||
\
|
||||
stoch_simul(periods=2100);
\
|
||||
}
|
||||
parameters beta, rho, beta, alpha, delta, theta, psi, tau;
|
||||
|
||||
alpha = 0.36;
|
||||
rho = 0.95;
|
||||
tau = 0.025;
|
||||
beta = 0.99;
|
||||
delta = 0.025;
|
||||
psi = 0;
|
||||
theta = 2.95;
|
||||
|
||||
phi = 0.1;
|
||||
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||||
model;
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||||
c*theta*h^(1+psi)=(1-alpha)*y;
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||||
k = beta*(((exp(b)*c)/(exp(b(+1))*c(+1)))
|
||||
*(exp(b(+1))*alpha*y(+1)+(1-delta)*k));
|
||||
y = exp(a)*(k(-1)^alpha)*(h^(1-alpha));
|
||||
k = exp(b)*(y-c)+(1-delta)*k(-1);
|
||||
a = rho*a(-1)+tau*b(-1) + e;
|
||||
b = tau*a(-1)+rho*b(-1) + u;
|
||||
end;
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|
||||
initval;
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y = 1.08068253095672;
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||||
c = 0.80359242014163;
|
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h = 0.29175631001732;
|
||||
k = 5;
|
||||
a = 0;
|
||||
b = 0;
|
||||
e = 0;
|
||||
u = 0;
|
||||
end;
|
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||||
shocks;
|
||||
var e; stderr 0.009;
|
||||
var u; stderr 0.009;
|
||||
var e, u = phi*0.009*0.009;
|
||||
end;
|
||||
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||||
stoch_simul(periods=2100);
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@ -1,40 +1,40 @@
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|||
var y c k i l y_l w r z;
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||||
varexo e;
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||||
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(-1);
|
||||
i = k-(1-delta)*k(-1);
|
||||
y_l = y/l;
|
||||
z = rho*z(-1)+e;
|
||||
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(-1);
|
||||
i = k-(1-delta)*k(-1);
|
||||
y_l = y/l;
|
||||
z = rho*z(-1)+e;
|
||||
end;
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||||
|
||||
varobs y;
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||||
|
||||
initval;
|
||||
k = 9;
|
||||
c = 0.76;
|
||||
l = 0.3;
|
||||
w = 2.07;
|
||||
r = 0.03;
|
||||
z = 0;
|
||||
e = 0;
|
||||
end;
|
||||
|
||||
estimated_params;
|
||||
alpha, beta_pdf, 0.35, 0.02;
|
||||
beta, beta_pdf, 0.99, 0.002;
|
||||
delta, beta_pdf, 0.025, 0.003;
|
||||
psi, gamma_pdf, 1.75, 0.02;
|
||||
rho, beta_pdf, 0.95, 0.05;
|
||||
epsilon, gamma_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);
|
||||
varobs y;
|
||||
|
||||
initval;
|
||||
k = 9;
|
||||
c = 0.76;
|
||||
l = 0.3;
|
||||
w = 2.07;
|
||||
r = 0.03;
|
||||
z = 0;
|
||||
e = 0;
|
||||
end;
|
||||
|
||||
estimated_params;
|
||||
alpha, beta_pdf, 0.35, 0.02;
|
||||
beta, beta_pdf, 0.99, 0.002;
|
||||
delta, beta_pdf, 0.025, 0.003;
|
||||
psi, gamma_pdf, 1.75, 0.02;
|
||||
rho, beta_pdf, 0.95, 0.05;
|
||||
epsilon, gamma_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);
|
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@ -1,133 +1,47 @@
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|
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// Adapted from Jesus Fernandez-Villaverde, Basic RBC Model with Monopolistic Competion Philadelphia, March 3, 2005
|
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var y c k i l y_l w r z;
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varexo e;
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parameters beta psi delta alpha rho gamma sigma epsilon;
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alpha = 0.33;
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||||
beta = 0.99;
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|
||||
delta = 0.023;
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||||
|
||||
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||||
psi = 1.75;
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|
||||
rho = 0.95;
|
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||||
sigma = (0.007/(1-alpha));
|
||||
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||||
epsilon = 10;
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model;
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|
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||||
(1/c) = beta*(1/c(+1))*(1+r(+1)-delta);
|
||||
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|
||||
psi*c/(1-l) = w;
|
||||
|
||||
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||||
c+i = y;
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|
||||
|
||||
y = (k(-1)^alpha)*(exp(z)*l)^(1-alpha);
|
||||
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||||
|
||||
w = y*((epsilon-1)/epsilon)*(1-alpha)/l;
|
||||
|
||||
|
||||
r = y*((epsilon-1)/epsilon)*alpha/k(-1);
|
||||
|
||||
|
||||
i = k-(1-delta)*k(-1);
|
||||
|
||||
|
||||
y_l = y/l;
|
||||
|
||||
|
||||
z = rho*z(-1)+e;
|
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|
||||
end;
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initval;
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||||
k = 9;
|
||||
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||||
c = 0.76;
|
||||
|
||||
|
||||
l = 0.3;
|
||||
|
||||
|
||||
w = 2.07;
|
||||
|
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|
||||
r = 0.03;
|
||||
|
||||
|
||||
z = 0;
|
||||
|
||||
|
||||
e = 0;
|
||||
|
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|
||||
end;
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||||
// Adapted from Jesus Fernandez-Villaverde, Basic RBC Model with Monopolistic Competion Philadelphia, March 3, 2005
|
||||
|
||||
var y c k i l y_l w r z;
|
||||
varexo e;
|
||||
parameters beta psi delta alpha rho gamma 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(-1);
|
||||
i = k-(1-delta)*k(-1);
|
||||
y_l = y/l;
|
||||
z = rho*z(-1)+e;
|
||||
end;
|
||||
|
||||
initval;
|
||||
k = 9;
|
||||
c = 0.76;
|
||||
l = 0.3;
|
||||
w = 2.07;
|
||||
r = 0.03;
|
||||
z = 0;
|
||||
e = 0;
|
||||
end;
|
||||
|
||||
steady;
|
||||
|
||||
check;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
shocks;
|
||||
|
||||
|
||||
var e = sigma^2;
|
||||
|
||||
|
||||
end;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
steady;
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
stoch_simul(periods=2100);
|
||||
|
||||
|
||||
check;
|
||||
|
||||
shocks;
|
||||
var e = sigma^2;
|
||||
end;
|
||||
|
||||
stoch_simul(periods=2100);
|
||||
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -31,6 +31,8 @@ function CutSample(M_, options_, estim_params_)
|
|||
% You should have received a copy of the GNU General Public License
|
||||
% along with Dynare. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
|
||||
|
||||
global M_ options_ estim_params_
|
||||
|
||||
npar = estim_params_.np+estim_params_.nvn+estim_params_.ncx+estim_params_.ncn+estim_params_.nvx;
|
||||
|
||||
DirectoryName = CheckPath('metropolis');
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,9 @@
|
|||
function moments=compute_model_moments(dr,M_,options,_)
|
||||
function moments=compute_model_moments(dr,SelectVariables,M_,options_)
|
||||
%function moments=compute_model_moments(dr,M_,options_)
|
||||
%
|
||||
% INPUTS
|
||||
% dr: structure describing model solution
|
||||
% SelectVariables: indices of selected variables
|
||||
% M_: structure of Dynare options
|
||||
% options_
|
||||
%
|
||||
|
|
@ -28,4 +30,4 @@ function moments=compute_model_moments(dr,M_,options,_)
|
|||
% You should have received a copy of the GNU General Public License
|
||||
% along with Dynare. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
|
||||
|
||||
moments = th_autocovariances(dr,options_.varlist,M_,options_);
|
||||
moments = th_autocovariances(dr,SelectVariables,M_,options_);
|
||||
|
|
|
|||
Binary file not shown.
|
|
@ -99,6 +99,19 @@ if ~(exist('stab_map_','file')==6 | exist('stab_map_','file')==2),
|
|||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
if ~(exist('gsa_sdp','file')==6 | exist('gsa_sdp','file')==2),
|
||||
dynare_root = strrep(which('dynare.m'),'dynare.m','');
|
||||
ss_anova_path = [dynare_root 'gsa/ss_anova_recurs'];
|
||||
if exist(ss_anova_path)
|
||||
addpath(ss_anova_path,path)
|
||||
else
|
||||
disp('Download Dynare sensitivity routines at:')
|
||||
disp('http://eemc.jrc.ec.europa.eu/softwareDYNARE-Dowload.htm')
|
||||
disp(' ' )
|
||||
error('Mapping routines missing!')
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
if options_gsa.morris,
|
||||
options_gsa.redform=1;
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -46,10 +46,10 @@ for k=1:size(s1,1)
|
|||
y = [y; oo_.endo_simul(strmatch(s1(k,:),M_.endo_names,'exact'),:)] ;
|
||||
end
|
||||
|
||||
if options_.smpl == 0
|
||||
if options_.dsample == 0
|
||||
i = [M_.maximum_lag:size(oo_.endo_simul,2)]' ;
|
||||
else
|
||||
i = [options_.smpl(1)+M_.maximum_lag:options_.smpl(2)+M_.maximum_lag]' ;
|
||||
i = [options_.dsample(1)+M_.maximum_lag:options_.dsample(2)+M_.maximum_lag]' ;
|
||||
end
|
||||
|
||||
t = ['Plot of '] ;
|
||||
|
|
@ -86,9 +86,6 @@ elseif rplottype == 2
|
|||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
% 02/28/01 MJ replaced bseastr by MATLAB's strmatch
|
||||
% 06/19/01 MJ added 'exact' to strmatch calls
|
||||
% 06/25/03 MJ correction when options_.smpl ~= 0
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -49,7 +49,19 @@ function steady()
|
|||
homotopy3(options_.homotopy_values, options_.homotopy_steps);
|
||||
end
|
||||
|
||||
steady_;
|
||||
if options_.homotopy_mode == 1
|
||||
homotopy1(options_.homotopy_param,options_.homotopy_exo, ...
|
||||
options_.homotopy_exodet,options_.homotopy_steps);
|
||||
elseif options_.homotopy_mode == 2
|
||||
homotopy2(options_.homotopy_param,options_.homotopy_exo, ...
|
||||
options_.homotopy_exodet,options_.homotopy_steps);
|
||||
elseif options_.homotopy_mode == 3
|
||||
homotopy3(options_.homotopy_param,options_.homotopy_exo, ...
|
||||
options_.homotopy_exodet,options_.homotopy_steps);
|
||||
else
|
||||
steady_;
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
disp(' ')
|
||||
disp('STEADY-STATE RESULTS:')
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -3,11 +3,11 @@ varexo e_x e_y;
|
|||
|
||||
parameters rho_x rho_y;
|
||||
|
||||
rho_x = 0.5;
|
||||
rho_x = 0.5; // comment 1
|
||||
rho_y = -0.3;
|
||||
|
||||
model;
|
||||
dx = rho_x*dx(-1)+e_x;
|
||||
dx = rho_x*dx(-1)+e_x; // comment 2
|
||||
dy = rho_y*dy(-1)+e_y;
|
||||
end;
|
||||
|
||||
|
|
@ -20,4 +20,4 @@ end;
|
|||
|
||||
varobs dx dy;
|
||||
check;
|
||||
estimation(datafile=data1,nobs=1000,mh_replic=2000);
|
||||
estimation(datafile=data1,nobs=1000,mh_replic=2000,mh_jscale=1.2);
|
||||
|
|
@ -24,4 +24,4 @@ end;
|
|||
|
||||
varobs x y;
|
||||
unit_root_vars x y;
|
||||
estimation(datafile=data1,nobs=1000,mh_replic=2000,lik_init=2);
|
||||
estimation(datafile=data1,nobs=1000,mh_replic=2000,diffuse_filter);
|
||||
|
|
@ -30,4 +30,4 @@ end;
|
|||
varobs dx dy;
|
||||
|
||||
unit_root_vars x y;
|
||||
estimation(datafile=data2,nobs=100,mh_replic=0,lik_init=2);
|
||||
estimation(datafile=data2,nobs=100,mh_replic=0,diffuse_filter);
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -29,5 +29,4 @@ end;
|
|||
|
||||
varobs x y;
|
||||
|
||||
unit_root_vars x y;
|
||||
estimation(datafile=data2,nobs=100,mh_replic=0,lik_init=2);
|
||||
estimation(datafile=data2,nobs=100,mh_replic=0,mh_nblocks=1);
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
// example 1 from Collard's guide to Dynare
|
||||
var y, c, k, a, h, b;
|
||||
varexo e,u;
|
||||
varexo u, e;
|
||||
|
||||
parameters beta, rho, alpha, delta, theta, psi, tau, phi;
|
||||
|
||||
|
|
@ -36,9 +36,13 @@ u = 0;
|
|||
end;
|
||||
|
||||
shocks;
|
||||
var e; stderr 0.009;
|
||||
var e; stderr 0.018;
|
||||
var u; stderr 0.009;
|
||||
var e, u = phi*0.009*0.009;
|
||||
var e, u = phi*0.018*0.009;
|
||||
end;
|
||||
|
||||
stoch_simul;
|
||||
rhos = 0.8:0.05:0.8;
|
||||
for i=1:length(rhos);
|
||||
rho = rhos(i);
|
||||
stoch_simul(order=2);
|
||||
end;
|
||||
|
|
@ -72,6 +72,8 @@ var e_a; stderr 0.014;
|
|||
var e_m; stderr 0.005;
|
||||
end;
|
||||
|
||||
unit_root_vars P_obs Y_obs;
|
||||
|
||||
steady;
|
||||
|
||||
check;
|
||||
|
|
@ -95,8 +97,7 @@ P_obs (log(mst)-gam);
|
|||
Y_obs (gam);
|
||||
end;
|
||||
|
||||
unit_root_vars P_obs Y_obs;
|
||||
|
||||
//stoch_simul(order=1,nomoments,irf=0);
|
||||
estimation(datafile=fsdat,nobs=192,loglinear,mh_replic=0,mh_nblocks=2,mh_drop=0.45,mode_compute=0,mode_file=fs2000b_mode,load_mh_file);
|
||||
stab_map_;
|
||||
estimation(datafile=fsdat,nobs=192,loglinear,mh_replic=2000,mh_nblocks=2,mh_jscale=0.8,mode_compute=0,mode_file=fs2000b_mode,kalman_algo=4);
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,13 +1,17 @@
|
|||
global options_ M_
|
||||
load test
|
||||
% $$$ Y = Y(1:2,:);
|
||||
% $$$ mf = mf(1:2);
|
||||
% $$$ H=H(1:2,1:2);
|
||||
% $$$ pp = pp-1;
|
||||
% $$$ trend =trend(1:2,:);
|
||||
M_.fname = ' ';
|
||||
global_initialization;
|
||||
options_.nk = 1;
|
||||
Pinf1(1,1) = 1;
|
||||
Pstar1(1,1) = 0;
|
||||
Pstar1(4,1) = 0;
|
||||
Pstar1(1,4) = 0;
|
||||
Pstar1(5,1) = 0;
|
||||
Pstar1(1,5) = 0;
|
||||
[alphahat1,epsilonhat1,etahat1,a11, aK1] = DiffuseKalmanSmootherH1(T,R,Q,H, ...
|
||||
Pinf1,Pstar1,Y,trend,pp,mm,smpl,mf);
|
||||
[alphahat2,epsilonhat2,etahat2,a12, aK2] = DiffuseKalmanSmootherH3(T,R,Q,H, ...
|
||||
|
|
@ -18,21 +22,7 @@ max(max(abs(epsilonhat1-epsilonhat2)))
|
|||
max(max(abs(etahat1-etahat2)))
|
||||
max(max(abs(a11-a12)))
|
||||
max(max(abs(aK1-aK2)))
|
||||
|
||||
return
|
||||
[alphahat1,etahat1,a11, aK1] = DiffuseKalmanSmoother1(T,R,Q, ...
|
||||
Pinf1,Pstar1,Y,trend,pp,mm,smpl,mf);
|
||||
[alphahat2,etahat2,a12, aK2] = DiffuseKalmanSmoother3(T,R,Q, ...
|
||||
Pinf1,Pstar1,Y,trend, ...
|
||||
pp,mm,smpl,mf);
|
||||
|
||||
|
||||
max(max(abs(alphahat1-alphahat2)))
|
||||
max(max(abs(etahat1-etahat2)))
|
||||
max(max(abs(a11-a12)))
|
||||
%max(max(abs(aK1-aK2)))
|
||||
|
||||
|
||||
H = zeros(size(H));
|
||||
[alphahat1,etahat1,a11, aK1] = DiffuseKalmanSmoother1(T,R,Q, ...
|
||||
Pinf1,Pstar1,Y,trend,pp,mm,smpl,mf);
|
||||
|
|
@ -54,3 +44,29 @@ max(max(abs(alphahat1-alphahat2)))
|
|||
max(max(abs(etahat1-etahat2)))
|
||||
max(max(abs(a11-a12)))
|
||||
%max(max(abs(aK1-aK2)))
|
||||
|
||||
Pinf1 = zeros(5,5);
|
||||
Pinf1(1,1) = 1;
|
||||
a=0.3*randn(4,4);
|
||||
Pstar1 = [zeros(1,5); [zeros(4,1) a'*a]];
|
||||
T = 0.8*eye(5);
|
||||
T(1,1) = 1;
|
||||
Y = Y(1,:);
|
||||
mf = 1;
|
||||
pp = 1;
|
||||
trend = trend(1,:);
|
||||
options_.diffuse_d = 1;
|
||||
|
||||
[alphahat1,etahat1,a11, aK1] = DiffuseKalmanSmoother1(T,R,Q, ...
|
||||
Pinf1,Pstar1,Y,trend,pp,mm,smpl,mf);
|
||||
[alphahat2,etahat2,a12, aK2] = DiffuseKalmanSmoother3(T,R,Q, ...
|
||||
Pinf1,Pstar1,Y,trend, ...
|
||||
pp,mm,smpl,mf);
|
||||
|
||||
|
||||
max(max(abs(alphahat1-alphahat2)))
|
||||
max(max(abs(etahat1-etahat2)))
|
||||
max(max(abs(a11-a12)))
|
||||
%max(max(abs(aK1-aK2)))
|
||||
return
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -53,8 +53,8 @@ oc = c;
|
|||
oh = h;
|
||||
end;
|
||||
|
||||
steady;
|
||||
check;
|
||||
//steady;
|
||||
//check;
|
||||
|
||||
estimated_params;
|
||||
theta , 0.22, 0.1, 0.5;
|
||||
|
|
@ -87,4 +87,5 @@ oy (log(eta));
|
|||
oc (log(eta));
|
||||
end;
|
||||
|
||||
estimation(datafile=idata,mode_compute=1,nograph);
|
||||
//options_.debug=1;
|
||||
estimation(datafile=idata,mode_compute=4,nograph);
|
||||
|
|
@ -87,4 +87,5 @@ oy (log(eta));
|
|||
oc (log(eta));
|
||||
end;
|
||||
|
||||
estimation(datafile=idata,nograph);
|
||||
warning off;
|
||||
estimation(datafile=idata,mode_compute=4,nograph);
|
||||
|
|
@ -26,7 +26,7 @@ check;
|
|||
|
||||
shocks;
|
||||
var x;
|
||||
periods 1;
|
||||
periods 10;
|
||||
values 1.2;
|
||||
end;
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
136
tests/run_test.m
136
tests/run_test.m
|
|
@ -1,39 +1,137 @@
|
|||
function run_test()
|
||||
test_files = {
|
||||
'.' 'ramst';
|
||||
'.' 'ramst_a';
|
||||
'.' 'ramst';
|
||||
'.' 'ramst_a';
|
||||
'.' 'example1';
|
||||
'.' 'example2';
|
||||
'.' 't_sgu_ex1';
|
||||
'arima' 'mod1';
|
||||
'arima' 'mod1a';
|
||||
'arima' 'mod1b';
|
||||
'arima' 'mod1c';
|
||||
'arima' 'mod2';
|
||||
'arima' 'mod2a';
|
||||
'arima' 'mod2b';
|
||||
'arima' 'mod2c';
|
||||
'fs2000' 'fs2000';
|
||||
'fs2000' 'fs2000a';
|
||||
}
|
||||
%'.' 'example2';
|
||||
'.' 't_sgu_ex1';
|
||||
'arima' 'mod1';
|
||||
'arima' 'mod1a';
|
||||
'arima' 'mod1b';
|
||||
'arima' 'mod1c';
|
||||
'arima' 'mod2';
|
||||
'arima' 'mod2a';
|
||||
'arima' 'mod2b';
|
||||
'arima' 'mod2c';
|
||||
'fs2000' 'fs2000';
|
||||
'fs2000' 'fs2000a';
|
||||
'estimation_options','fs2000A';
|
||||
'estimation_options','fs2000B';
|
||||
}
|
||||
|
||||
results = cell(length(test_files),1);
|
||||
|
||||
for i=1:length(test_files)
|
||||
tic;
|
||||
rand('state',1);
|
||||
randn('state',1);
|
||||
results{i}= run_test1(test_files{i,1},test_files{i,2});
|
||||
|
||||
toc;
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
for i=1:length(test_files)
|
||||
disp(test_files{i,2})
|
||||
disp(results{i})
|
||||
disp(toc)
|
||||
end
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
function msg=run_test1(path1,mod_file)
|
||||
global options_
|
||||
clear options_
|
||||
global options_ oo_
|
||||
options_=struct('trick',1);
|
||||
oo_=struct('trick',1);
|
||||
old_path = pwd;
|
||||
cd(path1);
|
||||
msg = 'OK';
|
||||
expr = ['disp(''error in ' mod_file ''');msg=lasterr;disp(msg)'];
|
||||
eval(['dynare ' mod_file ' noclearall'],'eval(expr)');
|
||||
cd(old_path)
|
||||
|
||||
try
|
||||
old_results=load([mod_file '_results']);
|
||||
catch
|
||||
eval(['dynare ' mod_file ' noclearall'],'eval(expr)');
|
||||
msg = 'no previous results'
|
||||
cd(old_path)
|
||||
return
|
||||
end
|
||||
eval(['dynare ' mod_file ' noclearall'],'eval(expr)');
|
||||
msg = strvcat(msg, comparison(oo_,old_results.oo_,0, 'oo_'));
|
||||
cd(old_path)
|
||||
end
|
||||
|
||||
function msg=comparison(A,B,tol,parent)
|
||||
|
||||
msg = '';
|
||||
mca = my_class(A);
|
||||
mcb = my_class(B);
|
||||
if size(mca,2) ~= size(mcb,2) || any(mca ~= mcb)
|
||||
msg = ['Types differ in ' parent];
|
||||
return
|
||||
end
|
||||
|
||||
switch my_class(A)
|
||||
case 'numeric'
|
||||
if size(A)==size(B)
|
||||
if ~all(all(abs(A-B)<tol))
|
||||
msg = ['Difference greater than tolerance in ' parent];
|
||||
end
|
||||
else
|
||||
msg = ['Sizes differ in ' parent];
|
||||
end
|
||||
case 'char'
|
||||
if A~=B
|
||||
msg = ['Strings differ in ' parent];
|
||||
end
|
||||
case 'cell'
|
||||
if size(A) == size(B)
|
||||
[M,N] = size(A);
|
||||
for i = 1:M
|
||||
for j = 1:N
|
||||
msg = strvcat(msg, comparison(A{i,j}, B{i,j}, tol, sprintf('%s{%d,%d}', parent, i, j)))
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
else
|
||||
msg = [ 'Cell sizes differ in ' parent ];
|
||||
end
|
||||
case 'struct'
|
||||
|
||||
namesA=fieldnames(A);
|
||||
namesB=fieldnames(B);
|
||||
|
||||
if length(namesA)~=length(namesB)
|
||||
msg = [ 'Number of fields differ in ' parent ]
|
||||
return
|
||||
end
|
||||
|
||||
namesA = sort(namesA);
|
||||
namesB = sort(namesB);
|
||||
|
||||
for i=1:length(namesA)
|
||||
if namesA{i}==namesB{i}
|
||||
msg = strvcat(msg, comparison(A.(namesA{i}),B.(namesB{i}),tol, sprintf('%s.%s', parent, namesA{i})));
|
||||
else
|
||||
msg = strvcat(msg, sprintf('Field %s.%s in 1st arg does not exist in 2nd arg', parent, namesA{i}));
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
otherwise
|
||||
msg = ['Unsupported type in ' parent ];
|
||||
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
function t = my_class(a)
|
||||
c = class(a);
|
||||
if isequal(c, 'double') | isequal(c, 'single') | isequal(c, 'int8')| isequal(c, 'uint8') | ...
|
||||
isequal(c, 'int16') | isequal(c, 'uint16') | isequal(c, 'int32') | isequal(c, 'uint32') | ...
|
||||
isequal(c, 'int64') | isequal(c, 'uint64')
|
||||
t = 'numeric';
|
||||
else
|
||||
t = c;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
|
|
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