commit
80253835a7
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@ -352,7 +352,7 @@ if (kalman_algo == 2) || (kalman_algo == 4)
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||||||
Q = blkdiag(Q,H);
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Q = blkdiag(Q,H);
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||||||
R = blkdiag(R,eye(pp));
|
R = blkdiag(R,eye(pp));
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||||||
Pstar = blkdiag(Pstar,H);
|
Pstar = blkdiag(Pstar,H);
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||||||
Pinf = blckdiag(Pinf,zeros(pp));
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Pinf = blkdiag(Pinf,zeros(pp));
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||||||
H = zeros(pp,1);
|
H = zeros(pp,1);
|
||||||
mmm = mm+pp;
|
mmm = mm+pp;
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||||||
end
|
end
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||||||
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@ -395,7 +395,7 @@ switch DynareOptions.lik_init
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if kalman_algo == 0
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if kalman_algo == 0
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kalman_algo = 3;
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kalman_algo = 3;
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||||||
elseif ~((kalman_algo == 3) || (kalman_algo == 4))
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elseif ~((kalman_algo == 3) || (kalman_algo == 4))
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||||||
error(['diffuse filter: options_.kalman_algo can only be equal ' ...
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error(['The model requires Diffuse filter, but you specified a different Kalman filter. You must set options_.kalman_algo ' ...
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'to 0 (default), 3 or 4'])
|
'to 0 (default), 3 or 4'])
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||||||
end
|
end
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||||||
[Z,T,R,QT,Pstar,Pinf] = schur_statespace_transformation(Z,T,R,Q,DynareOptions.qz_criterium);
|
[Z,T,R,QT,Pstar,Pinf] = schur_statespace_transformation(Z,T,R,Q,DynareOptions.qz_criterium);
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||||||
|
@ -436,7 +436,7 @@ switch DynareOptions.lik_init
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||||||
Q = blkdiag(Q,H);
|
Q = blkdiag(Q,H);
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||||||
R = blkdiag(R,eye(pp));
|
R = blkdiag(R,eye(pp));
|
||||||
Pstar = blkdiag(Pstar,H);
|
Pstar = blkdiag(Pstar,H);
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||||||
Pinf = blckdiag(Pinf,zeros(pp));
|
Pinf = blkdiag(Pinf,zeros(pp));
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||||||
H1 = zeros(pp,1);
|
H1 = zeros(pp,1);
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||||||
mmm = mm+pp;
|
mmm = mm+pp;
|
||||||
end
|
end
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||||||
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@ -726,7 +726,7 @@ if (kalman_algo==2) || (kalman_algo==4)
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||||||
Q = blkdiag(Q,H);
|
Q = blkdiag(Q,H);
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||||||
R = blkdiag(R,eye(pp));
|
R = blkdiag(R,eye(pp));
|
||||||
Pstar = blkdiag(Pstar,H);
|
Pstar = blkdiag(Pstar,H);
|
||||||
Pinf = blckdiag(Pinf,zeros(pp));
|
Pinf = blkdiag(Pinf,zeros(pp));
|
||||||
H1 = zeros(pp,1);
|
H1 = zeros(pp,1);
|
||||||
mmm = mm+pp;
|
mmm = mm+pp;
|
||||||
end
|
end
|
||||||
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|
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@ -291,9 +291,9 @@ if ~isequal(options_.mode_compute,0) && ~options_.mh_posterior_mode_estimation
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||||||
end
|
end
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||||||
parameter_names = bayestopt_.name;
|
parameter_names = bayestopt_.name;
|
||||||
if options_.cova_compute || options_.mode_compute==5 || options_.mode_compute==6
|
if options_.cova_compute || options_.mode_compute==5 || options_.mode_compute==6
|
||||||
save([M_.fname '_mode.mat'],'xparam1','hh','parameter_names');
|
save([M_.fname '_mode.mat'],'xparam1','hh','parameter_names','fval');
|
||||||
else
|
else
|
||||||
save([M_.fname '_mode.mat'],'xparam1','parameter_names');
|
save([M_.fname '_mode.mat'],'xparam1','parameter_names','fval');
|
||||||
end
|
end
|
||||||
end
|
end
|
||||||
|
|
||||||
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@ -122,6 +122,9 @@ else
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||||||
b=0;
|
b=0;
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||||||
fval = 0;
|
fval = 0;
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||||||
end
|
end
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||||||
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if DynareOptions.debug
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||||||
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DynareResults.likelihood_at_initial_parameters=fval;
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||||||
|
end
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||||||
DynareOptions.analytic_derivation=ana_deriv;
|
DynareOptions.analytic_derivation=ana_deriv;
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||||||
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|
||||||
if DynareOptions.dsge_var || strcmp(func2str(objective_function),'non_linear_dsge_likelihood')
|
if DynareOptions.dsge_var || strcmp(func2str(objective_function),'non_linear_dsge_likelihood')
|
||||||
|
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@ -169,6 +169,10 @@ MODFILES = \
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||||||
kalman_filter_smoother/fs2000_smoother_only.mod \
|
kalman_filter_smoother/fs2000_smoother_only.mod \
|
||||||
kalman_filter_smoother/check_variable_dimensions/fs2000.mod \
|
kalman_filter_smoother/check_variable_dimensions/fs2000.mod \
|
||||||
kalman_filter_smoother/check_variable_dimensions/fs2000_ML.mod \
|
kalman_filter_smoother/check_variable_dimensions/fs2000_ML.mod \
|
||||||
|
kalman/likelihood_from_dynare/fs2000_corr_ME.mod \
|
||||||
|
kalman/likelihood_from_dynare/fs2000_corr_ME_missing.mod \
|
||||||
|
kalman/likelihood_from_dynare/fs2000_uncorr_ME.mod \
|
||||||
|
kalman/likelihood_from_dynare/fs2000_uncorr_ME_missing.mod \
|
||||||
second_order/burnside_1.mod \
|
second_order/burnside_1.mod \
|
||||||
second_order/ds1.mod \
|
second_order/ds1.mod \
|
||||||
second_order/ds2.mod \
|
second_order/ds2.mod \
|
||||||
|
@ -403,6 +407,9 @@ EXTRA_DIST = \
|
||||||
ms-sbvar/archive-files/specification_2v2c.dat \
|
ms-sbvar/archive-files/specification_2v2c.dat \
|
||||||
recursive/data_ca1.m \
|
recursive/data_ca1.m \
|
||||||
kalman_filter_smoother/fsdat_simul.m \
|
kalman_filter_smoother/fsdat_simul.m \
|
||||||
|
kalman/likelihood_from_dynare/fsdat_simul_corr_ME_missing.m \
|
||||||
|
kalman/likelihood_from_dynare/fsdat_simul_uncorr_ME.m \
|
||||||
|
kalman/likelihood_from_dynare/fsdat_simul_uncorr_ME_missing.m \
|
||||||
identification/kim/kim2_steadystate.m \
|
identification/kim/kim2_steadystate.m \
|
||||||
identification/as2007/as2007_steadystate.m \
|
identification/as2007/as2007_steadystate.m \
|
||||||
estimation/fsdat_simul.m \
|
estimation/fsdat_simul.m \
|
||||||
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@ -0,0 +1,137 @@
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/*
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|
* This file is based on the cash in advance model described
|
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|
* Frank Schorfheide (2000): "Loss function-based evaluation of DSGE models",
|
||||||
|
* Journal of Applied Econometrics, 15(6), 645-670.
|
||||||
|
*
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||||||
|
* The equations are taken from J. Nason and T. Cogley (1994): "Testing the
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||||||
|
* implications of long-run neutrality for monetary business cycle models",
|
||||||
|
* Journal of Applied Econometrics, 9, S37-S70.
|
||||||
|
* Note that there is an initial minus sign missing in equation (A1), p. S63.
|
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|
*
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|
* This implementation was written by Michel Juillard. Please note that the
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|
* following copyright notice only applies to this Dynare implementation of the
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|
* model.
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*/
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/*
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|
* Copyright (C) 2004-2013 Dynare Team
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*
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|
* This file is part of Dynare.
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*
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|
* Dynare is free software: you can redistribute it and/or modify
|
||||||
|
* it under the terms of the GNU General Public License as published by
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||||||
|
* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
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||||||
|
* (at your option) any later version.
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|
*
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|
* Dynare is distributed in the hope that it will be useful,
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||||||
|
* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
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||||||
|
* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
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|
* GNU General Public License for more details.
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||||||
|
*
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|
* You should have received a copy of the GNU General Public License
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|
* along with Dynare. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
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*/
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|
var m P c e W R k d n l gy_obs gp_obs y dA;
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varexo e_a e_m;
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||||||
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parameters alp bet gam mst rho psi del theta;
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alp = 0.33;
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||||||
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bet = 0.99;
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||||||
|
gam = 0.003;
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||||||
|
mst = 1.011;
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||||||
|
rho = 0.7;
|
||||||
|
psi = 0.787;
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||||||
|
del = 0.02;
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|
theta=0;
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model;
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dA = exp(gam+e_a);
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||||||
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log(m) = (1-rho)*log(mst) + rho*log(m(-1))+e_m;
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||||||
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-P/(c(+1)*P(+1)*m)+bet*P(+1)*(alp*exp(-alp*(gam+log(e(+1))))*k^(alp-1)*n(+1)^(1-alp)+(1-del)*exp(-(gam+log(e(+1)))))/(c(+2)*P(+2)*m(+1))=0;
|
||||||
|
W = l/n;
|
||||||
|
-(psi/(1-psi))*(c*P/(1-n))+l/n = 0;
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||||||
|
R = P*(1-alp)*exp(-alp*(gam+e_a))*k(-1)^alp*n^(-alp)/W;
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||||||
|
1/(c*P)-bet*P*(1-alp)*exp(-alp*(gam+e_a))*k(-1)^alp*n^(1-alp)/(m*l*c(+1)*P(+1)) = 0;
|
||||||
|
c+k = exp(-alp*(gam+e_a))*k(-1)^alp*n^(1-alp)+(1-del)*exp(-(gam+e_a))*k(-1);
|
||||||
|
P*c = m;
|
||||||
|
m-1+d = l;
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||||||
|
e = exp(e_a);
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||||||
|
y = k(-1)^alp*n^(1-alp)*exp(-alp*(gam+e_a));
|
||||||
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gy_obs = dA*y/y(-1);
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||||||
|
gp_obs = (P/P(-1))*m(-1)/dA;
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||||||
|
end;
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||||||
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steady_state_model;
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dA = exp(gam);
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gst = 1/dA;
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m = mst;
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||||||
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khst = ( (1-gst*bet*(1-del)) / (alp*gst^alp*bet) )^(1/(alp-1));
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||||||
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xist = ( ((khst*gst)^alp - (1-gst*(1-del))*khst)/mst )^(-1);
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||||||
|
nust = psi*mst^2/( (1-alp)*(1-psi)*bet*gst^alp*khst^alp );
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||||||
|
n = xist/(nust+xist);
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||||||
|
P = xist + nust;
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||||||
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k = khst*n;
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||||||
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||||||
|
l = psi*mst*n/( (1-psi)*(1-n) );
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||||||
|
c = mst/P;
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||||||
|
d = l - mst + 1;
|
||||||
|
y = k^alp*n^(1-alp)*gst^alp;
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||||||
|
R = mst/bet;
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||||||
|
W = l/n;
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||||||
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ist = y-c;
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||||||
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q = 1 - d;
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||||||
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||||||
|
e = 1;
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||||||
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||||||
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gp_obs = m/dA;
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||||||
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gy_obs = dA;
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||||||
|
end;
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||||||
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||||||
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varobs gp_obs gy_obs;
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||||||
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||||||
|
shocks;
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|
var e_a; stderr 0.014;
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||||||
|
var e_m; stderr 0.005;
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||||||
|
corr gy_obs,gp_obs = 0.5;
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||||||
|
end;
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||||||
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||||||
|
steady;
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||||||
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||||||
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||||||
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estimated_params;
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||||||
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alp, 0.356;
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||||||
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gam, 0.0085;
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||||||
|
del, 0.01;
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||||||
|
stderr e_a, 0.035449;
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||||||
|
stderr e_m, 0.008862;
|
||||||
|
corr e_m, e_a, 0;
|
||||||
|
stderr gp_obs, 1;
|
||||||
|
stderr gy_obs, 1;
|
||||||
|
corr gp_obs, gy_obs,0;
|
||||||
|
end;
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||||||
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options_.TeX=1;
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|
options_.debug=1;
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||||||
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%%default
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||||||
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options_.lik_init=1;
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||||||
|
estimation(kalman_algo=0,mode_compute=4,order=1,datafile='../../fs2000/fsdat_simul',smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
|
||||||
|
fval_algo_0=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
||||||
|
%%Multivariate Kalman Filter
|
||||||
|
options_.lik_init=1;
|
||||||
|
estimation(kalman_algo=1,mode_file=fs2000_corr_ME_mode,mode_compute=0,order=1,datafile='../../fs2000/fsdat_simul',smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
|
||||||
|
fval_algo_1=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
||||||
|
%%Univariate Kalman Filter
|
||||||
|
options_.lik_init=1;
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||||||
|
estimation(kalman_algo=3,mode_file=fs2000_corr_ME_mode,mode_compute=0,order=1,datafile='../../fs2000/fsdat_simul',smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
|
||||||
|
fval_algo_3=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
||||||
|
%%Diffuse Multivariate Kalman Filter
|
||||||
|
options_.lik_init=1;
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||||||
|
estimation(kalman_algo=2,mode_file=fs2000_corr_ME_mode,mode_compute=0,datafile='../../fs2000/fsdat_simul',smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
|
||||||
|
fval_algo_2=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
||||||
|
%%Diffuse univariate Kalman Filter
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||||||
|
options_.lik_init=1;
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||||||
|
estimation(kalman_algo=4,mode_file=fs2000_corr_ME_mode,mode_compute=0,datafile='../../fs2000/fsdat_simul',smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
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||||||
|
fval_algo_4=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
|
@ -0,0 +1,137 @@
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/*
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* This file is based on the cash in advance model described
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* Frank Schorfheide (2000): "Loss function-based evaluation of DSGE models",
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* Journal of Applied Econometrics, 15(6), 645-670.
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|
*
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* The equations are taken from J. Nason and T. Cogley (1994): "Testing the
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|
* implications of long-run neutrality for monetary business cycle models",
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|
* Journal of Applied Econometrics, 9, S37-S70.
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* Note that there is an initial minus sign missing in equation (A1), p. S63.
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* This implementation was written by Michel Juillard. Please note that the
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* following copyright notice only applies to this Dynare implementation of the
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* model.
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*/
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/*
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* Copyright (C) 2004-2013 Dynare Team
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* This file is part of Dynare.
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* Dynare is free software: you can redistribute it and/or modify
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* it under the terms of the GNU General Public License as published by
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* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
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* (at your option) any later version.
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*
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* Dynare is distributed in the hope that it will be useful,
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|
* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
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|
* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
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* GNU General Public License for more details.
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* You should have received a copy of the GNU General Public License
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* along with Dynare. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
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var m P c e W R k d n l gy_obs gp_obs y dA;
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varexo e_a e_m;
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parameters alp bet gam mst rho psi del theta;
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alp = 0.33;
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bet = 0.99;
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||||||
|
gam = 0.003;
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|
mst = 1.011;
|
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|
rho = 0.7;
|
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|
psi = 0.787;
|
||||||
|
del = 0.02;
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theta=0;
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model;
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dA = exp(gam+e_a);
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log(m) = (1-rho)*log(mst) + rho*log(m(-1))+e_m;
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||||||
|
-P/(c(+1)*P(+1)*m)+bet*P(+1)*(alp*exp(-alp*(gam+log(e(+1))))*k^(alp-1)*n(+1)^(1-alp)+(1-del)*exp(-(gam+log(e(+1)))))/(c(+2)*P(+2)*m(+1))=0;
|
||||||
|
W = l/n;
|
||||||
|
-(psi/(1-psi))*(c*P/(1-n))+l/n = 0;
|
||||||
|
R = P*(1-alp)*exp(-alp*(gam+e_a))*k(-1)^alp*n^(-alp)/W;
|
||||||
|
1/(c*P)-bet*P*(1-alp)*exp(-alp*(gam+e_a))*k(-1)^alp*n^(1-alp)/(m*l*c(+1)*P(+1)) = 0;
|
||||||
|
c+k = exp(-alp*(gam+e_a))*k(-1)^alp*n^(1-alp)+(1-del)*exp(-(gam+e_a))*k(-1);
|
||||||
|
P*c = m;
|
||||||
|
m-1+d = l;
|
||||||
|
e = exp(e_a);
|
||||||
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y = k(-1)^alp*n^(1-alp)*exp(-alp*(gam+e_a));
|
||||||
|
gy_obs = dA*y/y(-1);
|
||||||
|
gp_obs = (P/P(-1))*m(-1)/dA;
|
||||||
|
end;
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||||||
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|
||||||
|
steady_state_model;
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||||||
|
dA = exp(gam);
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||||||
|
gst = 1/dA;
|
||||||
|
m = mst;
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||||||
|
khst = ( (1-gst*bet*(1-del)) / (alp*gst^alp*bet) )^(1/(alp-1));
|
||||||
|
xist = ( ((khst*gst)^alp - (1-gst*(1-del))*khst)/mst )^(-1);
|
||||||
|
nust = psi*mst^2/( (1-alp)*(1-psi)*bet*gst^alp*khst^alp );
|
||||||
|
n = xist/(nust+xist);
|
||||||
|
P = xist + nust;
|
||||||
|
k = khst*n;
|
||||||
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|
||||||
|
l = psi*mst*n/( (1-psi)*(1-n) );
|
||||||
|
c = mst/P;
|
||||||
|
d = l - mst + 1;
|
||||||
|
y = k^alp*n^(1-alp)*gst^alp;
|
||||||
|
R = mst/bet;
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||||||
|
W = l/n;
|
||||||
|
ist = y-c;
|
||||||
|
q = 1 - d;
|
||||||
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|
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|
e = 1;
|
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gp_obs = m/dA;
|
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gy_obs = dA;
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||||||
|
end;
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varobs gp_obs gy_obs;
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shocks;
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var e_a; stderr 0.014;
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var e_m; stderr 0.005;
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|
corr gy_obs,gp_obs = 0.5;
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end;
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steady;
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estimated_params;
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alp, 0.356;
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||||||
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gam, 0.0085;
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del, 0.01;
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||||||
|
stderr e_a, 0.035449;
|
||||||
|
stderr e_m, 0.008862;
|
||||||
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corr e_m, e_a, 0;
|
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stderr gp_obs, 1;
|
||||||
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stderr gy_obs, 1;
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||||||
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corr gp_obs, gy_obs,0;
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|
end;
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options_.TeX=1;
|
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|
options_.debug=1;
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%%default
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||||||
|
options_.lik_init=1;
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||||||
|
estimation(kalman_algo=0,mode_compute=4,order=1,datafile=fsdat_simul_corr_ME_missing,smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
|
||||||
|
fval_algo_0=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
||||||
|
%%Multivariate Kalman Filter
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options_.lik_init=1;
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||||||
|
estimation(kalman_algo=1,mode_file=fs2000_corr_ME_missing_mode,mode_compute=0,order=1,datafile=fsdat_simul_corr_ME_missing,smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
|
||||||
|
fval_algo_1=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
||||||
|
%%Univariate Kalman Filter
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options_.lik_init=1;
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||||||
|
estimation(kalman_algo=3,mode_file=fs2000_corr_ME_missing_mode,mode_compute=0,order=1,datafile=fsdat_simul_corr_ME_missing,smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
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||||||
|
fval_algo_3=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
||||||
|
%%Diffuse Multivariate Kalman Filter
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||||||
|
options_.lik_init=1;
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||||||
|
estimation(kalman_algo=2,mode_file=fs2000_corr_ME_missing_mode,mode_compute=0,order=1,datafile=fsdat_simul_corr_ME_missing,smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
|
||||||
|
fval_algo_2=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
||||||
|
%%Diffuse univariate Kalman Filter
|
||||||
|
options_.lik_init=1;
|
||||||
|
estimation(kalman_algo=4,mode_file=fs2000_corr_ME_missing_mode,mode_compute=0,order=1,datafile=fsdat_simul_corr_ME_missing,smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
|
||||||
|
fval_algo_4=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
|
@ -0,0 +1,137 @@
|
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|
/*
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|
* This file is based on the cash in advance model described
|
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|
* Frank Schorfheide (2000): "Loss function-based evaluation of DSGE models",
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||||||
|
* Journal of Applied Econometrics, 15(6), 645-670.
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||||||
|
*
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|
* The equations are taken from J. Nason and T. Cogley (1994): "Testing the
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||||||
|
* implications of long-run neutrality for monetary business cycle models",
|
||||||
|
* Journal of Applied Econometrics, 9, S37-S70.
|
||||||
|
* Note that there is an initial minus sign missing in equation (A1), p. S63.
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|
*
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|
* This implementation was written by Michel Juillard. Please note that the
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|
* following copyright notice only applies to this Dynare implementation of the
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|
* model.
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*/
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/*
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|
* Copyright (C) 2004-2013 Dynare Team
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*
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* This file is part of Dynare.
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*
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* Dynare is free software: you can redistribute it and/or modify
|
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|
* it under the terms of the GNU General Public License as published by
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* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
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|
* (at your option) any later version.
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*
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|
* Dynare is distributed in the hope that it will be useful,
|
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|
* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
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|
* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
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|
* GNU General Public License for more details.
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*
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* You should have received a copy of the GNU General Public License
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* along with Dynare. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
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*/
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var m P c e W R k d n l gy_obs gp_obs y dA;
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varexo e_a e_m;
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parameters alp bet gam mst rho psi del theta;
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alp = 0.33;
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bet = 0.99;
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gam = 0.003;
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|
mst = 1.011;
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|
rho = 0.7;
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||||||
|
psi = 0.787;
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del = 0.02;
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theta=0;
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model;
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dA = exp(gam+e_a);
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log(m) = (1-rho)*log(mst) + rho*log(m(-1))+e_m;
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|
-P/(c(+1)*P(+1)*m)+bet*P(+1)*(alp*exp(-alp*(gam+log(e(+1))))*k^(alp-1)*n(+1)^(1-alp)+(1-del)*exp(-(gam+log(e(+1)))))/(c(+2)*P(+2)*m(+1))=0;
|
||||||
|
W = l/n;
|
||||||
|
-(psi/(1-psi))*(c*P/(1-n))+l/n = 0;
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||||||
|
R = P*(1-alp)*exp(-alp*(gam+e_a))*k(-1)^alp*n^(-alp)/W;
|
||||||
|
1/(c*P)-bet*P*(1-alp)*exp(-alp*(gam+e_a))*k(-1)^alp*n^(1-alp)/(m*l*c(+1)*P(+1)) = 0;
|
||||||
|
c+k = exp(-alp*(gam+e_a))*k(-1)^alp*n^(1-alp)+(1-del)*exp(-(gam+e_a))*k(-1);
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||||||
|
P*c = m;
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|
m-1+d = l;
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|
e = exp(e_a);
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y = k(-1)^alp*n^(1-alp)*exp(-alp*(gam+e_a));
|
||||||
|
gy_obs = dA*y/y(-1);
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||||||
|
gp_obs = (P/P(-1))*m(-1)/dA;
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||||||
|
end;
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||||||
|
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steady_state_model;
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|
dA = exp(gam);
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|
gst = 1/dA;
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m = mst;
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khst = ( (1-gst*bet*(1-del)) / (alp*gst^alp*bet) )^(1/(alp-1));
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||||||
|
xist = ( ((khst*gst)^alp - (1-gst*(1-del))*khst)/mst )^(-1);
|
||||||
|
nust = psi*mst^2/( (1-alp)*(1-psi)*bet*gst^alp*khst^alp );
|
||||||
|
n = xist/(nust+xist);
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||||||
|
P = xist + nust;
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|
k = khst*n;
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l = psi*mst*n/( (1-psi)*(1-n) );
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|
c = mst/P;
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|
d = l - mst + 1;
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|
y = k^alp*n^(1-alp)*gst^alp;
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|
R = mst/bet;
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|
W = l/n;
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|
ist = y-c;
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q = 1 - d;
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e = 1;
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gp_obs = m/dA;
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gy_obs = dA;
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end;
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|
varobs gp_obs gy_obs;
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|
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|
shocks;
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||||||
|
var e_a; stderr 0.014;
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||||||
|
var e_m; stderr 0.005;
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|
end;
|
||||||
|
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||||||
|
steady;
|
||||||
|
|
||||||
|
//stoch_simul(periods=200, order=1);
|
||||||
|
//datatomfile('fsdat_simul_uncorr_ME', char('gy_obs', 'gp_obs'));
|
||||||
|
|
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|
estimated_params;
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||||||
|
alp, 0.356;
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||||||
|
gam, 0.0085;
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|
del, 0.01;
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||||||
|
stderr e_a, 0.035449;
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||||||
|
stderr e_m, 0.008862;
|
||||||
|
corr e_m, e_a, 0;
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||||||
|
stderr gp_obs, 1;
|
||||||
|
stderr gy_obs, 1;
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|
//corr gp_obs, gy_obs,0;
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||||||
|
end;
|
||||||
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|
||||||
|
options_.TeX=1;
|
||||||
|
options_.debug=1;
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||||||
|
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||||||
|
%%default
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||||||
|
estimation(kalman_algo=0,mode_compute=4,order=1,datafile=fsdat_simul_uncorr_ME,smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
|
||||||
|
fval_algo_0=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
||||||
|
%%Multivariate Kalman Filter
|
||||||
|
options_.lik_init=1;
|
||||||
|
estimation(kalman_algo=1,mode_file=fs2000_uncorr_ME_mode,mode_compute=0,order=1,datafile=fsdat_simul_uncorr_ME,smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
|
||||||
|
fval_algo_1=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
||||||
|
%%Univariate Kalman Filter
|
||||||
|
options_.lik_init=1;
|
||||||
|
estimation(kalman_algo=3,mode_file=fs2000_uncorr_ME_mode,mode_compute=0,order=1,datafile=fsdat_simul_uncorr_ME,smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
|
||||||
|
fval_algo_3=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
||||||
|
%%Diffuse Multivariate Kalman Filter
|
||||||
|
options_.lik_init=1;
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||||||
|
estimation(kalman_algo=2,mode_file=fs2000_uncorr_ME_mode,mode_compute=0,order=1,datafile=fsdat_simul_uncorr_ME,smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
|
||||||
|
fval_algo_2=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
||||||
|
%%Diffuse univariate Kalman Filter
|
||||||
|
options_.lik_init=1;
|
||||||
|
estimation(kalman_algo=4,mode_file=fs2000_uncorr_ME_mode,mode_compute=0,order=1,datafile=fsdat_simul_uncorr_ME,smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
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||||||
|
fval_algo_4=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
|
@ -0,0 +1,137 @@
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/*
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* This file is based on the cash in advance model described
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* Frank Schorfheide (2000): "Loss function-based evaluation of DSGE models",
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* Journal of Applied Econometrics, 15(6), 645-670.
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*
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* The equations are taken from J. Nason and T. Cogley (1994): "Testing the
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|
* implications of long-run neutrality for monetary business cycle models",
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|
* Journal of Applied Econometrics, 9, S37-S70.
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|
* Note that there is an initial minus sign missing in equation (A1), p. S63.
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* This implementation was written by Michel Juillard. Please note that the
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* following copyright notice only applies to this Dynare implementation of the
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* model.
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*/
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/*
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* Copyright (C) 2004-2013 Dynare Team
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* This file is part of Dynare.
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* Dynare is free software: you can redistribute it and/or modify
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* it under the terms of the GNU General Public License as published by
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* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
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* (at your option) any later version.
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*
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* Dynare is distributed in the hope that it will be useful,
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|
* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
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* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
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* GNU General Public License for more details.
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* You should have received a copy of the GNU General Public License
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* along with Dynare. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
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var m P c e W R k d n l gy_obs gp_obs y dA;
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varexo e_a e_m;
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parameters alp bet gam mst rho psi del theta;
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alp = 0.33;
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bet = 0.99;
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gam = 0.003;
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mst = 1.011;
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rho = 0.7;
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psi = 0.787;
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del = 0.02;
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theta=0;
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model;
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dA = exp(gam+e_a);
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log(m) = (1-rho)*log(mst) + rho*log(m(-1))+e_m;
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-P/(c(+1)*P(+1)*m)+bet*P(+1)*(alp*exp(-alp*(gam+log(e(+1))))*k^(alp-1)*n(+1)^(1-alp)+(1-del)*exp(-(gam+log(e(+1)))))/(c(+2)*P(+2)*m(+1))=0;
|
||||||
|
W = l/n;
|
||||||
|
-(psi/(1-psi))*(c*P/(1-n))+l/n = 0;
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||||||
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R = P*(1-alp)*exp(-alp*(gam+e_a))*k(-1)^alp*n^(-alp)/W;
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||||||
|
1/(c*P)-bet*P*(1-alp)*exp(-alp*(gam+e_a))*k(-1)^alp*n^(1-alp)/(m*l*c(+1)*P(+1)) = 0;
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||||||
|
c+k = exp(-alp*(gam+e_a))*k(-1)^alp*n^(1-alp)+(1-del)*exp(-(gam+e_a))*k(-1);
|
||||||
|
P*c = m;
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||||||
|
m-1+d = l;
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||||||
|
e = exp(e_a);
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||||||
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y = k(-1)^alp*n^(1-alp)*exp(-alp*(gam+e_a));
|
||||||
|
gy_obs = dA*y/y(-1);
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||||||
|
gp_obs = (P/P(-1))*m(-1)/dA;
|
||||||
|
end;
|
||||||
|
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||||||
|
steady_state_model;
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||||||
|
dA = exp(gam);
|
||||||
|
gst = 1/dA;
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||||||
|
m = mst;
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||||||
|
khst = ( (1-gst*bet*(1-del)) / (alp*gst^alp*bet) )^(1/(alp-1));
|
||||||
|
xist = ( ((khst*gst)^alp - (1-gst*(1-del))*khst)/mst )^(-1);
|
||||||
|
nust = psi*mst^2/( (1-alp)*(1-psi)*bet*gst^alp*khst^alp );
|
||||||
|
n = xist/(nust+xist);
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||||||
|
P = xist + nust;
|
||||||
|
k = khst*n;
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|
||||||
|
l = psi*mst*n/( (1-psi)*(1-n) );
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||||||
|
c = mst/P;
|
||||||
|
d = l - mst + 1;
|
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|
y = k^alp*n^(1-alp)*gst^alp;
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|
R = mst/bet;
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|
W = l/n;
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ist = y-c;
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q = 1 - d;
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e = 1;
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gp_obs = m/dA;
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gy_obs = dA;
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|
end;
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varobs gp_obs gy_obs;
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|
shocks;
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var e_a; stderr 0.014;
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|
var e_m; stderr 0.005;
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|
end;
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|
steady;
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|
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//stoch_simul(periods=200, order=1);
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||||||
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//datatomfile('fsdat_simul_uncorr_ME', char('gy_obs', 'gp_obs'));
|
||||||
|
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|
estimated_params;
|
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|
alp, 0.356;
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|
gam, 0.0085;
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|
del, 0.01;
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||||||
|
stderr e_a, 0.035449;
|
||||||
|
stderr e_m, 0.008862;
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||||||
|
corr e_m, e_a, 0;
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|
stderr gp_obs, 1;
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stderr gy_obs, 1;
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//corr gp_obs, gy_obs,0;
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||||||
|
end;
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|
options_.TeX=1;
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|
options_.debug=1;
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||||||
|
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|
%%default
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||||||
|
estimation(kalman_algo=0,mode_compute=4,order=1,datafile=fsdat_simul_uncorr_ME_missing,smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
|
||||||
|
fval_algo_0=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
||||||
|
%%Multivariate Kalman Filter
|
||||||
|
options_.lik_init=1;
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||||||
|
estimation(kalman_algo=1,mode_file=fs2000_uncorr_ME_missing_mode,mode_compute=0,order=1,datafile=fsdat_simul_uncorr_ME_missing,smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
|
||||||
|
fval_algo_1=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
||||||
|
%%Univariate Kalman Filter
|
||||||
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options_.lik_init=1;
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||||||
|
estimation(kalman_algo=3,mode_file=fs2000_uncorr_ME_missing_mode,mode_compute=0,order=1,datafile=fsdat_simul_uncorr_ME_missing,smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
|
||||||
|
fval_algo_3=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
||||||
|
%%Diffuse Multivariate Kalman Filter
|
||||||
|
options_.lik_init=1;
|
||||||
|
estimation(kalman_algo=2,mode_file=fs2000_uncorr_ME_missing_mode,mode_compute=0,order=1,datafile=fsdat_simul_uncorr_ME_missing,smoother,filter_decomposition,forecast = 8,filtered_vars,filter_step_ahead=[1,3],irf=20) m P c e W R k d y gy_obs;
|
||||||
|
fval_algo_2=oo_.likelihood_at_initial_parameters;
|
||||||
|
%%Diffuse univariate Kalman Filter
|
||||||
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options_.lik_init=1;
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||||||
|
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