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2017年第20期:政策设计:调数据、模型还是规则?一个简单的贝叶斯框架及模拟

作者:蒋贤锋
时间:2018年01月18日        字体:           点击量:

  摘要:政策设计者可以通过调整数据、调整模型或调整政策规则来实现既定政策目标,但可能忽视未来政策实施时的不确定性。本文总结了政策设计的主要内容,提出一个定量的贝叶斯分析框架。以类似GDP的模拟数据表明,先验方差小、不调整数据、稳定政策的方案的贝叶斯预测效果最佳。政策含义上,政策设计应该基于给定信息集仔细比较调数据、模型、政策规则的不同未来效果以选取最优方案。

  关键词:政策设计;贝叶斯分析;模拟分析

  作者:中国人民银行金融研究所    蒋贤锋

  A Simple Bayesian Framework and Simulation?A Simple Bayesian Framework and Simulation

  Abstract: Policy designer adjust data, model or policy rule to achieve some policy object, but may consider too little about uncertainties in implementation in future. We summarize the major contents of policy design and provide a Bayesian framkework for analysing it. We show it is optimal for a policy not adjusting data with small prior variance and stabilizing rule in a simulation case resemblying GDP growth. The implication is that it should be careful to design optimal policy among options of adjustment of data, model, and policy rules.

  Key words: Policy Design; Bayesian Analysis; Simulation Analysis

  声明:《中国金融论坛工作论文》旨在促进与经济金融学界的学术交流与研讨,推动社会力量加强对相关问题的研究。论文内容仅代表作者个人学术观点,不代表中国金融论坛、中国人民银行研究局及中国人民银行金融研究所的观点。任何公开报道或引用,请注明来源为《中国金融论坛工作论文》。来源网站:http://www.cff.org.cn

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