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Solving linear DSGE models with structure-preserving doubling methods
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AI
DOI：10.1017/S1365100525100813.png)
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摘要
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本文应用结构保持加倍算法（SDAs）求解线性DSGE模型的基础矩阵二次方程。我们介绍了两种SDAs，并将其与其他竞争方法（如QZ方法、牛顿算法和迭代伯努利方法）进行比较，同时将其与Dynare中包含的循环和对数约简算法相联系。通过在Macroeconomic Model Data Base中的142个模型以及Smets和Wouters（2007）模型的多种参数化设置下进行的评估，结果表明SDAs通常比QZ方法在更短的时间内提供更准确的解。我们还建立了其理论收敛性质和对初始值问题的鲁棒性。SDAs在优化其他方法提供的解以及处理大型模型方面表现尤为出色。
Keyword:
Numerical accuracy
DSGE
solution methods
C61
C63
E17
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
