Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/223402 
Erscheinungsjahr: 
2020
Schriftenreihe/Nr.: 
IMFS Working Paper Series No. 144
Verlag: 
Goethe University Frankfurt, Institute for Monetary and Financial Stability (IMFS), Frankfurt a. M.
Zusammenfassung: 
In this paper we adopt the Hamiltonian Monte Carlo (HMC) estimator for DSGE models by implementing it into a state-of-the-art, freely available high-performance software package. We estimate a small scale textbook New-Keynesian model and the Smets-Wouters model on US data. Our results and sampling diagnostics con firm the parameter estimates available in existing literature. In addition we combine the HMC framework with the Sequential Monte Carlo (SMC) algorithm which permits the estimation of DSGE models with ill-behaved posterior densities.
Schlagwörter: 
DSGE Estimation
Bayesian Analysis
Hamiltonian Monte Carlo
JEL: 
C11
C15
E10
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
5.69 MB





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