美联储经济学预测模型(guide指南)

本文介绍了美联储的大型经济估计一般均衡模型FRB/US,该模型基于优化理论,广泛用于预测和政策分析。文章详细阐述了模型特点、线性版本LINVER的使用情况以及Python软件包PyFRB/US的安装和运行,提供了在Python环境中执行FRB/US模型的步骤,强调了预期形成的不同假设对模型的影响。

美联储经济学预测模型

在这里插入图片描述

FRB/US是美国联邦储备委员会开发的一个大规模的美国经济估计一般均衡模型,自1996年以来一直用于预测、政策选择分析和研究项目。FRB/US的设计与动态随机一般均衡(DSGE)方法有共同之处,即许多家庭和公司的行动是基于优化行为,其中对未来经济状况的预期起着重要作用。然而,与DSGE模型相比,FRB/US更灵活地应用了优化理论,这使得它的方程能够更好地捕捉历史数据的模式,并有利于对经济进行更详细的建模。例如,FRB/US包含了美国国民账户中产品和收入方面的所有主要组成部分。自最初开发以来,该模型不断发生变化,以反映不断变化的经济结构,包括对国民账户的部门定义进行概念性修订。

前言

FRB/US的线性版本,即LINVER,在研究应用和论文中经常使用,因为在假设期望值为MC的情况下运行实验,特别是需要大量模拟的实验时,线性赋予的计算成本大大降低。截至2022年8月,有一个专门介绍LINVER的资料包可供下载。

有关FRB/US和LINVER的信息可以通过右上角方框中的论文链接获得。更多的文件可以通过左上角方框中的链接进入文件和研究论文页面,以及FRB/US EViews主包的文件子目录中获得。

一、安装环境介绍

FRB/US模型Python软件包,或称PyFRB/US,是一个基于Python的平台,用于运行FRB/US模型的模拟。这个软件包包括FRB/US模型方程、模拟代码、示例程序和关于在Python中使用FRB/US模型的技术文档。它包含以下内容。

一个包含安装说明和基本信息的 README 文件。
pyfrbus目录,其中包括解决模型所需的平台代码。
模型目录,包含FRB/US的方程式。
demos目录,它提供了一套在Python中运行FRB/US模拟的例子程序。
docs目录,用户可以在这里找到关于PyFRB/US功能、安装、模型API和模拟选项的详细技术信息。

注意:由于 FRB/US 数据库的更新比模型和其他材料的更新更频繁,数据库被单独存储在 FRB/US 数据包中。要用最新数据运行模型,请下载 FRB/US 数据包,并将 LONGBASE.TXT 数据集复制到数据文件夹中。当只对数据集进行更新时,没有必要重新下载FRB/US Python软件包。

下面的压缩文件包含FRB/US历史数据库(csv格式)和FRB/US基线数据库(csv格式和EViews edb格式)。基线将历史值与预测值合并,其初始部分遵循FOMC的经济预测摘要(SEP)中的中值路径。在SEP的范围之外,基线预测是一个模型的推断。

二、安装环境搭建

1.安装

在安装 pyFRB/US 之前,您必须安装 SuiteSparse(在 Linux 上,或者在 MacOS 上)并使用您的包管理器(可能在 Linux 上,或者在 MacOS 上安装 Homebrew)。 在Windows上,你可以安装这些依赖关系,并通过Windows子系统Linux(WSL)运行pyFRB/US。有关详细信息,请参阅Windows 安装部分。libsuitesparse-devsuite-sparseswigapt

pyFRB/US 软件包可以通过 runor 从 此包的根目录。Python 依赖项应自动安装并在setup.py 中列出。 pyFRB/US 仅与 Python 3 兼容。pip3 install -e .pip install -e .
您必须使用最新版本的 Windows 10 或 Windows 11 才能使用 pyFRB/US。 首先,按照以下说明安装 Windows 子系统 for Linux (WSL)。
在 WSL 中打开 Linux 终端后,您可以按照通常的方式安装 Python 3 和 UMFPACK 依赖项。 从这里,您可以使用(或)安装pyFRB / US软件包并运行示例程序。sudo apt install python3 python3-pip libsuitesparse-dev swigpippip3python3
请注意,对于大多数系统,默认情况下未将 WSL 配置为图形显示,因此如果从命令行运行,则不会呈现绘图。 但是,您可以从Microsoft的Visual Studio Code(VSCode)编辑器运行pyFRB / US程序,该编辑器将正确显示绘图。 在 Windows 计算机上安装 VSCode,然后将WSL 与 VSCode 连接。 现在您可以在VSCode中打开pyFRB / US演示,并使用右键单击菜单下的“在交互式窗口中运行当前文件”运行它们。

2.示例如下

使用Windows PowerShell通过VsCode 与 Windows PowerShell 建立连接

VsCode 界面如下:在这里插入图片描述

在这里插入图片描述通过上面操作就可以运行程序了

最后预测出来的结果如下如所示:
美联储经济学预测模型

总结

FRB/US的一个显著特点是它能够在关于经济主体如何形成预期的其他假设之间切换。在基于VAR的选项下,预期来自于经济的平均历史动态,表现为估计的VAR模型的预测。在模型一致(MC)下,假设代理人对未来结果形成准确的预期,这些预期是由FRB/US本身的模拟产生的。

参考文献:美联储官网

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