公共政策中的宏观经济学 本书特色

现代宏观经济学为公共政策的制定提供各种支持，主要包括帮助中央银行和财政当局制定更好的经济规则。本书涵盖了范围广泛的关于现代宏观经济学和宏观经济政策的研究文献，这些文献主要聚焦在那些可以帮助我们理解宏观经济学成果的推动力上面，包括学习机制、多重均衡、道德风险、不对称信息以及异质性等。另外，本书还强调目前被广泛应用在中央银行和财政部门的动态随机一般均衡模型（dsge），尽管存在一定不足，但未来的发展前景仍然是光明的，它是一个不断适应现实经济情况变化的过程。

公共政策中的宏观经济学 目录

**部分 金融危机和复苏
1 市场能有效承担风险吗?
2 欧债危机
2.1 欧洲危机
2.2 欧元真的陷入了危机吗?
2.3 真正的问题:不断扩大的利差
2.4 替代方案
2.5 贸易不平衡
2.6 欧元经济的未来以及救助计划的经济含义
2.7 欧洲的救助计划
3 新凯恩斯主义模型的黏性机制和美国*近的政策
3.1 简介
3.2 模型
3.3 改进的模型
3.4 政策
3.4.1 财政政策
3.4.2 财政政策和应急基金
3.4.3 量化宽松和美联储资产负债表的组成
3.4.4 一个混合的财政—货币政策刺激的提议
3.5 总结
3.6 补充
第二部分 学习、激励和公共政策
4 适应性学习下的个体行为与货币政策
4.1 引言
4.2 永久收入模型
4.2.1 基于欧拉方程的学习机制
4.2.2 无限阶段下的感知学习
4.2.3 进一步的讨论
4.3 学习和货币政策
4.3.1 模型设定
4.3.2 总体欧拉方程的推导
4.3.3 一些*后的评论
5 学习与模型验证:一个例子
5.1 引言
5.2 概览
5.2.1 参数不确定性和模型不确定性
5.2.2 模型类
5.2.3 反馈
5.2.4 模型比较和设定检验
5.2.5 模型跳转和参数修正
5.2.6 逃离动态、**类错误和自我确证均衡的稳健性
5.2.7 实验
5.3 模型验证方法在蛛网模型中的应用
5.3.1 实际运行规律和感知运行规律
5.3.2 均值常微分方程
5.3.3 自我确证的均衡
5.3.4 波动/扩散近似
5.3.5 设定检验
5.3.6 模型选择
5.3.7 大偏差
5.3.8 模拟
5.4 结论
6 贝叶斯平均，学习和模型选择
6.1 引言
6.2 带有贝叶斯学习的慕斯模型
6.3 主观模型平均下的贝叶斯学习
6.3.1 参数变动的先验分布
6.3.2 模型平均
6.3.3 模型概率的更新公式
6.4 模拟结果
6.5 补充解释与分析
6.6 结论
7 历史依赖性的公共政策
7.1 简介
7.2 理性预期均衡
7.3 拉姆齐问题
7.3.1 计算拉姆齐计划
7.4 可行性乘数法
7.5 kydland-prescott法（1980）
7.5.1 两种方法的比较
7.6 递归表示
7.6.1 举例
7.7 计算μ
7.8 时间不一致性
7.9 可信的政策
7.10 结束语
8 有限阶段学习机制
8.1 简介
8.2 ramsey模型和简化型学习机制
8.2.1 ramsey模型
8.2.2 简化型学习机制
8.3 欧拉方程学习机制和替代机制
8.3.1 欧拉方程学习机制
8.3.2 其他的学习机制
8.4 有限阶

公共政策中的宏观经济学 作者简介

托马斯?萨金特(Thomas J. Sargent)，2011年诺贝尔经济学奖得主，纽约大学的伯克利经济学和商学讲席教授（Berkley Professor of Economics and Business）以及胡佛研究所的高级成员。萨金特自20世纪70年代初以来，是理性预期学派的领袖人物，为新古典宏观经济学体系的建立和发展做出了杰出贡献，在宏观经济模型中预期的作用、动态经济理论与时间序列分析的关系等方面做出了开创性的工作。

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