序言
第一部分 模型和数据准备
1 绪论
1.1 背景
1.2 概述
1.3 记号
2 DSGE模型的逼近和求解
2.1 线性化
2.2 求解方法
3 去趋和分离周期
3.1 去趋
3.2 分离周期
3.3 欺骗性
4 时间序列行为概述
4.1 两个有用的简化模型
4.2 统计概述
4.3 卡尔曼滤波
5 DSGE模型：三个例子
5.1 模型Ⅰ：一个实际经济周期模型
5.2 模型Ⅱ：垄断竞争和货币政策
5.3 模型Ⅲ：资产定价

第二部分 实证方法
6 校准
6.1 历史渊源与哲学
6.2 实施
6.3 经济周期的福利成本
6.4 生产率冲击和经济周期波动
6.5 资产溢价之谜
6.6 批判和拓展
7 矩匹配
7.1 回顾
7.2 应用
7.3 在DSGE模型中的应用
7.4 实证应用：实际商业周期矩匹配
8 极大似然法
8.1 概要
8.2 介绍和历史背景
8.3 最优化算法的入门
8.4 病态似然面：问题与解答
8.5 模型诊断和参数稳定性
8.6 实证应用：识别商业周期波动的来源
9 贝叶斯方法
9.1 目标概述
9.2 准备
9.3 用结构模型作为简化形式分析中先验信息的来源
9.4 结构模型的直接实施
9.5 模型比较
9.6 用RBC模型作为预测时先验信息的来源
9.7 估计并比较资产定价模型

第三部分 超出线性化
10 非线性逼近方法
10.1 标记符号
10.2 投影法
10.3 值函数和政策函数迭代
11 非线性逼近的实证应用
11.1 模型模拟
11.2 用粒子滤波法进行完全信息分析
11.3 线性和非线性模型逼近
参考文献