授课嘉宾：
邓贵川，中山大学国际金融学院副教授，武汉大学金融学博士。
研究方向是宏观经济、国际金融和货币政策。
在《经济研究》、《管理科学学报》、《世界经济》、Accounting & Finance、《数量经济与技术经济研究》、《国际金融研究》等国内外期刊发表论文多篇，主持国家自然科学基金青年项目、中国博士后基金面上项目、广东省自然科学基金面上项目等项目多项。入选财政部”财政人才库”，任“宏观研究库”专家，获得“第十三届中国金融学年会‘优秀论文奖’”等奖项。
担任《经济研究》、《世界经济》、《数量经济与技术经济研究》等期刊匿名审稿人。
DSGE课程大纲：
第一章：DSGE模型的Bayes估计基础知识(6h)
1. Bayes估计概述 (1.5h)
1) 估计AR(1)模型
2) 估计状态空间模型
2. NK-DSGE模型估计 (3.5h)
1) 模型构建
2) 动态系统
3) 数据处理及代码
3. DSGE模型的Bayes估计概述 (1h)
1) DSGE模型的状态空间表达
2) DSGE模型的Bayes估计步骤
第二章：MH算法和卡尔曼滤波(6h)
1. 简单采样(1.5h)
1) 直接采样
2) 拒绝采样
3) 重要性采样
2. MH算法(2.5h)
1) 马尔可夫链
2) M-H采样
3) 收敛性诊断
3. 卡尔曼滤波(2h)
1) 理论基础
2) 抽样实现
第三章：VAR模型与Bayes估计(7h)
1. VAR模型(2.5h)
1) 模型设定
2) 识别与脉冲反应
3) 方差分解和历史分解
2. Bayes估计结果分析(4.5h)
1) Bayes估计回顾
2) 先验设定与后验分布
3) 收敛性诊断
4) 脉冲反应分析
5) 方差分解和历史分解
第四章：Bayes估计潜在问题及模型评估(5h)
1. Bayes估计潜在问题(3h)
1) 模型设定
2) 观测变量与观测值
3) 观测误差设定
4) 代码实现
2. 模型评估(2h)
1) 理论基础
2) 模型误设
3) 代码实现
