在过去的几年里，许多中央银行，例如欧洲央行，联邦储备委员会和瑞典央行，已经开始建立和估计动态随机一般均衡(DSGE)模型，根据Christiano, Eichenbaum和Evans(2005)和Smets和Wouters(2003)的工作。瑞典央行(Sveriges Riksbank)在2005年将其开放经济DSGE模型Ramses纳入了日常的预测和政策分析过程;参见阿道夫森，Laséen, Lindé和维拉尼(ALLV)(2007)。由于Ramses是一个结构模型，它可以用于政策分析和政策模拟，但它也具有良好的预测性能(ALLV 2008)。在本专栏中，我们将讨论在使用DSGE模型作为政策分析和预测工具时需要考虑的一些实际政策考虑因素。
最优政策的预测
在这些现代DSGE模型中，描述货币政策的方式通常是通过一个简单的泰勒型工具规则(泰勒1993年)，将工具利率设为通货膨胀和产出缺口的线性函数。然后，根据历史数据(以及货币政策的历史行为)对简单规则(以及模型的其余部分)进行估计。然而，政策制定者可能更感兴趣的是了解对未来利率路径的最优政策预测，而不是从前任的政策处理中预测的路径。
所谓最优政策预测，我们指的是目标变量(通胀和产出缺口)和工具利率的预测，该工具利率将弹性通胀目标制对应的跨期损失函数最小化，即通胀与通胀目标之间的缺口和产出与潜在产出之间的缺口的二次损失函数(损失函数可能也可能不包括一个表示工具利率平滑偏好的术语)。在最优政策下，央行对所有相关的状态变量和冲击做出反应，而根据一个简单的规则，央行只对少数几个关键变量做出反应，如通胀和产出缺口。因此，最优政策可以更有效地将通胀稳定在通胀目标附近，并将实体经济的资源利用(以产出缺口衡量)稳定下来。
因此，最优政策提供了决策者所面临的通胀与产出缺口稳定之间的有效政策权衡。通过改变损失函数中产出缺口稳定的相对权重，可以得到决策者可以选择的有效政策选择集，这可以为他们的决策提供有用的建议。
在我们最近的期讨论文件，我们详细分析了如何在具有前瞻性变量的线性二次模型中进行最优政策预测。通过这些工具，我们证明了最优的政策预测也可以在中型DSGE模型中进行，如Ramses，并且这种分析现在可以应用于实时政策过程。
潜在产出
在灵活的通胀目标制下，一个重要问题是，政策制定者应该努力稳定产出缺口的哪种指标。在实践中，央行可能会考虑不同的产出缺口，这些缺口衡量的是实际产出与对潜在产出的不同评估的偏差。稳定潜在产出的不同衡量标准可能导致对工具利率的不同预测。
在本文中，我们研究了模型中潜在产出(以及产出缺口)的几种不同定义。我们将潜在产出定义为(i)趋势产出，即处于随机稳定状态的产出水平;(ii)灵活价格产出，即在名义价格和工资完全灵活的情况下，经济中普遍存在的假设产出水平。潜在产出的第二个概念为政策提供了一个重要的(均衡的)基准，因为它衡量的是，如果央行消除了经济中所有名义摩擦，可以达到的水平。它不同于经验分析中常用的传统(理论上的)产出缺口测量方法，在经验分析中，潜在产出是使用平滑趋势计算的，例如从Hodrick-Prescott (HP)滤波器。
此外，flexprice潜在产出可以根据对现有预定变量(如资本存量)的假设以不同的方式定义。我们来看两种不同的定义:无条件潜在产出并不取决于当前预定的变量(当前的经济状态)，而是被定义为假设的产出水平，如果价格和工资完全灵活，并且一直如此，就会产生这种产出水平。而有条件的潜在产出取决于当前的经济状况，因此被定义为假设的产出水平，如果价格和工资在当期突然变得灵活，并在未来保持灵活。在第一种情况下，潜在产出取决于，例如，假设价格和工资永远灵活，就会存在的假设资本存量;在第二种情况下，潜在产出取决于当前的资本存量(因此，在当前资本存量取决于过去政策的程度上，也取决于过去的政策)。
政策影响
在图1中，我们将从估计的DSGE模型生成的各种输出间隙与数据中的hp过滤输出间隙进行比较。我们看到，产出缺口的历史发展有很大不同。在某些年份，如2006年，惠普产出缺口和趋势产出缺口甚至可能与两个flexprice产出缺口具有不同的符号。这是因为该模型预计今年将出现暂时性的高生产率冲击。这种暂时的生产率冲击会增加产出，但不会增加趋势潜在产出(因为趋势潜在产出只会受到永久性(单位根)冲击的影响)。因此，暂时的生产率冲击增加了趋势产出缺口。相比之下，临时的生产率冲击增加了flexprice潜在产出，因此由于它同时增加了产量和flexprice潜在产出，它不会增加flexprice产出缺口。不同产出缺口的不同发展将产生政策影响。一个稳定了趋势产出缺口的央行，对于一个积极的临时性生产率冲击，最终会试图减少就业，但一个稳定了弹性价格产出缺口的央行不会。
图1．模型和数据的输出间隙。
在我们的论文中，我们通过比较损失函数中不同产出缺口的最优政策预测，并将其与估计工具规则下的预测进行对比，来说明这一点。我们发现，即使简单工具规则中的响应系数和损失函数中的参数都被估计为反映瑞典央行的历史行为，简单工具规则和最优政策对通胀、产出和工具利率的预测也会截然不同。在保持通胀接近通胀目标方面，简单工具规则完全不如最优政策那么成功。然而，这并不一定要求最优政策下的货币政策总是比简单工具规则下的货币政策更紧;这取决于经济的初始状态。我们还发现，在生产率暂时较高的情况下，根据进入损失函数的是弹性价格还是趋势产出缺口，最优政策预测存在很大差异。
模型的发展
目前使用的大多数DSGE模型都对正在运行的金融部门有相当初步的描述。这也是我们CEPR讨论论文中的情况。最近有很多研究可用于将各种金融摩擦(如抵押品的作用和借款限制)纳入这些模型。目前尚不清楚这是否会提高DSGE的预测性能，金融因素在复制宏观经济数据方面有多重要，金融市场在理解商业周期波动方面发挥了什么作用。
尽管如此，仍有经验迹象表明，当前一代的DSGE模型是错误指定的(例如，参见Del Negro, Schorfheide, Smets和Wouters, 2007;ALLV 2008)。这就提出了在模型不确定性下如何制定最优货币政策的另一个重要挑战。
另一个批评领域是，当代DSGEs是线性理性预期模型。诚然，这样的模型可能不太适合描述金融危机或泡沫。然而，这种类型的DSGE模型似乎能够很好地解释和预测数据，这对进行政策分析是必不可少的。话虽如此，在脱离理性预期假设的DSGEs方面也有很有前途的研究，例如，代理通过学习更新他们的信念(见Milani, 2007)。
参考文献
Adolfson, Malin, Stefan Laséen, Jesper Lindé， Lars E.O. Svensson (2008)操作中型模型中的最优货币政策， CEPR讨论文件第6907号。
Adolfson, Malin, Stefan Laséen, Jesper Lindé， Lars E.O. Svensson (2008)中等操作模型中的最优货币政策:技术附录”,
Adolfson, Malin, Stefan Laséen, Jesper Lindé和Mattias Villani (2007)货币政策分析的一个新的一般均衡模型，《瑞典央行经济评论》2007:2,5-39。
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