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Solving the incomplete markets model with aggregate uncertainty using explicit aggregation

机译：使用显式聚合来解决具有不确定性的不完全市场模型

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We propose a method to solve models with heterogeneous agents and aggregate uncertainty. The law of motion describing aggregate behavior is obtained by explicitly aggregating the individual policy rule. The algorithm is simpler and faster than existing algorithms that rely on parameterization of the cross-sectional distribution and/or a computationally intensive simulation step. Explicit aggregation establishes a link between the individual policy rule and the set of necessary aggregate state variables, an insight that can be helpful in determining what state variables to include in other algorithms as well.
机译：我们提出了一种解决具有异构主体和聚集不确定性的模型的方法。描述显式行为的运动定律是通过显式地聚合单个策略规则而获得的。该算法比依赖于横截面分布的参数化和/或计算量大的仿真步骤的现有算法更简单，更快。显式聚合在单个策略规则和必要的聚合状态变量集之间建立了联系，这种洞察力有助于确定哪些状态变量也应包含在其他算法中。

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