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Linear rational-expectations models with lagged expectations: A synthetic method

机译：具有滞后期望的线性有理期望模型：一种综合方法

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This paper contains a solution and an estimation method for linear rational-expectations models with lagged expectations. The solution method is a synthetic approach, combining state-space and infinite-MA representations with a simple system of linear equations. The advantage lies in the particular combination of methods from the literature, providing faster execution, more general applicability, and more straightforward usage than existing algorithms. Bayesian estimation methods are employed without the Kalman filter using a recursive algorithm to evaluate the likelihood function and are used to compare small-scale sticky-information and sticky-price DSGE models. Standard truncation methods are shown to not generally be innocuous.
机译：本文包含具有滞后期望的线性有理期望模型的解和估计方法。解法是一种综合方法，将状态空间和无限MA表示与简单的线性方程组结合在一起。优势在于文献中方法的特定组合，与现有算法相比，它提供了更快的执行速度，更通用的适用性和更直接的用法。贝叶斯估计方法在不使用卡尔曼滤波器的情况下使用递归算法来评估似然函数，并用于比较小规模粘性信息和粘性价格DSGE模型。标准截断方法显示通常不是无害的。

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