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10 octobre 2017 : Ze Zhong Shang

présente :

«  travaux en cours »

Résumé :

Ma présentation se compose de 2 parties : La calibration et les résultats de mon premier modèle et le Robustness.
Sur la base du modèle d’Aiyagari on ajoute le risque de santé pour construire notre modèle, mais en terme de calibration, ce nouveau risque est difficile à calibrer parce que les notions concernées sont souvent soit subjectives soit pas très bien définies.
La méthode qu’on applique c’est de trouver tous les 6 paramètres dans notre modèle qui sont liés au risque de santé et choisir le même nombre de moments dans les résultats générés par le modèle, on calibre ces paramètres pour que les moments qu’on choisit correspondent aux data observées.

Mais ce n’est pas une solution assez parfaite, même si notre modèle génère des résultats correspondants aux data observées.
En effet, comme le risque de santé dans notre modèle est une notion vague, on peut toujours douter que le modèle numérique est erroné et il y a un autre modèle qui gouverne véritablement les data.
C’est la raison pour laquelle on introduit le technique du contrôle robuste dans notre modèle. L’idée basic du Robustness est qu’il y a une incertitude pour le modèle numérique et donc il faut trouver une solution pour résoudre une série de modèles.

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