第9 章结构向量自回归模型

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1、1第9章结构向量自回归SVAR模型本章内容1SVAR模型初步2SVAR模型的基本识别方法3SVAR模型的三种类型4SVAR模型的估计方法总结5SVAR与缩减VAR模型的脉冲响应及方差分解比较Macroeconometriciansdofourthings:describeandsummarizemacroeconomicdatamakemacroeconomicforecastsquantifywhatwedoordonotknowaboutthetruestructureofthemacroeconomyandadvisemacroeconomicpolicymakers

2、.---JamesH.StockandMarkW.WatsonJournalofEconomicPerspectivesVol.152001导读上面这段话是时序分析领域的两位著名专家斯坦福大学的JamesStock和哈佛大学的MarkWatson在一篇关于VAR模型综述性的文章中的一段评语从中读者可能会洞悉出关于多维模型的计量方法在“经济结构”等方面分析的重要性。实际上多维时间序列模型的另一个重要的模型是结构向量自回归模型本章将一般的VAR模型拓展到经济金融领域经常用到的结构性Structural动态模型即“结构向量自回归模型”SVAR并介绍了缩减式的VAR模型与结构式的V

3、AR之间的本质联系。通过本章的学习读者能够掌握多元时间序列分析的更多核心方法、理论和实际应用等内容。本章内容较多地涉及到矩阵代数这方面基础薄弱的读者可以跳过矩阵推导等内容而主要掌握SVAR模型的基本概念和应用步骤。但是对于基础较好的读者还是建议仔细研读本章的内容因为SVAR模型在经济计量分析中应用相当广泛。29.1SVAR模型初步9.1.1SVAR模型的基本概念严格地说第8章介绍的VAR模型只是描述了多个变量之间的动态关系的统计描述虽然在脉冲响应分析中我们曾经提到过VAR模型设立中各个变量的排序不同对脉冲响应分析可能影响很大但我们始终没有对卷入VAR模型系统中的内生变量所谓

4、内生变量就是指由系统内的方程式决定的变量而与之相对的是外生变量即那些不是由系统内的关系决定的、独立于模型系统之外的变量之间的经济结构含义进行明确的刻画。从一方面看这是VAR模型的一个典型优点因为经济变量之间的结构性关系有时候很难界定因此使用VAR技术建模可以有利地规避这个问题。而从另外一个方面看经济变量之间没有给以明确的结构性关系却又是VAR模型特别是无约束条件VAR模型的一个不足。因此VAR模型实质上应该视为一个缩减式reducedform的模型系统在这个系统内各个变量的之间不存在当期的contemporaneous关系而只是存在滞后期与当期之间的互动。那么是否能够将一定

5、的基于经济、金融理论的变量之间的结构性关系引入VAR模型呢结构向量自回归模型SVAR的出现从一定程度上解决了这一难题。所谓结构向量自回归模型正如其名称所表明的它可以捕捉模型系统内各个变量之间的即时的instantaneous结构性关系。而如果仅仅建立一个VAR模型这样的结构关联性却被转移或者说掩藏到了随机扰动向量的方差-协方差矩阵中了。也正是基于这个原因VAR模型实质上是一个缩减形式没有明确体现变量间的结构性关系。回顾SVAR的发展历史在SVAR研究领域AmisanoandGiannini1997的专著从某种程度上说是具有里程碑式的意义的。因为这两位意大利的计量经济学家在他

6、们的这本专著中比较透彻地总结了SVAR模型的设立、识别、估计以及应用等内容。不过阅读该书需要较高的计量理论基础所以对于一般读者来说可读性并不高。我们在本章将使用更为通俗易懂的方式介绍与SVAR模型相关的知识而在第3小节对AmisanoandGiannini1997的精髓内容做了归纳和系统的诠释以期读者能够比较顺利地理解SVAR的相关知识。同时因为EViews软件内嵌的SVAR分析机理以AmisanoandGiannini1997的理论模型为基础本章对相关内容的介绍也可能对使用EViews软件从事实证研究的人员有一定帮助。3要理解SVAR模型首先要明确SVAR的建立一般都是基

7、于一定的经济理论基础。例如现代货币政策传导机制的一条途径是通过欧拉等式即IS等式、菲利普斯曲线和货币政策反应方程Taylor规则的动态系统实现的。如果令tx表示真实总产出缺口tπ表示通货膨胀ti表示短期利率那么这样一个货币传导机制系统就可以写成以下模型形式即1112211231123ttttxtttttttttitxcxiucxuicixuπααππβπβγγγπ�6�1�6�1�6�1�6�19.1其中xtu、tuπ和itu分别表示需求冲击、供给冲击和货币政策冲击项。我们暂时假定这些随机冲击项都不存在序列相关性。