结构向量自回归(SVAR)模型.pdf

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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:describeandsummarizemacroeconomicdata,makemacroeconomicforecasts,quantifywhatwedoordonotknowaboutthetruestructureofthemacroeconomy,andadvisemacroeconomicpolicymakers.---

2、JamesH.StockandMarkW.WatsonJournalofEconomicPerspectives,Vol.15,2001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。19.1SVAR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

5、是否能够将一定的基于经济、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，AmisanoandGiannini（1997）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

6、位意大利的计量经济学家在他们的这本专著中，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AmisanoandGiannini（1997）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AmisanoandGiannini（1997）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。2要理解SVAR模型

7、，首先要明确，SVAR的建立一般都是基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x表示真实总产出缺口，π表示通tt货膨胀，i表示短期利率，那么这样一个货币传导机制系统就可以写t成以下模型形式，即x=+cxα+απ()i−+utt1112−ttxtπβ=+cxπ++βu(9.1)tt2112−