符号约束与时变参数SVAR模型的贝叶斯估计实现

发布时间：2017-06-03 11:08

  本文关键词：符号约束与时变参数SVAR模型的贝叶斯估计实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：传统识别SVAR模型的方法包括两类,一类是约束模型中的结构参数,另一类是约束脉冲响应函数,但多为严格的等式约束,符号约束则基于先验理论限定脉冲响应的方向,用较为宽松的不等式约束实现模型识别,能有效降低主观因素影响;同时随着经济结构的变化,SVAR模型的参数估计值有随时间变化的趋势,固定的参数估计值已不能有效刻画不同时期的经济发展状态。本文基于Gibbs抽样思想与贝叶斯统计推断理论,系统介绍符号约束下时变参数SVAR模型的贝叶斯估计方法,使用中国和美国数据,分别估计VAR模型、Sign-SVAR模型和Sign-TVP-SVAR模型。实证结果发现,符号约束能够有效避免脉冲响应的方向性偏误,时变参数能够更好刻画不同时期内经济变量的结构时变特征,在货币政策分析中具有明显优势。
【作者单位】： 中央财经大学统计与数学学院;中央财经大学互联网经济研究院;
【关键词】： 符号约束 时变参数 Gibbs抽样 贝叶斯估计
【基金】：国家社会科学基金重大项目“‘互联网+’推动经济转型机理与对策研究”(15ZDC024) 2013年度教育部“新世纪优秀人才支持计划”“从货币总量到信用总量:一个新的全球经济分析与宏观政策调控的框架”(NCET-13-1055) 中央财经大学博士研究生重点选题支持计划“基于贝叶斯统计推断方法的非常规货币政策研究:有效性、调控机制及退出路径” 中央财经大学研究生科研创新基金“基于贝叶斯参数估计的Sign-TVP-SVAR模型及其在货币政策分析中的应用” 国家自然科学基金面上项目“货币总量转向信用总量:全球虚拟经济与实体经济背离机理与宏观政策应对”(71473279)资助
【分类号】：F224
【正文快照】： 一、引言 由Sims(1)等(1980)提出的向量自回归(VAR)模型是对自回归(AR)模型在经济变量个数上的推广,多用于刻画多个变量之间的交叉反馈机制。VAR模型有效突破了凯恩斯理论的研究范式———大型联立方程模型,较少受限于现有经济理论,采用多元联立方程来反映多变量间的动态滞后

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本文编号：417974