贝叶斯视角下符号约束与时变随机波动SVAR模型的实现与应用
2017-11-25分类号：O212
【部门】中央财经大学统计与数学学院 中央财经大学金融学院 中国社会科学院世界经济与政治研究所《世界经济》编辑部
【摘要】SVAR模型的传统识别方法更多地涉及等式约束,即通过对模型中的结构参数或脉冲响应函数施加以严格的等式约束,从而实现模型参数的识别与估计,符号约束则是通过将已有经济理论背景转化为先验信息,借助不等式来约束各变量间的关系,能有效地避免模型缺乏理论基础的问题;伴随着经济社会改革的不断深化,模型中变量间系数及扰动项的方差—协方差矩阵均随时间而变,表现出明显的时变特征,固定参数已不能有效地刻画经济运行中的动态变化关系,时变随机波动SVAR模型的优势日益凸显;贝叶斯估计的一个重要特征即是将先验信息与样本信息相结合,应
【关键词】符号约束 时变参数 随机波动 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);; 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
【所属期刊栏目】统计研究
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