结构向量自回归(SVAR)模型

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例9.1 我国货币政策效应实证分析的VAR模型 为了研究货币供应量和利率的变动对经济波动的长 期影响和短期影响及其贡献度，根据我国1995年1季度～ 2007年4季度的季度数据，设居民消费价格指数为CPI_90 (1990年1季度=1)、居民消费价格指数增长率为CPI 、实 际GDP的对数ln(GDP/CPI_90) 为ln(gdp) 、实际M1的对 数ln(M1/CPI_90) 为ln(m1) 和实际利率rr (一年期存款利 率R-CPI ）。
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利用VAR(p)模型对 ln(gdp) ， ln(m1) 和 rr，3个变量之 间的关系进行实证研究，其中实际GDP和实际M1以对数差分 的形式出现在模型中，而实际利率没有取对数。
ln( gdp)t ln( m1)t
rrt
c1 c2 ck
1
ln( gdp) ln( m1)
2 4 6 9 12 12 即为用2―4阶，6―9阶及第12阶滞后变量。
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(4) 在Endogenous Variables编辑栏中输入相应的内生变量 (5)在Exogenous Variables编辑栏中输入相应的外生变量 EViews允许VAR模型中包含外生变量，
yt Φ1 yt1 Φp yt p Hxt εt
同时，有两类回归统计量出现在VAR对象估计输 出的底标准OLS回归统 计量。根据各自的残差分别计算每个方程的结果，并显示 在对应的列中。
输出的第二部分显示的是VAR模型的回归统计量。
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残差的协方差的行列式值(自由度调整)由下式得出：
Σˆ
det 1 T m
1
0.21
e3
-0.42 0.21
1
21
从表中可以看到实际利率rr、实际M1的ln(m1) 方程和实际GDP的ln(gdp)方程的残差项之间存在的 同期相关系数比较高，进一步表明实际利率、实际货 币供给量(M1)和实际GDP之间存在着同期的影响关系， 尽管得到的估计量是一致估计量，但是在本例中却无 法刻画它们之间的这种同期影响关系。

向量自回归模型讲义第8章V AR模型与协整1980年Sims提出向量自回归模型（vector autoregressive model）。

这种模型采用多方程联立的形式，它不以经济理论为基础，在模型的每一个方程中，内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系。

8.1向量自回归（V AR）模型定义8.1.1 模型定义V AR模型是自回归模型的联立形式，所以称向量自回归模型。

假设y1t，y2t之间存在关系，如果分别建立两个自回归模型y1, t= f (y1, t-1, y1, t-2, …)y2, t= f (y2, t-1, y2, t-2, …)则无法捕捉两个变量之间的关系。

如果采用联立的形式，就可以建立起两个变量之间的关系。

V AR模型的结构与两个参数有关。

一个是所含变量个数N，一个是最大滞后阶数k。

以两个变量y1t，y2t滞后1期的V AR模型为例，y 1, t = c 1 + π11.1 y 1, t -1 + π12.1 y 2, t -1 + u 1 t y 2, t = c 2 + π21.1 y 1, t -1 + π22.1 y 2, t -1 + u 2 t (8.1)其中u 1 t , u 2 t ~ IID (0, σ 2), Cov(u 1 t , u 2 t ) = 0。

写成矩阵形式是， t t y y 21=12c c +1.221.211.121.11ππππ--1,21,1t t y y +??t t u u 21 (8.2)设，Y t =t t y y 21, c =12c c, ∏1 =1.221.211.121.11ππππ, u t =???t t u u 21,则，Y t = c + ∏1 Y t -1 + u t (8.3)那么，含有N 个变量滞后k 期的V AR 模型表示如下：Y t = c + ∏1 Y t -1 + ∏2 Y t -2 + … + ∏k Y t -k + u t ,u t ~ IID (0, Ω) (8.4)其中，Y t = (y 1, t y 2, t … y N , t )'c = (c 1 c 2 … c N )' ∏j =j NN jN jN j N jj j N jj ..2.1.2.22.21.1.12.11πππππππππΛM O MM ΛΛ, j = 1, 2, …, ku t = (u 1 t u 2,t … u N t )',Y t为N?1阶时间序列列向量。

SVAR 模型在货币政策研究领域的运用
朱磊
【期刊名称】《现代管理科学》
【年(卷),期】2012(000)010
【摘要】SVAR模型(结构向量自回归模型)由Sims(1986)提出.在此基础
上,Bernanke(1986)、Blanchard和Quah(1989)先后提出了各自的分解法并运用于宏观经济学领域的研究中.近年来,这一研究方法逐渐被广泛地运用于包括货币政策研究在内的宏观经济研究中.文章通过对宏观计量经济学的演变的阐述,分析SVAR模型的产生、发展的背景及其不同的分解法的优劣及其适用,详细研究该模型在货币政策研究领域中的运用及不足,并提出未来的研究方向.
【总页数】3页(P40-42)
【作者】朱磊
【作者单位】中国人民银行上海总部
【正文语种】中文
【相关文献】
1.人民币国际化、汇率波动与国内货币供给——基于状态空间模型与SVAR模型的实证研究 [J], 方盛奇;张昕萌
2.货币政策对房地产金融风险的影响研究\r——基于SVAR模型与门槛模型的实证分析 [J], 周建军;孙倩倩
3.两类货币政策对债券市场流动性的时变影响——基于TVP-SV-SVAR模型的分析 [J], 姚登宝;郑超雪
4.货币政策、信贷导向与金融支持稳企业保就业
——基于SVAR模型的实证研究 [J], 贾昱宁;高青青
5.投资者情绪、货币政策与股市泡沫
——基于SV-TVP-SVAR模型研究 [J], 连剑;王翠平
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结构向量自回归(SVAR)模型 操作步骤..
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35、不要以为自己成功一次就可以了 ，也不 要以为 过去的 光荣可 以被永 远肯定 。