金融计量学：时间序列分析视角（第四版） 课件全套 张成思 第1--16章 金融计量学的范畴 ---状态空间模型.ppt

11.3.1AB模型1）AB模型的基本定义假设A和B都是维的可逆矩阵，并且满足下列条件：（11.31）AB模型可以明确建立系统内各个内生变量的当期结构关系，并且可以直观地分析标准正交随机扰动项对系统产生冲击后的影响情况，即对系统的冲击影响情况。就是所谓的“标准正交随机扰动项”。在模型(11.31)中，矩阵A和B被称为正交因子分解矩阵。从模型(11.31)第二个等式可以看到，矩阵A将缩减式VAR模型中的扰动项的向量进行转化，生成一个新的向量。所以，可以理解为n个互相独立的扰动项通过一定的线性组合（通过矩阵B）而生成的。2）AB模型的识别与估计利用关系式和，可得：（11.32）模型的识别问题就是要寻找到个约束条件。可以发现模型(11.32)的两侧表达式都是对称矩阵。而通过以上对模型(11.32)性质的分析可以知道，SVAR的AB模型一旦设立，首先就对矩阵A和B中的系数施加个非线性约束条件。这样，要识别AB模型，实质上也就还剩下个额外的约束条件需要加以限制。一般来讲，剩下的个约束条件可以考虑两种不同的限制方法，分别称为短期约束条件和长期约束条件。但这两种方法都是对矩阵A和B进行进一步的限制，故我们经常把加以限制的这两个矩阵称为“类型矩阵”。（1）短期约束条件在许多情况下，对矩阵A和B施加的约束条件是限制这两个矩阵中的某些位置上的元素取特定的值。这种直接令矩阵A和B中某些元素为特定值的约束条件称为短期约束条件。为了方便说明，一般可以使用类型矩阵来说明短期约束条件的具体实现过程。以两个变量的VAR模型为例，假设要限制矩阵A为下三角矩阵并且主对角线元素为1，而约束B为对角矩阵。那么类型矩阵可以分别写成以下形式，即：图11-1EViews中

SVAR矩阵选项对话窗口

图11-2EViews中

创建矩阵的对话窗口

图11-3EViews中SVAR-文本选项对话窗口

（2）长期约束条件长期约束条件是基于结构扰动项的累积长期脉冲响应的性质设定的。结构随机冲击项的累积长期脉冲响应可以通过模型(11.26)中的矩阵C来刻画。所以所谓长期约束，实质上就是要限定短期条件下的矩阵A和B与长期条件下的矩阵C之间的关系。(11.38)长期约束关系就是对矩阵C中的元素加以限制，然后利用这些限制条件以及C与矩阵A、B的关系模型(11.38)估计出矩阵A和B中的系数。例如，常用的约束形式是设定，即：（11.39）这个假设的含义是，第i个变量对第j个结构冲击项的反应从长期看是0。“超额识别”(over-identification)（11.39）

表11-1长期约束条件(11.39)对应的SVAR模型的估计结果

“恰好识别”(exact-identification)(11.41)

表11-2长期约束条件(11.41)对应的SVAR模型的估计结果

“不能识别”(under-identification)(11.42)

图11-4EViews中SVAR估计警告提示

2出模型11.3.2C模型